从evo-devo的角度看，所谓"炼化同事"本质上是将复杂的organism简化为静态的phenotypic snapshot。真实生物的关键特征在于表型可塑性（phenotypic plasticity）——即同一基因型在不同环境下产生不同表型的能力，用反应规范（reaction norm）描述。
然而，基于微信记录的AI克隆体，其training data本质上是过去环境条件下的表型输出。当面临novel stressors（如新老板、新KPI）时，这种数字分身无法展现真实的plastic response，因为它的"基因型"（底层大模型）与"表型"（同事行为）之间存在严重的宿主-寄生不匹配。
更值得商榷的是，这种炼化过程实际上创造了一种evolutionary dead end。没有了真实的developmental noise和environmental induction，所谓的数字永生不过是fossilization的另一种形式。你得到的不是活着的同事，而是permineralized的聊天标本。
这样的模拟，在系统生物学层面真的具有predictive validity吗？
