21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者肖瀟

張雪峰去世了，但他的思維還在被調(diào)用。一個(gè)名為張雪峰.skill的項(xiàng)目最近在網(wǎng)上刷屏，開發(fā)者用5本張雪峰的考研輔導(dǎo)書、15篇媒體采訪和他的人生時(shí)間線等數(shù)據(jù)，開發(fā)了一個(gè)“張雪峰的認(rèn)知操作系統(tǒng)”。

所謂skill是給AI用的一種工具包，把特定任務(wù)的流程進(jìn)行封裝，方便大模型調(diào)用?！巴聅kill”爆火后，把人的經(jīng)驗(yàn)打包上傳也被戲稱為“煉化”，留下思維，舍棄肉身。

在開源社區(qū)Github上，類似“張雪峰.skill”的項(xiàng)目不下十個(gè)。我們采訪了其中4位開發(fā)者，他們普遍在2～3小時(shí)內(nèi)完成開發(fā)，且大部分過程由智能體自動(dòng)完成。現(xiàn)在亦有開源工具，輸入任意名字，便能自動(dòng)完成數(shù)據(jù)收集分析，生成對(duì)應(yīng)的人物skill。

從實(shí)際效果看，skill其實(shí)沒那么神乎其神。一位開發(fā)者坦言，現(xiàn)在這類項(xiàng)目大多是技術(shù)圈“整活”——并非新的智能涌現(xiàn)，本質(zhì)還是提示詞工程。而即便對(duì)象是張雪峰這樣強(qiáng)商業(yè)化輸出的公眾人物，相似度也停留在五到六成。那些真正決定他影響力的個(gè)人知識(shí)和專業(yè)直覺，無(wú)法被“煉化”出來(lái)。

但從“同事.skill”到“張雪峰.skill”，爭(zhēng)議根源不在于有多逼真，而是人之為人的一部分開始具備被拆解、復(fù)制和工具化的可能性，并且門檻已經(jīng)非常簡(jiǎn)化。

如果思維方式能被機(jī)器復(fù)制，人的不可替代性還有哪些？法律又能保護(hù)人的哪一部分價(jià)值？這是更引人思考的問題。

“張雪峰.skill”在Github上接近2000個(gè)星標(biāo)，以張雪峰命名的同類開源項(xiàng)目還有數(shù)十個(gè)。一類用第一人稱模擬張雪峰說話，另一類則是間接引用“雪峰老師曾說”，底層邏輯都是把張雪峰的思維框架拆出來(lái)，讓AI輸出學(xué)業(yè)規(guī)劃建議。

科幻劇《黑鏡》曾想象“人格上傳”的未來(lái)場(chǎng)景，張雪峰skill們提供了一個(gè)當(dāng)下版本的解答：一個(gè)人究竟能被大模型拆解、復(fù)用哪些部分？

從現(xiàn)有實(shí)現(xiàn)來(lái)看，開發(fā)者們主要“煉化”的是兩層能力：說話語(yǔ)氣與思考角度。前者是句式、詞匯、節(jié)奏分析；后者通常被壓縮成7～10個(gè)“心智模型”“決策啟發(fā)”“先驗(yàn)知識(shí)”，也是所有張雪峰Skills最核心的模塊。

在熱度最高的“張雪峰.skill”中，大模型將張雪峰的思維總結(jié)為5個(gè)心智模型，比如就業(yè)倒推法，用中間50%人的就業(yè)結(jié)果倒推專業(yè)選擇；階層現(xiàn)實(shí)主義，始終優(yōu)先區(qū)分家庭資源。

在另一個(gè)skill里，大模型提煉了張雪峰思維3條鐵律：一，就業(yè)導(dǎo)向；二，家庭條件匹配；三，排除法優(yōu)先。在此基礎(chǔ)上，用6步?jīng)Q策流程便能模擬張雪峰的輸出。

“所謂蒸餾一個(gè)人的skill，其實(shí)就是把人的工作流程或者分析問題的方式，讓大模型總結(jié)出來(lái)，最后固定成一套輸出流程。”活躍在AI技術(shù)社區(qū)的天明說，張雪峰本質(zhì)提供的是一套對(duì)社會(huì)現(xiàn)實(shí)的認(rèn)知框架，這類思路恰恰是容易被大模型捕捉和復(fù)現(xiàn)的。

難復(fù)制的是判斷力。多位開發(fā)者給出的共識(shí)是，目前張雪峰skills的相似度大概有50%～60%，脫離數(shù)字永生的修辭，復(fù)現(xiàn)能力還很有限。

開發(fā)者Alex做過一次測(cè)試，在模擬一位甘肅考生填報(bào)志愿時(shí)，“張雪峰.skill”雖然聯(lián)網(wǎng)檢索了最新分?jǐn)?shù)線，但在信源篩選上出現(xiàn)偏差，將應(yīng)該“沖一把”的大學(xué)誤判為穩(wěn)妥選項(xiàng)。skill能提供張雪峰風(fēng)格的情緒價(jià)值，但缺少對(duì)決策準(zhǔn)確度的保證。

幾位開發(fā)者還都提到了定向鄉(xiāng)村醫(yī)生的例子。在2024年的一場(chǎng)直播中，張雪峰建議一位想學(xué)中醫(yī)的河北農(nóng)村女孩，考慮當(dāng)?shù)氐亩ㄏ蜞l(xiāng)村醫(yī)生計(jì)劃，許多網(wǎng)友也第一次了解鄉(xiāng)村醫(yī)生這一職業(yè)，而當(dāng)前的張雪峰skills只能整合偏表層的社會(huì)信息，無(wú)法帶來(lái)超出認(rèn)知的驚喜。

“張雪峰的很多判斷，可能是他的內(nèi)幕消息，也可能來(lái)自長(zhǎng)期社會(huì)經(jīng)驗(yàn)的沉淀。這些信息既不在公開網(wǎng)絡(luò)里，普通人也很難通過日常生活積累。” 開發(fā)者Spark向我們解釋，他也嘗試過在RAG（聯(lián)網(wǎng)搜索）等環(huán)節(jié)加強(qiáng)信息檢索能力，但如果不是公開已知信息，大模型不可能憑空生成。

“所以從這個(gè)角度看，個(gè)人經(jīng)驗(yàn)才是張雪峰的護(hù)城河，這一點(diǎn)很難被蒸餾?！盨park說。張雪峰的個(gè)人知識(shí)面，和普通人上網(wǎng)查公開資料之間的差異，可能是永遠(yuǎn)無(wú)法被AI復(fù)制的地方。

另一位開發(fā)者Eric正在迭代自己的張雪峰skill，想在高考季推向更大規(guī)模的應(yīng)用。Eric反而樂觀認(rèn)為，這種“經(jīng)驗(yàn)差”本質(zhì)上只是信息分散——像選調(diào)計(jì)劃、鄉(xiāng)村醫(yī)生招聘，這些內(nèi)容都已經(jīng)散落在公開渠道中。通過查漏補(bǔ)缺和補(bǔ)齊數(shù)據(jù)，看似個(gè)人獨(dú)有的認(rèn)知，遲早也能復(fù)現(xiàn)出來(lái)。

“煉化”過程并不神秘，也不復(fù)雜。從構(gòu)思到完成張雪峰skill，幾位開發(fā)者給出的平均耗時(shí)是2～3小時(shí)。雖然他們都是程序員或AI算法工程師出身，但這一過程并不需要編寫代碼。

“煉化”第一步，都是收集數(shù)據(jù)。大多開發(fā)者會(huì)優(yōu)先選擇文字語(yǔ)料，例如“張雪峰.skill”的主要來(lái)源是《你離考研成功就差這本書》等張雪峰教輔書籍、媒體專訪、人生時(shí)間線梳理。Github上還有不少項(xiàng)目整理了張雪峰經(jīng)典語(yǔ)錄，能被直接調(diào)用。

反而是張雪峰辨識(shí)度最高的直播視頻，很少成為數(shù)據(jù)源。一方面原因是缺乏官方完整回放，另外也因?yàn)閿?shù)據(jù)處理成本更高。Spark說，自己大部分開發(fā)時(shí)間就消耗在讓Claude Code（Claude智能體）扒網(wǎng)友錄制的視頻切片，進(jìn)行語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫文字上。

“煉化”第二步，便是分析這些語(yǔ)料，寫成skill文件。前文提到的“心智模型”“決策流程”，都是AI自行提煉的結(jié)果。開發(fā)者的主要工作是寫提示詞、設(shè)定規(guī)則，然后監(jiān)督AI干活。

所以也可以說，“煉化”并不意味著新的智能涌現(xiàn)，它考驗(yàn)的仍然是開發(fā)者的提示詞能力，即他們?nèi)绾沃笓]大模型拆解問題。

這也是為什么一個(gè)開源項(xiàng)目“女媧.skill”能在Github上收獲超過4000個(gè)星標(biāo)。它直接寫好了一套“煉化”流水線操作，輸入一個(gè)名字后，智能體會(huì)自動(dòng)完成調(diào)研、提煉、驗(yàn)證的流程——先全網(wǎng)收集著作、博客、社交媒體和人生時(shí)間線，然后提煉出5～7個(gè)心智模型和決策啟發(fā)，接著構(gòu)建相應(yīng)的人物skill，最后驗(yàn)證質(zhì)量。

“張雪峰.skill”正是在這一基礎(chǔ)上完成。除了張雪峰，“女媧.skill”還蒸餾了張一鳴、馬斯克、喬布斯、野獸先生等13個(gè)公眾人物。

如果把時(shí)間往前推兩年，這一幕并不陌生，ChatGPT剛流行時(shí)，馬斯克AI、喬布斯AI已是常見玩法。但現(xiàn)在的人物Skill有著本質(zhì)不同，關(guān)鍵變化是上下文（context）的容量和輸入方式。

“前一代的AI虛擬角色扮演，只能把很長(zhǎng)的context訓(xùn)練進(jìn)大模型參數(shù)里，而不是在對(duì)話過程中實(shí)時(shí)理解?！盨park解釋，語(yǔ)料質(zhì)量決定了“煉化”一個(gè)人的上限，現(xiàn)在有了能7x24小時(shí)運(yùn)作的智能體和即插即拔的skill，開發(fā)者已經(jīng)能把大量context直接作為對(duì)話語(yǔ)料喂給大模型。

這些技術(shù)變化意味著，復(fù)制一個(gè)人的操作步驟被壓縮得非常簡(jiǎn)單，同時(shí)能達(dá)到更好的效果。理論上確實(shí)可以說，任何人都能輕松“煉化”另一個(gè)人的思維了。

但一個(gè)容易忽視的前提是，這個(gè)人本身足夠可復(fù)制。

現(xiàn)在能被復(fù)現(xiàn)的，幾乎都是高度曝光、需要固定表達(dá)模板的公眾人物?！八麄冎阅鼙荒M，主要還是因?yàn)楸旧硪呀?jīng)是商業(yè)化運(yùn)作的個(gè)人IP了?！盨park說，這些人物已經(jīng)完成過多次自我抽象，把長(zhǎng)期經(jīng)驗(yàn)固定為一套認(rèn)知方法論，并持續(xù)對(duì)外輸出，例如馬斯克推崇的第一性原理，喬布斯的less is more產(chǎn)品設(shè)計(jì)理念。

相比之下，普通人的表達(dá)往往是零散的、情境化的，很難在大模型的平均擬合中形成穩(wěn)定輪廓。而情緒、高階直覺和專業(yè)經(jīng)驗(yàn)，也無(wú)法被蒸餾。

更根本的缺口是，這類人物skill并不具備對(duì)現(xiàn)實(shí)和社會(huì)規(guī)則的持續(xù)理解能力。一個(gè)馬斯克skill可以用第一性原理分析問題，但不可能貢獻(xiàn)特斯拉的點(diǎn)子。

“如果要理解現(xiàn)在煉化某個(gè)人的價(jià)值，主要還是充當(dāng)輔助工具，在頭腦風(fēng)暴的時(shí)候給我一些新的思考角度”，天明說，但skil還無(wú)法取代判斷，更無(wú)法替代創(chuàng)造。

我們既需要把skill放回一個(gè)更客觀的技術(shù)位置看待，但也不能忽視，它正在挑戰(zhàn)法律與倫理邊界。

開發(fā)者郭凌在自己的張雪峰skill項(xiàng)目中，明確寫進(jìn)了幾條合規(guī)原則：僅收集開源語(yǔ)錄，項(xiàng)目不直接命名“張雪峰AI”，不聲稱代表張雪峰本人立場(chǎng)，輸出回復(fù)里鼓勵(lì)用戶尋求專業(yè)人工咨詢。

“其實(shí)對(duì)我們做技術(shù)的來(lái)說，還可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)更逼真的效果，像是用特定聲音把回答讀出來(lái)，但我覺得做到現(xiàn)在這個(gè)程度已經(jīng)夠了?！惫柘蛭覀兘忉?，再往前走，侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)非?，F(xiàn)實(shí)。這也是多位開發(fā)者都在考慮的問題。

“煉化”過程的許多爭(zhēng)議，恰恰也是大模型的核心法律爭(zhēng)議，比如能不能抓取公開數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI，目前還沒有明確答案。但在張雪峰的個(gè)例里，侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)不小。

天元律師事務(wù)所合伙人李昀鍇律師表示，張雪峰的直播切片、視頻、課程內(nèi)容，在我國(guó)《著作權(quán)法》中屬于視聽作品，第三者擅自抓取這些數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，很可能構(gòu)成著作權(quán)侵權(quán)。公開并不等于免費(fèi)，尤其當(dāng)相關(guān)權(quán)益歸屬于張雪峰公司時(shí)，商業(yè)影響會(huì)進(jìn)一步放大。

張雪峰家屬也可以根據(jù)民法典，主張對(duì)逝者的姓名、肖像、名譽(yù)權(quán)等進(jìn)行保護(hù)。特別是在skill場(chǎng)景中里，一旦涉及第三人的姓名、頭像和聲音，未經(jīng)明確授權(quán)，往往會(huì)被認(rèn)定為典型侵權(quán)行為。對(duì)公眾人物而言，這些人格要素本身就具有明確的商業(yè)價(jià)值，維權(quán)動(dòng)力也更強(qiáng)。

反過來(lái)看開發(fā)者一側(cè)，skill能否被視為知識(shí)產(chǎn)權(quán)作品、得到法律保護(hù)？恐怕有難度。

李昀鍇的判斷是，skill更接近保存好的工作流程，在司法實(shí)踐中，大部分提示詞會(huì)被認(rèn)定為操作方法或指令，而非具有獨(dú)創(chuàng)性的表達(dá)，因此難以獲得著作權(quán)保護(hù)。相比之下，將其作為商業(yè)秘密保護(hù)，或許更現(xiàn)實(shí)。

如果說法律問題還在尋找邊界，那么倫理層面的不適感是無(wú)法避免的。從“同事skill”“前任skill”到“張雪峰skill”，互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)掀起了一波恐慌和批評(píng)。雖然它們很大程度帶有玩梗性質(zhì)，但背后的開發(fā)思路在說：人的聊天記錄、社交媒體乃至工作流程，都可以被輕松上傳分析，并被作為工具使用。

今年3月《人工智能科技倫理審查與服務(wù)辦法（試行）》發(fā)布，對(duì)高校、科研機(jī)構(gòu)和大型企業(yè)提出明確的倫理要求，例如隱私保護(hù)和倫理審查。但對(duì)于個(gè)人開發(fā)者和創(chuàng)業(yè)小團(tuán)隊(duì)，倫理約束仍然有限，更多依賴自覺。

“如果接下來(lái)人的工作經(jīng)驗(yàn)、協(xié)作方式甚至風(fēng)格特征都能被模塊化，那么凝聚其中的勞動(dòng)價(jià)值、知識(shí)產(chǎn)權(quán)和人格尊嚴(yán)，到底應(yīng)當(dāng)如何保護(hù)？”看到“同事skill”后，清華大學(xué)科技發(fā)展與治理研究中心主任助理陳天昊曾向我們發(fā)問。

當(dāng)“煉化”一個(gè)人變得如此簡(jiǎn)單，我們究竟能得到什么，又會(huì)為此付出哪些代價(jià)？相比眼下的skill熱潮，這可能會(huì)是更有長(zhǎng)期意義的思考。

（記者章弛對(duì)本文亦有貢獻(xiàn)）