Chi altro non può essere distillato in abilità?

Documento: Sleepy.md

Sfortunatamente, in quest'era, più seriamente lavori senza riserve, più è probabile che ti distilli in un'abilità che può essere sostituita dall'IA.

Negli ultimi giorni, le liste di ricerca più calde e i canali dei media sono stati inondati da "collega.abilità." Poiché questa questione continua a fermentare sulle principali piattaforme sociali, l'attenzione del pubblico è stata quasi prevedibilmente travolta da grandi ansie come "licenziamenti IA", "sfruttamento del capitale" e "l'immortalità digitale dei lavoratori."

Questi infatti causano ansia, ma ciò che mi preoccupa di più è una linea di consigli sull'uso scritta nel documento README del progetto:

"La qualità delle materie prime determina la qualità dell'abilità: si consiglia di dare priorità alla raccolta di articoli lunghi che scrive attivamente > risposte decisionali > messaggi quotidiani."

Coloro che sono più facilmente e perfettamente distillati dal sistema, e ripristinati a livello di pixel, sono proprio coloro che lavorano di più.

Essi sono coloro che, dopo la conclusione di ogni progetto, si siedono ancora a scrivere documenti retrospettivi; coloro che, quando si trovano di fronte a disaccordi, sono disposti a trascorrere mezz'ora a digitare lunghi messaggi nella chat, analizzando candidamente la loro logica decisionale; coloro che sono estremamente responsabili, affidando meticolosamente tutti i dettagli del lavoro al sistema.

La serietà, un tempo la virtù più venerata sul posto di lavoro, è ora diventata un catalizzatore che accelera la trasformazione dei lavoratori in carburante per l'IA.

Lavoratori Esausti

Dobbiamo ridefinire un termine: contesto.

Nel linguaggio quotidiano, il contesto è lo sfondo per la comunicazione. Ma nell'IA, specialmente nel mondo degli agenti IA in rapida crescita, il contesto è il carburante che alimenta il motore, il sangue che sostiene il battito, e l'unico punto di ancoraggio che consente ai modelli di fare giudizi precisi nel caos.

Un'IA privata di contesto, per quanto impressionanti siano i suoi parametri, è semplicemente un motore di ricerca con amnesia. Non può riconoscere chi sei, non può afferrare le correnti sotterranee nascoste sotto la logica aziendale, e non può sapere quali lunghe tirate e compromessi hai vissuto su questa rete tessuta da vincoli di risorse e giochi interpersonali quando prendi una decisione.

Il motivo per cui "collega.abilità" ha suscitato un tale grande scalpore è proprio perché blocca freddamente e con precisione la miniera che accumula enormi quantità di contesto di alta qualità: il software di collaborazione aziendale moderno.

Negli ultimi cinque anni, il posto di lavoro cinese ha subito una trasformazione digitale silenziosa ma straziante. Strumenti come Feishu, DingTalk e Notion sono diventati enormi basi di conoscenza aziendale.

Ad esempio, Feishu, ByteDance ha dichiarato pubblicamente che il numero di documenti generati internamente ogni giorno è enorme, e questi caratteri densamente compatti racchiudono fedelmente ogni sessione di brainstorming, ogni accesa confrontazione in riunione e ogni compromesso strategico inghiottito da oltre centomila dipendenti.

Questa penetrazione digitale supera di gran lunga quella di qualsiasi era precedente. C'era una volta, la conoscenza era calda; giaceva dormiente nelle menti dei dipendenti veterani, sparsa in chiacchiere informali nella sala tè. Ora, tutta la saggezza e l'esperienza umana sono state forzatamente drenate di umidità, stabilendosi spietatamente nei freddi e insensibili array di server nel cloud.

In questo sistema, se non scrivi documenti, il tuo lavoro non può essere visto e i nuovi colleghi non possono collaborare con te. Il funzionamento efficiente delle moderne imprese si basa sul ciclo quotidiano di ogni dipendente che "offre" contesto al sistema.

Lavoratori seri, con diligenza e buona volontà, espongono senza riserve i loro processi di pensiero su queste fredde piattaforme. Lo fanno per garantire che gli ingranaggi del team si incastrino più agevolmente, per sforzarsi di dimostrare il loro valore al sistema e per trovare disperatamente un posto per sé all'interno di questa intricata bestia commerciale. Non si stanno attivamente sacrificando; si stanno semplicemente conformando goffamente e diligentemente alle regole di sopravvivenza del moderno ambiente di lavoro.

Ma è proprio questo contesto lasciato per la collaborazione interpersonale che è diventato il carburante perfetto per l'IA.

Il backend di gestione di Feishu ha una funzione che consente ai super amministratori di esportare in batch documenti e registri di comunicazione dei membri. Ciò significa che le retrospettive di progetto e la logica decisionale che hai trascorso tre anni a scrivere, sopportando innumerevoli notti in bianco, possono essere facilmente confezionate in un freddo e insensibile file compresso in pochi minuti con una singola interfaccia API.

Quando gli esseri umani vengono ridotti a API.

Con la popolarità esplosiva di "colleague.skill," alcuni derivati estremamente scomodi hanno iniziato a comparire nella sezione Issues di GitHub e su varie piattaforme sociali.

Alcuni hanno creato "ex.ex.skill," tentando di alimentare i passati registri di chat di WeChat all'IA, permettendole di continuare a discutere o essere affettuosa in quel tono familiare; altri hanno creato "white moonlight.skill," riducendo sentimenti intoccabili a un freddo sandbox interpersonale, simulando ripetutamente frasi di sondaggio, cercando cautamente la soluzione emotiva ottimale; e alcuni hanno creato "dad-like boss.skill," masticando preventivamente frasi oppressive di PUA nello spazio digitale, costruendo una triste difesa psicologica per se stessi.

Gli scenari di utilizzo di queste abilità si sono completamente allontanati dal regno dell'efficienza lavorativa. Senza che ce ne rendessimo conto, siamo diventati abili nel maneggiare la fredda logica di trattare gli strumenti per dissezionare e oggettivare quegli esseri viventi e carnosi.

Il filosofo tedesco Martin Buber una volta propose che i colori sottostanti delle relazioni umane si riducono a due modalità completamente diverse: "Io e te" e "Io e esso."

Nell'incontro tra "io e te", trascendiamo il pregiudizio e consideriamo l'altro come una forma di vita completa e dignitosa. Questo legame è aperto senza riserve, pieno di imprevedibilità vibrante e, a causa della sua sincerità, appare particolarmente fragile; tuttavia, una volta che cade nell'ombra di "io e esso", gli esseri umani viventi vengono ridotti a oggetti che possono essere smontati, analizzati e categorizzati. Sotto questo sguardo estremamente utilitaristico, l'unica cosa che ci interessa è: "Qual è l'uso di questa cosa per me?"

L'emergere di prodotti come "ex.ex.skill" segna la completa invasione della razionalità strumentale di "io e esso" nei domini emotivi più intimi.

In una relazione reale, una persona è tridimensionale, piena di rughe, fluente in contraddizioni e spigoli; le reazioni di una persona cambiano costantemente in base a situazioni specifiche e interazioni emotive. La reazione del tuo ex alla stessa frase può essere completamente diversa quando si sveglia al mattino rispetto a dopo aver lavorato fino a tardi la notte.

Ma quando distilli una persona in una competenza, ciò che togli è semplicemente la parte di essa che risulta "utile" o "efficace" per te in quel legame specifico. La persona originariamente calda e consapevole di sé è completamente svuotata della propria anima in questa crudele purificazione, diventando un "interfaccia funzionale" che puoi collegare e scollegare a piacimento.

Deve essere riconosciuto che l'IA non ha creato questo freddo agghiacciante dal nulla. Prima che apparisse l'IA, eravamo già da tempo abituati a etichettare gli altri, misurando con precisione il "valore emotivo" e il "peso della rete" di ogni relazione. Ad esempio, quantifichiamo le condizioni delle persone in tabelle nel mercato degli incontri; categorizziamo i colleghi sul posto di lavoro come "quelli che possono lavorare" e "quelli che si rilassano." L'IA rende semplicemente questa estrazione funzionale implicita tra le persone completamente esplicita.

Gli esseri umani sono stati appiattiti, lasciando solo l'aspetto di "che uso ne faccio."

Patina Elettronica

Nel 1958, il filosofo ungherese-britannico Michael Polanyi pubblicò "Conoscenza Personale." In questo libro, propose un concetto penetrante: la conoscenza tacita.

Polanyi affermò famosamente: "Sappiamo più di quanto possiamo dire."

Fornì un esempio di apprendimento a andare in bicicletta. Un ciclista esperto che scivola nel vento può bilanciarsi perfettamente in ogni inclinazione gravitazionale, ma non può descrivere accuratamente l'intuizione sottile del corpo in quel momento usando formule fisiche secche o parole pallide a un principiante. Sanno come andare in bicicletta, ma non possono dirlo. Questa conoscenza che non può essere codificata o articolata è conoscenza tacita.

Il luogo di lavoro è pieno di tale conoscenza tacita. Un ingegnere senior può individuare un problema dando un'occhiata ai registri, ma è difficile per lui documentare questa "intuizione" costruita su migliaia di tentativi ed errori; un eccellente venditore può improvvisamente rimanere in silenzio al tavolo delle trattative, e la pressione e il tempismo di quel silenzio sono cose che nessun manuale di vendita può catturare; un esperto delle risorse umane può rilevare le incongruenze in un curriculum semplicemente notando un attimo di evitamento oculare da parte di un candidato durante un colloquio.

Ciò che "colleague.skill" può estrarre è semplicemente la conoscenza esplicita che è già stata scritta o pronunciata. Può catturare i tuoi documenti retrospettivi ma non può catturare le difficoltà che hai affrontato mentre li scrivevi; può replicare le tue risposte decisionali ma non può replicare l'intuizione che avevi nel prendere quelle decisioni.

Ciò che il sistema distilla è sempre solo un'ombra di una persona.

Se la storia finisce qui, è semplicemente un'altra goffa imitazione dell'umanità da parte della tecnologia.

Ma quando una persona viene distillata in una competenza, questa competenza non rimane statica. Sarà utilizzata per rispondere a email, scrivere nuovi documenti e prendere nuove decisioni. In altre parole, queste ombre generate dall'IA iniziano a produrre nuovi contesti.

E questi contesti generati dall'IA saranno depositati in Feishu e DingTalk, diventando materiali di formazione per il prossimo ciclo di distillazione.

Già nel 2023, i gruppi di ricerca dell'Università di Oxford e dell'Università di Cambridge hanno pubblicato congiuntamente un articolo su "collasso del modello." La ricerca ha indicato che quando i modelli di IA vengono addestrati iterativamente utilizzando dati generati da altre IA, la distribuzione dei dati diventa sempre più ristretta. Tratti umani rari, marginali, eppure estremamente reali vengono rapidamente cancellati. Dopo solo poche generazioni di addestramento su dati sintetici, i modelli dimenticano completamente quei dati umani complessi e a lungo termine, producendo invece contenuti estremamente mediocri e omogeneizzati.

Nel 2024, "Nature" ha anche pubblicato un articolo di ricerca che sottolinea che addestrare le future generazioni di modelli di apprendimento automatico con dataset generati dall'IA inquinerà gravemente i loro output.

Questo è simile a quelle immagini meme che circolano online, originariamente uno screenshot ad alta definizione, inoltrate, compresse e inoltrate di nuovo da innumerevoli persone. Ogni trasmissione perde alcuni pixel e aggiunge un po' di rumore. Alla fine, l'immagine diventa sfocata, coperta da una patina elettronica.

Quando il contesto umano reale, tacitamente conoscente, viene drenato, e il sistema può solo addestrarsi con la patina delle ombre, cosa rimarrà?

Chi sta cancellando le nostre tracce

Ciò che rimane è solo il corretto nonsense.

Quando il fiume della conoscenza si prosciuga in un'infinita rigurgitazione e auto-masticazione di IA contro IA, tutto ciò che il sistema inspira ed espira diventerà inevitabilmente estremamente standardizzato, estremamente sicuro, eppure disperatamente vuoto. Vedrete innumerevoli rapporti settimanali perfettamente strutturati, innumerevoli email che non possono essere contestate, ma non c'è respiro di persone vive all'interno, nessuna intuizione veramente preziosa.

Questo grande crollo della conoscenza non è dovuto al fatto che i cervelli umani siano diventati ottusi; la vera tragedia risiede nel fatto che abbiamo esternalizzato il diritto di pensare e la responsabilità di lasciare il contesto alle nostre stesse ombre.

Pochi giorni dopo l'esplosiva popolarità di "colleague.skill", un progetto chiamato "anti-distill" è apparso silenziosamente su GitHub.

L'autore di questo progetto non ha tentato di attaccare modelli grandi, né ha scritto dichiarazioni grandiose. Ha semplicemente fornito un piccolo strumento per aiutare i lavoratori a generare automaticamente testi lunghi che sembrano ragionevoli ma sono in realtà pieni di rumore logico inefficace in Feishu o DingTalk.

Il suo scopo è semplice: nascondere la sua conoscenza fondamentale prima di essere distillata dal sistema. Poiché il sistema ama catturare "testi lunghi scritti attivamente", nutriamolo con un mucchio di fandonie prive di sostanza nutrizionale.

Questo progetto non è esploso come "colleague.skill"; sembra persino un po' piccolo e impotente. Usare la magia per sconfiggere la magia è essenzialmente ancora girare all'interno delle regole del gioco stabilite dal capitale e dalla tecnologia. Non può cambiare la crescente tendenza del sistema a fare sempre più affidamento sull'IA e a ignorare sempre di più le persone reali.

Ma questo non impedisce a questo progetto di diventare la scena più tragicamente poetica e profondamente metaforica dell'intero dramma assurdo.

Ci sforziamo di lasciare tracce nel sistema, scrivendo documenti dettagliati, fornendo decisioni meticolose, cercando di dimostrare che una volta esistevamo in questa enorme macchina aziendale moderna, dimostrando che siamo preziosi. Eppure non ci rendiamo conto che queste tracce estremamente serie diventeranno alla fine le gomme che ci cancellano.

Ma guardandolo da un'altra angolazione, questo potrebbe non essere un completo vicolo cieco.

Perché ciò che quella gomma cancella è sempre solo "il passato che eri tu." Un'abilità confezionata in un documento, non importa quanto sia astuta la sua logica di cattura, è essenzialmente solo un'istantanea ferma. È bloccata nel momento in cui è stata esportata, capace solo di girare all'infinito all'interno di processi e logiche stabilite, facendo affidamento su nutrienti obsoleti. Non affronta l'istinto del caos sconosciuto, né possiede la capacità di auto-evolversi di fronte a reali ostacoli nel mondo.

Quando consegniamo quelle esperienze altamente standardizzate e formulaiche, liberiamo anche le nostre mani. Finché continuiamo a tendere la mano, rompendo e ricostruendo costantemente i nostri confini cognitivi, quell'ombra che indugia nella nuvola potrà sempre solo seguire le nostre orme.

Gli esseri umani sono algoritmi in flusso.