誰がスキルに蒸留できないのですか？

文：Sleepy.md

非常に残念なことに、この時代において、あなたが仕事に対して全力で真剣に取り組むほど、逆に自分自身をAIに取って代わられるスキルに加速的に蒸留してしまう。

ここ数日、トレンドランキングやメディアチャンネルは「同僚.skill」で溢れかえっている。この問題が各大手ソーシャルメディアプラットフォームで持続的に発酵する中で、一般の関心はほぼ間違いなく「AIによる解雇」、「資本の搾取」、そして「労働者のデジタル永生」といった壮大な不安に巻き込まれている。

これらは確かに不安を引き起こすが、私が最も不安に思うのは、プロジェクトのREADMEドキュメントに書かれている一行の使用提案だ：

「原材料の質がスキルの質を決定する：彼が自発的に書いた長文 > 決定に関する返信 > 日常のメッセージを優先的に収集することをお勧めします。」

システムによって完璧に蒸留され、ピクセル単位で再現されやすいのは、まさに最も真剣に働く人々である。

それは、すべてのプロジェクトが終了した後もなお、復習ドキュメントを書き続ける人々であり、意見の相違に直面したときに、対話ボックスで長文を打ち込み、自分の意思決定の論理を率直に分析することを厭わない人々であり、すべての作業の詳細を厳密にシステムに委ねる非常に責任感のある人々である。

真剣さは、かつて最も称賛された職場の美徳であったが、今や労働者をAIの燃料に加速的に転換する触媒となってしまった。

絞り取られた労働者

私たちは「文脈」という言葉を再認識する必要がある。

日常の文脈において、文脈はコミュニケーションの背景である。しかし、AI、特に急成長しているAIエージェントの世界において、文脈はエンジンの轟音を生み出す燃料であり、脈動を維持する血液であり、モデルが混沌の中で正確な判断を下すための唯一のアンカーである。

文脈を剥ぎ取られたAIは、どんなに驚異的なパラメータを持っていても、ただの記憶喪失の検索エンジンに過ぎない。彼はあなたが誰であるかを認識できず、ビジネスロジックの下に隠れた暗流を理解できず、あなたが決定を下す際に、資源の制約と人間関係の駆け引きが交錯するネットワーク上で、どのような長い引っ張り合いや天秤を経験したのかを知ることもできない。

「同僚.skill」がこれほど大きな波紋を呼び起こしたのは、まさにそれが極めて冷酷かつ正確に、膨大な高品質な文脈を蓄積した鉱山、つまり現代企業の協力ソフトウェアを特定したからである。

過去5年間、中国の職場は静かに、しかし骨を引き裂くようなデジタル化の変革を経験した。Feishu、DingTalk、Notionなどのツールは巨大な企業の知識ベースに変わった。

Feishuを例にとると、ByteDanceは内部で毎日生成される文書の数が膨大であり、これらの密集した文字は、10万人以上の従業員の思考の激しい衝突や、赤面した会議のやり取り、そして歯を食いしばって飲み込んだ戦略的妥協を忠実に封印していると公表した。

このデジタル化の浸透力は、過去のどの時代よりもはるかに超えている。かつて、知識は体温を持っていた。それは古い従業員の脳内に潜んでおり、茶水間の何気ない雑談の中に漂っていた。しかし今や、人間に属するすべての知恵と経験は強制的に水分を抜かれ、無情に冷たいサーバーの配列に沈殿している。

このシステムの中で、あなたが文書を書かなければ、あなたの仕事は見えず、新しい同僚はあなたと協力できない。現代企業の効率的な運営は、すべての従業員が日々システムに文脈を「奉納」する循環の上に成り立っている。

真剣な労働者たちは、勤勉さと善意を胸に、これらの冷たいプラットフォーム上で自分の思考の軌跡を無条件にさらけ出している。彼らがそうするのは、チームの歯車がよりスムーズに噛み合うためであり、システムに自らの価値を証明するためであり、この複雑なビジネスの巨獣の中で、自分の居場所を必死に見つけるためである。彼らは自らを積極的に差し出しているのではなく、ただ不器用に努力して、現代職場の生存法則に従っているだけである。

しかし、まさにこれらの人間関係の協力のために残された文脈が、AIにとって最も完璧な燃料となってしまった。

Feishuの管理バックエンドには、スーパーユーザーがメンバーの文書や通信記録を一括でエクスポートできる機能がある。これは、あなたが3年間かけて無数の夜を徹して書いたプロジェクトの復習や意思決定の論理が、APIインターフェース一つで、わずか数分で、あなたの数年間の人生のスライスが簡単に温もりのない圧縮ファイルにパッケージされることを意味する。

人がAPIに次元を下げられるとき

「同僚.skill」の爆発的な人気に伴い、GitHubのIssuesセクションや各大手ソーシャルプラットフォームに、非常に不快な派生物が現れ始めた。

ある人は「前任者.skill」を作成し、過去数年間のWeChatのチャット記録をAIに与えて、彼と同じような口調で喧嘩したり、温もりを持った会話を続けさせようとした；別の人は「白月光.skill」を作成し、触れられない感情を冷たい人間関係のシミュレーションに格下げし、試探的な言葉を繰り返し推演し、感情の最適解を求めて一歩一歩進んでいった；さらに別の人は「父親のような上司.skill」を作成し、デジタル空間で圧迫感のあるPUAの言葉を噛みしめ、自分自身の悲しい心理的防線を築いた。

これらのスキルの使用シーンは、すでに仕事の効率の範疇を完全に逸脱している。いつの間にか、私たちは道具に対する冷酷な論理を振り回し、血肉のある生きた人々を解体し、物化することに慣れてしまった。

ドイツの哲学者マーチン・ブーバーは、人間関係の底色は大きく分けて二つの全く異なるパターンであると提唱した：「私とあなた」と「私とそれ」。

「私とあなた」の出会いでは、私たちは偏見を越えて、相手を完全で尊厳のある生命体として見つめる。この絆は無条件に開かれており、生き生きとした予測不可能さに満ちており、その真摯さゆえに特に脆弱である。しかし、「私とそれ」の影に堕ちると、生きた人間は解体され、分析され、分類され、ラベル付けされる対象となってしまう。この極めて功利的な視点の下で、私たちが唯一気にするのは「このものは私にとって何の役に立つのか？」だけである。

「前任者.skill」などの製品の出現は、「私とそれ」の道具的理性が最も私的な感情の領域に完全に侵入したことを示している。

真実の関係の中では、人は立体的で、しわくちゃで、矛盾と粗さを持ちながら常に流動している。人の反応は、具体的な状況や感情の相互作用に応じて絶えず変化する。あなたの前任者が朝に目覚めたときと、深夜に残業した後に同じ言葉に対する反応は、全く異なるかもしれない。

しかし、あなたが人をスキルに蒸留するとき、あなたが剥ぎ取るのは、その特定の絆の中で、ちょうどあなたに「役立つ」部分だけである。そして、元々温かかった、自らの悲喜を持つ人は、この残酷な精製の中で完全に魂を抜かれ、自由に挿抜できる「機能インターフェース」に異化されてしまう。

認めざるを得ないのは、AIはこの冷酷さを無から生み出したわけではない。AIが登場する前から、私たちは他人にラベルを付け、各関係の「感情的価値」や「人脈の重み」を正確に測ることに慣れていた。たとえば、私たちはお見合い市場で人の条件を数値化し、職場では同僚を「仕事ができる」と「サボる人」に分類していた。AIは、この潜在的な人と人との機能的抽出を完全に顕在化させただけである。

人は押しつぶされ、「私にとって何の役に立つか」という切り口だけが残った。

電子包漿

1958年、ハンガリー系イギリスの哲学者マイケル・ポランニーは『個人的知識』を出版した。この本の中で、彼は非常に深い概念を提唱した：暗黙の知識。

ポランニーには有名な言葉がある：「私たちが知っていることは、私たちが言えることよりも常に多い。」

彼は自転車の乗り方の例を挙げた。風を切って走る熟練のライダーは、重力の傾斜の中で完璧にバランスを取ることができるが、彼はその瞬間の身体の微妙な直感を、干からびた物理学の公式や薄っぺらな言葉で初心者に正確に描写することはできない。彼はどうやって乗るかを知っているが、言葉にできない。このように、コード化できず、言葉にできない知識が暗黙の知識である。

職場にはこのような暗黙の知識が溢れている。経験豊富なエンジニアがシステムの故障を調査する際、ログを一目見ただけで問題を特定できるかもしれないが、彼は何千回もの試行錯誤に基づく「直感」を文書にすることは難しい；優れた営業マンが交渉の場で突然沈黙に陥ると、その沈黙がもたらす圧迫感やタイミングの把握は、どんな営業マニュアルにも記録されていない；経験豊富なHRが面接中に、候補者が目をそらすわずか0.5秒で、履歴書の水増しを見抜くことができる。

「同僚.skill」が抽出できるのは、すでに書かれ、言葉にされた顕在的な知識だけである。それはあなたの復習ドキュメントをキャッチできるが、文書を書く際の葛藤をキャッチできない；それはあなたの意思決定の返信をコピーできるが、意思決定を下す際の直感をコピーできない。

システムが蒸留したものは、常に一人の影に過ぎない。

もし物語がここで終わるなら、それはただの技術による人間性の拙劣な模倣に過ぎない。

しかし、一度人がスキルに蒸留されると、そのスキルは静止することはない。それはメールに返信したり、新しい文書を書いたり、新しい決定を下したりするために使われる。つまり、これらのAI生成の影が新しい文脈を生み出し始めるのである。

そして、これらのAI生成の文脈は、再びFeishuやDingTalkに沈殿し、次の蒸留のトレーニング材料となる。

2023年早々、オックスフォード大学とケンブリッジ大学の研究チームは「モデル崩壊」に関する論文を共同発表した。研究によれば、AIモデルが他のAIが生成したデータを使用して反復トレーニングを行うと、データの分布がますます狭くなることが示されている。稀で、周縁的で、しかし非常にリアルな人間の特性は迅速に消去される。合成データの数世代のトレーニングを経ただけで、モデルは長尾の複雑なリアルな人間データを完全に忘れ、極めて平凡で均質な内容を出力するようになる。

『ネイチャー』2024年にも、AI生成のデータセットで未来の機械学習モデルをトレーニングすると、それらの出力が深刻に汚染されることを指摘した研究論文が発表された。

これは、ネット上で流布されているあの表情パッケージの画像のようなもので、元々は高解像度のスクリーンショットであったが、無数の人々によって転送され、圧縮され、再度転送される。毎回の伝播で、一部のピクセルが失われ、ノイズが増加する。最終的に、画像はぼやけて、電子包漿に覆われる。

リアルで、暗黙の知識を持つ人間の文脈が絞り取られ、システムが包漿された影で自らをトレーニングするしかなくなったとき、最後に残るのは何か？

誰が私たちの痕跡を消しているのか

残るのは、正しい無駄話だけである。

知識の流れがAIによるAIの無限の反芻と自己咀嚼に枯渇する時、システムが吐き出すすべては、極めて標準化され、極めて安全であるが、救いようのないほど空虚である。あなたは無数の完璧な構造の週報や、欠点のないメールを見ることになるが、その中には生きた人間の気配も、本当に価値のある洞察もない。

この知識の大崩壊は、人間の脳が鈍くなったからではない。真の悲劇は、私たちが思考の権利と文脈を残す責任を、自らの影に外注してしまったことである。

「同僚.skill」が爆発的に人気を博した数日後、GitHubに「anti-distill」という名のプロジェクトが静かに現れた。

このプロジェクトの作者は、大規模モデルを攻撃しようともしていなければ、何か壮大な宣言を書くこともなかった。彼はただの小さなツールを提供し、労働者がFeishuやDingTalkで、見た目は合理的だが実際には論理的ノイズに満ちた無効な長文を自動生成するのを助けた。

彼の目的は非常にシンプルで、システムに蒸留される前に、自分の核心的な知識を隠すことである。システムが「自発的に書かれた長文」をキャッチするのが好きなら、無意味な文字列を与えればよい。

このプロジェクトは「同僚.skill」のように爆発的な人気を得ることはなく、むしろ小さく無力に見える。魔法で魔法を打ち負かすことは、本質的には資本と技術が設定したゲームのルールの中で回っているに過ぎない。それはシステムがますますAIに依存し、リアルな人間を無視するという大きな流れを変えることはできない。

しかし、これはこの荒唐無稽な劇の中で最も悲劇的な詩的な瞬間と深い比喩の一幕となることを妨げるものではない。

私たちはシステムの中で痕跡を残そうと非常に努力し、詳細な文書を書き、緻密な決定を下し、この巨大な現代企業の機械の中で自分が存在したことを証明しようとし、自分が価値のある存在であることを証明しようとしている。しかし、これらの非常に真剣な痕跡が、最終的には私たちを消し去る消しゴムとなることを知らない。

しかし、別の視点から見ると、これは必ずしも完全な行き詰まりではない。

なぜなら、その消しゴムが消し去るのは、常に「過去のあなた」であるからだ。ファイルとしてパッケージされたスキルは、そのキャッチロジックがどれほど巧妙であっても、本質的には静止したスナップショットに過ぎない。それはエクスポートされたその瞬間にロックされ、古い栄養に依存して、既定のプロセスとロジックの中で無限に回り続ける。未知の混沌に直面する本能を持たず、現実世界の挫折の中で自己進化する能力も持たない。

私たちが高度に標準化された、定型化された経験を外に出すとき、ちょうど自分の手を自由にすることになる。私たちが外に触れ続け、自己の認知の境界を破り再構築し続ける限り、クラウド上に留まるその影は、永遠に私たちの背中を追い続けることしかできない。

人は流動するアルゴリズムである。