“炼化同事”先说清权责边界

人离职，“魂”还在工作，“龙虾”带来的智能体热潮，正以一种场景具象但观感抽象的方式走进日常。近日，山东一家游戏公司将离职员工训练成AI数字人继续工作的尝试，让“炼化同事”等相关话题冲上热搜。

将活生生的人变成可被无限复制的数字人，比之以往出现在视频节目里只能开口说话的数字人，又前进了一大步。人类理想状态下的“克隆人”似乎也从科幻走进现实。

“炼化同事”背后是开源项目“同事.Skill”的爆火。在“龙虾”智能体热潮中，Skill指的是通过模型训练与工具调用所习得的、可独立完成特定任务的具体操作能力集合。

AI对千行百业是重大机遇，带来不可避免的职场冲击，但比喧嚣和焦虑更深层的命题，绝非简单的取代与被取代关系所能概括。这个命题就是，AI上岗，我们是否已经为隐私保护、数据安全、商业伦理划定了清晰的权责边界？

这家公司“炼化同事”不是简单的员工形象复刻，而是通过采集离职员工的聊天记录、邮件、文档等工作痕迹，将其知识结构、语言风格乃至决策逻辑，沉淀为可被机器调用的智能体。

被采集的信息往往涉及个人隐私与敏感数据，个人信息保护要求遵循“最小必要”原则。尤其涉及雇佣关系结束后，公司继续使用员工在职期间产生的数据来训练AI，“知情同意”往往只是第一步。当然，这家公司获得了离职员工的明确同意，且测试仅限内部，尚未出现在公司对外业务中。

更复杂的权责博弈是当AI分身从内部工具走向公开服务。倘若数字人给出了错误指导、删除了关键数据甚至发表了不当言论，责任究竟该由谁承担？是设计算法的程序员，还是提供算力的平台？按情理，反倒是离职员工首先“免责”。

从历次科技革命浪潮的实践来看，技术超前会模糊责任主体，比如互联网发展的草莽时代，“避风港原则”往往被滥用。

AI的冲击更加猛烈，尤其这一技术对企业和员工敏感信息的掌控是底层性和系统级的，企业不能在享受AI降本增效红利的同时，再把事故发生用“算法黑箱”作为免责挡箭牌。

严格的审计追踪机制，必须建立在AI参与决策的初始阶段。让AI的动向有迹可循，并对高危操作明确复核环节，防止智能体成为脱缰的野马，应当成为尝鲜热情背后的冷静决断。

争议还在于商业伦理。AI数字技术对人的工具化“提取”，将离职员工变成“赛博同事”，是AI对人类经验与创造力的又一次冲击。当技术洪流不可逆转，人类一方面需要筑好安全堤坝，还要重新定义自身的Skill，才能在“赛博同事”规模化降临的时候，不至于教会徒弟饿死师傅。

北京商报评论员 张绪旺