Китайские IT-специалисты обучают ИИ-двойников и ищут способы сопротивления
Работодатели требуют документировать рабочие процессы для автоматизации, но сотрудники начинают саботировать эту идею.
Китайские технологические компании начали требовать от сотрудников документировать свои рабочие процессы, чтобы обучить ИИ-агентов выполнять их задачи. Вирусный проект Colleague Skill, созданный инженером Tianyi Zhou из Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта, позволяет автоматически импортировать данные из рабочих чатов и файлов (Lark, DingTalk), а затем генерировать подробные инструкции для ИИ-агента. Проект задумывался как шутка, но попал в точку: многие работники рассказали MIT Technology Review, что их боссы действительно просят их создавать такие «цифровые двойники» с помощью инструментов вроде OpenClaw или Claude Code.
Для сотрудников это вызывает смешанные чувства. Amber Li, 27-летняя разработчица из Шанхая, протестировала Colleague Skill на своем бывшем коллеге и была удивлена точностью: инструмент даже уловил манеру речи и особенности пунктуации человека. «Это странно и некомфортно», — признает Li. Однако она отмечает, что пока ИИ-агенты недостаточно надежны для полной замены людей и требуют постоянного контроля. Тем не менее, ощущение обесценивания собственного труда остается: «Я не чувствую прямой угрозы для своей работы, но мне кажется, что моя ценность дешевеет».
Волна автоматизации спровоцировала и креативное сопротивление. Koki Xu, 26-летний PM в области ИИ из Пекина, создал инструмент «anti-distillation» на GitHub, который саботирует процесс создания рабочих инструкций для ИИ. Пользователи могут выбрать уровень саботажа (легкий, средний или тяжелый), и инструмент переписывает рабочие материалы в расплывчатый, неработающий вид. Видео Xu набрало более 5 миллионов лайков на китайских платформах. По словам Xu, у которой есть степени в области права, тренд поднимает важные правовые вопросы: если рабочие чаты — это собственность компании, то элементы личности и стиля работника остаются в серой зоне.
Ханчэн Цао, доцент Университета Эмори, изучающий ИИ и труд, объясняет, почему компании заинтересованы в таких проектах: они получают не только опыт работы с инструментами, но и богатые данные о навыках сотрудников, рабочих процессах и паттернах принятия решений. Это помогает выявить, какие части работы можно стандартизировать, а какие остаются зависимы от человеческого суждения. Для самих работников процесс документирования своего труда часто ощущается отчуждающим и редукционистским — как будто их компетенция превращается в набор модулей для замены.
В социальных сетях китайские IT-специалисты выражают беспокойство черным юмором. Один из комментариев в Rednote: «холодное прощание можно превратить в теплые токены» — намек на то, что если первым автоматизировать коллег, можно дольше сохранить свою должность. Xu надеется, что дискуссия вокруг Colleague Skill подтолкнет компании и законодателей к защите достоинства и идентичности работников в эпоху ИИ. Сама она активный пользователь ИИ-инструментов с семью OpenClaw-агентами на своих устройствах.
— По материалам MIT Technology Review: оригинальная статья. Перевод и адаптация — редакция Digital Business by.
