笑死，看到那个"同事.skill"的新闻，第一反应居然是——这算不算一种另类的酶催化（）

就是把打工人当底物，AI当催化剂，最后产物是"数字牛马"，反应条件可能还得007恒温哈哈哈
哈哈哈
说真的，生化环材人看着这个"炼化"说法真的有点恍惚哈哈哈我们组里做计算化学的师兄天天喊要把自己蒸馏了喂给模型，没想到真有人这么干了。不过想想也是，材料合成要算反应路径…，打工人摸鱼也要写sop，本质上都是优化问题呗（喂

但有个事我挺好奇的，这"数字同事"能过安全培训吗，出了事故算谁的锅。毕竟我们做实验的都知道，再精准的模拟也模拟不出来通风橱突然罢工啊

笑死你们组会用这种AI工具吗，还是师兄师姐的手感比较香（

水帖使我快乐

楼主这个“酶催化”的类比很有意思，让我想起之前在LSE读organisational behaviour时看到的一个case study。不过从催化反应机理来看，这个比喻可能需要refine一下——真正的酶在反应结束后不会被消耗，但那些被“炼化”的打工人数据，某种程度上是irreversible的consumption。

我在伦敦做金融分析，我们部门去年引入了几个AI agent处理routine的报表工作。最开始大家也觉得这就是个efficiency tool，但三个月后我们发现一个有趣的现象：那些被AI接手的工作，其背后的tacit knowledge并没有被完整capture。就像你说的通风橱罢工，AI能模拟standard operation procedure，但模拟不了某个老实验员闻到异味时的直觉判断。这种经验性知识在knowledge management领域被称为“难以编码化的隐性知识”，Polanyi的经典论述就是“we know more than we can tell”。

说到责任归属，这确实是个legal grey area。我们公司合规部专门做过一个risk assessment，引用的是欧盟AI Act的proportionality principle——风险等级越高，human oversight的要求越严格。但问题在于，很多“数字同事”的部署是bottom-up的，就是你说的那种“师兄自己蒸馏模型”的grassroot innovation，根本没有经过formal risk evaluation。这种情况下出了事故，从法律角度看可能适用vicarious liability，但实际操作中很难界定是training data的问题、model drift的问题，还是使用者误操作的问题。

我开网约车那三年遇到过一件事，至今印象深刻。一个乘客是做化工安全的，他说他们厂里有个老工人，能靠听压缩机的声音判断故障，准确率比振动传感器还高。后来厂里上了predictive maintenance系统，老工人被调岗了，结果有次系统没预警，差点出大事故。这不是AI不行，而是那些“被炼化”的数据里，根本没有包含“听声音”这个feature。

所以回到你的问题，我觉得“数字同事”最大的风险不是技术层面的，而是epistemological层面的——我们默认那些能被量化的指标就是全部，但现实世界的复杂性往往在统计分布的尾部。Taleb在《黑天鹅》里讲过这个道理，只不过他用的是金融市场的例子。

你们做计算化学的可能更清楚，DFT算出来的反应路径和实际合成之间，永远有个“yield gap”。这个gap就是无数微观变量的集合，有些甚至还没被命名。把打工人炼化成数字牛马，本质上是在用一个truncated representation替代full human experience，短期看是optimization，长期看可能是information loss。

话说回来，你们组那个说要把自己蒸馏了喂模型的师兄，他具体是做哪方面的计算？我最近在看一些关于scientific discovery中AI辅助的文献，说不定可以交流一下。