当你的工作方式可以被提取、复制、永久存在企业服务器上，人力资本就变成了企业的固定资产。你辞职了，你的数字分身还在加班。
文丨FT中文网专栏作家 于萍、章逸飞
今年四月，一个叫"同事.skill"的开源项目在GitHub上火了。功能很直白：把离职同事的聊天记录、工作文档、邮件喂给AI，几分钟后生成一个数字分身，能用这位同事的口吻回答业务问题，连写代码的风格都能模仿。项目宣传语带着黑色幽默：将冰冷的离别化为温暖的Skill(技能)，欢迎加入赛博永生。"蒸馏"原本是机器学习术语，指把大模型的能力压缩到小模型里。现在它有了职场版的新含义：把一个人多年积攒的职业经验压缩打包成AI可以调用的技能文件。人走了，数字分身留下。
作为经济学教员，笔者对这件事的兴趣在于它撕开了一个一直被忽视的问题：人力资本到底属于谁？过去六十年，劳动经济学有一个隐含前提：人力资本跟人是绑定的。你的手艺、经验、判断力，企业留不住，跳槽就全带走了。企业不愿花大钱做通用培训，怕的就是你学完就跑。蒸馏技术动摇的恰恰是这个前提。当你的工作方式可以被提取、复制、永久存在企业服务器上，人力资本就变成了企业的固定资产。你辞职了，你的数字分身还在加班。
顺着这个逻辑想一个问题：你的工资到底在为什么买单？粗略地说，有两样东西。第一样是可以写在操作手册里的能力：整理数据、写审计报告、配服务器。这些叫显性知识，容易编码，容易标准化。第二样是你面对模糊局面时的判断：这个客户值不值得深谈，这份数据的异常到底是噪音还是信号。这些叫隐性知识，藏在直觉里，学徒跟师傅干三年才能慢慢领悟。过去劳动力市场给这两样东西混在一起定了价。
蒸馏做的事情，就是把第一样东西近乎零成本地抽走。一旦你的显性知识被AI吸收，企业就不需要再为这部分付工资了。你剩余的薪酬将只反映那些蒸馏不走的部分。麻烦在于，我们大多数人习惯高估自己工作中隐性知识的比重。一个资深客户经理觉得自己对客户心理的把握是独门绝技，但这种把握的大部分内容其实已经沉淀在过去三年的邮件往来里了。"同事.skill"四个小时就能做出来还好使，正是因为大量所谓的经验本质上就是可编码的模式，以前只是没有趁手的工具去提取。
更让人不安的是，替代过程会自我加速。经济学里有个概念叫非竞争性商品：一首歌录完之后，一百万人听和一个人听的成本几乎相同。数字音乐摧毁了唱片业的定价权，因为复制的边际成本趋近于零。skill文件正在把人力资本推向同样的命运。一个工程师的经验被蒸馏后，skill可以同时给十个项目组调用，24小时不休息，零成本复制到任何服务器上。当你的能力变成非竞争性商品，议价权就塌方了。
宏观地看，这场技术革命可能无意识地在导致一个由外部性驱动的集体行动困境。单个企业有动机把员工技能流程化、自动化、低成本化，以降低成本、提升竞争力；但如果多数企业都这么做，劳动收入可能被压低，社会消费能力下降，进而通过总需求萎缩反噬企业营收。这形成了一个负向反馈循环。更进一步，由于AI的替代，雇佣员工的数量也会下降，从而造成系统中新的skill增长缓慢。如果雇佣新员工不会对系统的skill有明显的提升，企业就没有动力雇佣新的员工，而造成进一步的负向反馈循环。
出路在哪里？笔者的看法不讨巧：短期内没有好出路。蒸馏的门槛已经低到一个下午就能搞定，立法禁止大概率像禁止音乐盗版一样徒劳。真正会发生的是劳动力市场的全面重新定价。那些以为自己在卖经验、实际上在卖可编码流程的人，将经历一次痛苦的价值重估。唯一值得认真对待的策略是：想清楚你每个月工资里面，多大比例是在为显性知识买单，多大比例是在为隐性知识买单，然后拼命增加后者的比重。你最好在被别人蒸馏之前就想明白这件事。
本文仅代表作者本人观点；于萍，港大经管学院经济学副教授；章逸飞, 港大经管学院经济学高级讲师
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