Техработникам в Китае начальники поручают обучать AI-агентов, которые должны заменить их самих, и это вызывает волну переосмысления среди обычно воодушевленных ранних пользователей AI.
В начале месяца проект на GitHub под названием Colleague Skill, который утверждал, что с его помощью работники могут «дистиллировать» навыки и черты личности коллег и воспроизводить их с помощью AI-агента, стал вирусным в китайских соцсетях. Хотя проект был задуман как шутка, он задел за живое техработников: несколько человек рассказали MIT Technology Review, что их руководители поощряют их документировать рабочие процессы, чтобы автоматизировать отдельные задачи и процессы с помощью инструментов AI-агентов вроде OpenClaw или Claude Code.
Чтобы настроить Colleague Skill, пользователь указывает коллегу, чьи задачи он хочет воспроизвести, и добавляет базовые сведения профиля. Затем инструмент автоматически импортирует историю чатов и файлы из Lark и DingTalk — популярных рабочих приложений в Китае — и формирует многоразовые инструкции, описывающие обязанности этого сотрудника и даже его уникальные привычки, чтобы AI-агент мог их повторить.
Colleague Skill создал Тяньи Чжоу, инженер Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта. Ранее на этой неделе он рассказал китайскому изданию Southern Metropolis Daily, что проект начинался как розыгрыш, спровоцированный увольнениями, связанными с AI, и растущей тенденцией компаний просить сотрудников автоматизировать самих себя. На просьбы о дополнительном комментарии он не ответил.
Пользователи интернета нашли в идее инструмента повод для шуток, смеясь над автоматизацией коллег раньше, чем себя самих. Однако вирусность Colleague Skill вызвала и оживленную дискуссию о достоинстве работников и их индивидуальности в эпоху AI.
Увидев Colleague Skill в соцсетях, 27-летняя техработница из Шанхая Amber Li использовала его, чтобы в рамках личного эксперимента воссоздать бывшего коллегу. За считаные минуты инструмент создал файл с описанием того, как этот человек выполнял свою работу. «Он удивительно хорош», — говорит Li. «Он даже улавливает маленькие особенности человека — например, как он реагирует и как ставит знаки препинания». С помощью этого skill Li может использовать AI-агента как нового «коллегу», который помогает ей отлаживать код и отвечает мгновенно. Это ощущалось жутко и некомфортно, говорит Li.
Тем не менее замена коллег агентами может стать нормой. С тех пор как OpenClaw стал национальной сенсацией, начальники в Китае подталкивают техработников к экспериментам с агентами.
Хотя AI-агенты могут брать управление компьютером, читать и пересказывать новости, отвечать на электронные письма и бронировать столики в ресторанах, техработники на местах говорят, что в бизнес-контексте их полезность пока ограничена. Просьба к сотрудникам писать руководства, описывающие мельчайшие детали их повседневной работы, как это делает Colleague Skill, — один из способов сократить этот разрыв.
Ханьчэн Цао, доцент Университета Эмори, изучающий AI и работу, считает, что у компаний есть веские причины подталкивать сотрудников к созданию таких рабочих схем, а не только следовать моде. «Компании получают не только внутренний опыт работы с инструментами, но и более богатые данные о том, как сотрудники знают свою работу, как устроены процессы и как принимаются решения. Это помогает компаниям понять, какие части работы можно стандартизировать или закодировать в системы, а какие по-прежнему зависят от человеческого суждения», — говорит он.
Для сотрудников же создание агентов или даже схем для них может ощущаться странным и отчуждающим. Один инженер-программист, который поговорил с MIT Technology Review анонимно из-за опасений за свою занятость, обучил AI (не Colleague Skill) на своем рабочем процессе и почувствовал, что это сводит его работу к редукционизму — будто его труд был разложен на модули так, что его стало легче заменить. В соцсетях работники отвечают на это мрачным юмором. В одном комментарии на Rednote пользователь написал, что «холодное прощание можно превратить в теплые токены», пошутив, что если сначала использовать Colleague Skill, чтобы разложить коллег на задачи, то самому можно продержаться чуть дольше.
Толчок к созданию агентов породил и изобретательные меры противодействия. Раздраженная идеей сводить человека к skill, 26-летняя AI-продакт-менеджер из Пекина Koki Xu опубликовала skill для «антидистилляции» на GitHub 4 апреля. Инструмент, на создание которого у Xu ушел примерно час, предназначен для саботажа процесса создания рабочих схем для агентов. Пользователи могут выбирать между режимами легкого, среднего и сильного саботажа — в зависимости от того, насколько внимательно за процессом наблюдает начальник, — а агент переписывает материал в общее, не дающее действий описание, которое сделает AI-замену менее полезной. Видео, которое Xu опубликовала о проекте, стало вирусным и собрало более 5 миллионов лайков на разных платформах.
Xu рассказала MIT Technology Review, что с самого начала следит за трендом Colleague Skill и что он заставил ее задуматься об отчуждении, лишении полномочий и более широких последствиях для труда. «Сначала я хотела написать колонку, но решила, что будет полезнее сделать что-то, что этому сопротивляется», — говорит она.
Xu, у которой есть бакалаврская и магистерская степени по праву, сказала, что этот тренд поднимает и юридические вопросы. Хотя компания может утверждать, что истории рабочих чатов и материалы, созданные на рабочем ноутбуке, являются корпоративной собственностью, такой skill может также захватывать элементы личности, тона и суждения, поэтому вопрос собственности становится гораздо менее очевидным. Она говорит, что надеется: Colleague Skill вызовет более широкое обсуждение того, как защищать достоинство и идентичность работников в эпоху AI. «Я считаю важным следить за этими трендами, чтобы мы, сотрудники, могли участвовать в том, как они будут использоваться», — говорит она. Сама Xu — активная пользовательница AI: на ее личных и рабочих устройствах настроены семь агентов OpenClaw.
Li, техработница в Шанхае, говорит, что ее компания пока не нашла способ заменить реальных работников AI-инструментами, главным образом потому, что они остаются ненадежными и требуют постоянного контроля. «Я не чувствую, что моя работа находится под немедленной угрозой», — говорит она. «Но я чувствую, что мою ценность обесценивают, и я не знаю, что с этим делать».
Глубокое погружение
Искусственный интеллект
OpenAI бросает все силы на создание полностью автоматизированного исследователя
Эксклюзивный разговор с главным научным сотрудником OpenAI Якобом Пачоцки о новой сверхзадаче компании и будущем AI.
Как Pokémon Go дает доставочным роботам точнейший взгляд на мир
Эксклюзив: AI-спин-офф Niantic обучает новую мировую модель на 30 миллиардах изображений городских ориентиров, собранных игроками.
Этот стартап хочет изменить то, как математики занимаются математикой
Axiom Math бесплатно раздает мощный новый AI-инструмент. Но еще предстоит понять, ускорит ли он исследования так, как надеется компания.
Хотите понять текущее состояние AI? Посмотрите на эти графики
Согласно AI Index Стэнфорда за 2026 год, AI ускоряется, а мы не успеваем за ним.
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: Chinese tech workers are starting to train their AI doubles–and pushing back