В китайских IT-компаниях набирает обороты тревожная практика: сотрудников принуждают «обучать» искусственный интеллект на собственных рабочих процессах, включая детальное описание того, как именно их коллеги справляются с задачами. То, что начиналось как локальный интернет-эксперимент, превратилось в реальный корпоративный инструмент, ставящий под угрозу стабильность рабочих мест.
Вирусный проект Colleague Skill
В центре внимания оказался проект с GitHub под названием Colleague Skill. Изначально задуманный как сатирический ответ на массовые увольнения и повсеместное внедрение ИИ, инструмент стал популярным среди сотрудников и менеджеров. Проект позволяет «дистиллировать» навыки и личные особенности коллег, создавая их функциональных ИИ-агентов.
По информации MIT Technology Review, руководство многих компаний требует от персонала документировать все этапы своей работы, чтобы затем перенести их на ИИ-платформы, такие как Claude Code или OpenClaw. Формальная цель — повышение эффективности, но на практике это приводит к созданию «цифровых двойников» сотрудников.
Принцип работы Colleague Skill прост: пользователь вводит имя коллеги и данные профиля, после чего система анализирует историю переписки и рабочие файлы. Результатом становится подробное руководство, имитирующее не только должностные обязанности, но и манеру общения, пунктуацию и мелкие рабочие привычки человека.
Тяньи Чжоу, инженер Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта и автор проекта, признался изданию Southern Metropolis Daily, что Colleague Skill — это «шутка», ставшая зеркалом реальности, в которой сотрудники вынуждены сами готовить инструменты для своего вытеснения с рынка труда.
Иллюстрация: Nano Banana
Реакция сотрудников: от юмора до тревоги
Реакция сообщества неоднозначна. Пока одни ищут в этом повод для шуток, другие бьют тревогу по поводу достоинства труда. 27-летняя IT-специалистка Амбер Ли из Шанхая провела эксперимент с проектом, воссоздав профиль бывшего коллеги. Система за считанные минуты подготовила точную цифровую копию, способную помогать в отладке кода. Ли назвала полученный результат «жутким и некомфортным».
По мнению Ханчэн Цао, доцента Университета Эмори, компании преследуют вполне прагматичную цель: структурировать знания о том, как работают их сотрудники. Это позволяет выявить процессы, подлежащие стандартизации, и те, где участие человека всё ещё незаменимо.
Контрмеры и «саботаж» ИИ
В ответ на этот тренд стали появляться инструменты противодействия. Так, продакт-менеджер из Пекина Коки Сюй представила на GitHub проект «anti-distillation». Он позволяет превратить описание рабочих процессов в максимально абстрактный текст, непригодный для обучения нейросетей. Видео с демонстрацией этого решения собрало более 5 миллионов лайков, что говорит о высоком уровне обеспокоенности в индустрии.
Сюй, имеющая юридическую квалификацию, подчеркивает, что вопрос защиты данных о стиле мышления сотрудника остается открытым. Кому принадлежат эти сведения — человеку или компании — пока неясно, но именно этот аспект станет ключевым в будущих дискуссиях о правах работников в эпоху тотальной автоматизации.
