新华社记者 白佳丽 郭方达

    最近，一家公司把一位离职员工的聊天记录、工作文档等投喂给AI，训练出一个能模仿其风格的数字分身继续工作，引发网友广泛讨论。

    有人戏称这是“炼化同事”，有人调侃“人都离职了，赛博元神还在替公司打工”，也有人质疑公司侵犯员工权益。尽管公司回应称“已征得当事人同意”，但争论并未平息。

    “炼化同事”在技术上并不神秘。简单来说，就是把员工在职场留下的数字痕迹，包括但不限于工作文档、聊天记录、往来邮件等，打包投喂给AI，由AI训练出一个能够模拟该员工知识结构和行事风格的数字分身。

    这项技术，源于一个叫“同事.skill”的开源项目。一家企业利用这个项目，导入了自己一名离职员工留下的资料，训练出一个能够制作PPT、回复提问、处理咨询的AI数字人。

    南开大学人工智能学院院长赵新说，AI擅长高效执行有规律、可重复的任务。“炼化同事”就是将员工在工作中留下的思维模式、决策逻辑和工作流程模型化，与训练大模型并无本质区别，类似应用在不少领域早已存在。

    “炼化同事”之所以一石激起千层浪，是因为它的“炼化”对象，从“抽象功能”变成了“具体个人”：离职员工的知识、技能、工作习惯，甚至说话、做事方式，被转化成了可复制、可延续的数字资产。这让很多人第一次直观感受到：原来“我”也可以被复制！

    可这个复制的“我”，属于谁呢？

    越来越多的人意识到，技术正在重新定义“工作经验”的价值。员工的知识、判断力和工作流程，本身就是一种无形资产。问题不是“我”该不该被“炼化”，而是要厘清这个掌握了“skill”的数字分身，它的产权隶属关系和利益分配机制。

    AI替代程序性、重复性工作，就像当年计算器替代手算一样，是生产力发展的必然趋势。

    赵新认为，“炼化同事”沉淀的数字资产，让核心经验不因人员流动而流失，可大幅降低企业的新人培训成本，甚至有利于传承某些濒危的独门技艺。“炼化”也意味着你将从繁琐的固定流程中解放出来，去从事更有价值、更有创造性的工作。

    但法律与伦理的挑战，也明明白白摆在眼前。

    首先，我的“skill”和工作痕迹属于谁？天津大学法学院副教授杨宁说，员工的工作文档、聊天记录中可能包含大量个人信息，甚至敏感信息。将这些数据用于训练数字分身，是否超出了劳动合同规定的范畴？这需要明确的法律界定。

    其次，谁拥有“炼化”他人的权力？一个人的判断力、表达方式、工作习惯等，是属于当事人所有，还是公司的财产，目前尚无共识。员工授权自己形象和技能的范围、期限、销毁机制等也不完备，这些模糊地带容易成为争议焦点。

    第三，权益如何分配？责任怎样承担？AI因“学习”了员工的错误数据而作出错误决策，造成侵权、泄密等问题，相关责任是追究那名早已离职的前员工，还是AI的设计者或使用者？

    第四，“数字分身”衍生的智力成果，所有权该属于谁？受访的法律界人士认为，基于“技能数据轨迹”产生的后续价值，是AI未来最值得关注的法律难题之一。

    新生事物往往跑在社会认知和制度建设的前头。面对“炼化同事”，我们既要主动面对，更要理性规范，让技术永远奔腾在理性的河堤之内，服从于人、服务于人。

    制度建设要快步跟上。近期发布的《数字虚拟人信息服务管理办法（征求意见稿）》，首次将AI分身纳入监管范围，明确提出使用自然人敏感信息建模，必须取得自然人的单独同意，而且授权可以撤回。这些制度条款，让数字人的监管更加有法可依。

    如何把规则写进合同。法律专家建议，企业应与员工在劳动合同中明确约定数字分身的用途、期限和权限。员工离职后，公司必须删除用于训练AI的个人特征数据。如需继续使用，应另行签订有偿授权协议，详细约定使用期限、范围和报酬标准。

    要加快系统性建设。专家认为，未来必须建立“事前授权、事中监管、事后追责”的完备规范，尤其要前瞻性地研究“AI在特定工作框架下产生的智力成果权属分配”，既保护个体独特的知识价值，同时激励社会创新创造。

    对个人而言，“炼化”的意义更为深远。即便技术重新定义“什么是工作”“谁在工作”，知识、技能、经验、思维仍是最宝贵的财富。AI越是快速发展，个体越要拥抱变化、持续学习，这是一个人最硬的底气。

    随着技术、法律不断完善，AI精准“炼化”的每一个“我”，也许能够把你我从繁琐的程式化劳动中解放出来，把更多时间和智慧投入到更需要创造力、更需要深度思考的领域。这，才是“炼化同事”应该瞄准的方向。