上周行業(yè)內(nèi)一個(gè)朋友跟我說，他用AI把自己"蒸餾"了。

我第一反應(yīng)是：你有什么好蒸的？

但他很認(rèn)真。他把自己過去三年寫的運(yùn)行分析報(bào)告、郵件、會議紀(jì)要、甚至微信工作群里的發(fā)言，全部喂給了大模型，訓(xùn)練出了一個(gè)"他的替身"。據(jù)說效果還不錯——至少在回復(fù)"收到"和"已閱"這件事上，AI版的他和真人版幾乎無法區(qū)分。

這件事讓我產(chǎn)生了一個(gè)危險(xiǎn)的念頭：

如果我們把航司的領(lǐng)導(dǎo)也蒸餾了，會得到什么？

先說說"蒸餾"到底是個(gè)什么操作。這個(gè)詞借自機(jī)器學(xué)習(xí)里的"知識蒸餾"，原本是指把一個(gè)大模型的能力壓縮進(jìn)一個(gè)小模型里?，F(xiàn)在被網(wǎng)友們借來玩了一把賽博煉丹——把一個(gè)人說過的話、做過的事、寫過的文件統(tǒng)統(tǒng)投進(jìn)AI的熔爐里，煉出一個(gè)數(shù)字分身。理論上，這個(gè)人哪天離職了、退休了、甚至不在了，他的"能力"還能繼續(xù)在組織里運(yùn)轉(zhuǎn)。

（在公司里他實(shí)現(xiàn)了賽博永生，妙呀）

聽起來很美好，對吧？

但問題來了：蒸餾的前提是——你得有東西可蒸。

白酒蒸餾，靠的是糧食里的淀粉轉(zhuǎn)化成酒精；知識蒸餾，靠的是大模型里實(shí)打?qū)嵉膮?shù)和權(quán)重。那蒸餾一個(gè)人呢？靠的是這個(gè)人真正產(chǎn)出過的、有信息密度的內(nèi)容。

關(guān)鍵詞：信息密度。

在我的想象中，如果真把航司各級領(lǐng)導(dǎo)的輸出物——報(bào)告、批示、講話稿、會議紀(jì)要、審批意見——全部灌進(jìn)AI，最后大概率會分化出兩種截然不同的“領(lǐng)導(dǎo).skill”文件。

第一種：實(shí)打?qū)嵉?業(yè)務(wù)操作系統(tǒng)"。

我見過這一類領(lǐng)導(dǎo)（雖然不多），他們的腦子里裝著一套完整的決策模型。你把他過去五年的審批記錄拉出來，能清晰地看到一條邏輯鏈：什么情況下批準(zhǔn)航線開設(shè)，什么閾值觸發(fā)運(yùn)力調(diào)整，什么指標(biāo)惡化到什么程度會啟動預(yù)案。這些東西如果真被AI學(xué)到了，那確實(shí)是有價(jià)值的——相當(dāng)于把一個(gè)人二十年的行業(yè)直覺變成了可復(fù)用的算法。

這種領(lǐng)導(dǎo)的.skill文件，打開一看，里面可能是這樣的：

• 當(dāng)航線客座率連續(xù)3個(gè)月低于65%，且邊際貢獻(xiàn)為負(fù)時(shí)，啟動航線評估程序

• 審批新航線時(shí)，重點(diǎn)關(guān)注：時(shí)刻資源匹配度 > 市場需求預(yù)測 > 競爭格局 > 品牌戰(zhàn)略需求（按權(quán)重排序）

• 面對突發(fā)事件，優(yōu)先級排序：旅客安全 > 運(yùn)行恢復(fù) > 信息披露 > 成本控制

清晰、可執(zhí)行、可驗(yàn)證。你甚至可以拿歷史數(shù)據(jù)回測，看看按這套邏輯走，結(jié)果是不是真的比拍腦袋強(qiáng)。

第二種嘛……

怎么說呢，大家自己品。

第二種領(lǐng)導(dǎo)的.skill文件，我猜AI煉了三天三夜，最后吐出來的東西大概長這樣：

• 要高度重視安全工作（什么程度算"高度"？沒定義）

• 要進(jìn)一步加強(qiáng)協(xié)調(diào)配合（"進(jìn)一步"是在哪個(gè)基礎(chǔ)上進(jìn)一步？不知道）

• 要切實(shí)提高政治站位（這條在任何行業(yè)、任何場景都能用，屬于萬能公式）

• 要以更大的決心和力度推進(jìn)改革（決心不可量化，力度沒有單位）

AI看完這些素材之后大概會陷入一種存在主義危機(jī)：我學(xué)到了很多字，但我什么也沒學(xué)到。

這不是AI的問題，這是輸入端的問題。垃圾進(jìn)，垃圾出（GIGO）——這條計(jì)算機(jī)科學(xué)的鐵律，在蒸餾領(lǐng)導(dǎo)這件事上體現(xiàn)得淋漓盡致。

你想想看，如果一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)日常輸出的全部內(nèi)容，換一個(gè)人——甚至換一個(gè)行業(yè)——也完全適用，那說明什么？

說明這些內(nèi)容本身就不包含任何領(lǐng)域特異性信息，信息熵約等于零。

蒸餾他，跟蒸餾一壺白開水，效果差不多。

但這里有個(gè)更深層的問題值得想一想。

為什么有些領(lǐng)導(dǎo)的輸出物信息密度這么低？是他們真的不懂業(yè)務(wù)嗎？未必。很多時(shí)候，是整個(gè)組織的激勵機(jī)制決定了——說正確的廢話是最安全的策略。

你仔細(xì)觀察就會發(fā)現(xiàn)，在大型航司里（其實(shí)不止航司），一個(gè)管理者的"語言精確度"往往和他的"生態(tài)安全度"成反比。你說得越具體，越可量化，將來被追責(zé)的抓手就越多。反過來，你說得越抽象，越宏觀，越萬金油，你就越安全。

這是一個(gè)理性選擇。

所以問題的根源不在于某個(gè)具體的領(lǐng)導(dǎo)"不行"，而在于系統(tǒng)本身在獎勵模糊、懲罰精確。在這種激勵結(jié)構(gòu)下，蒸餾出來的“領(lǐng)導(dǎo).skill”文件當(dāng)然是一堆正確的廢話——因?yàn)檫@些人一輩子都在被訓(xùn)練輸出正確的廢話。

（某種意義上，他們自己就是被組織"蒸餾"過的產(chǎn)物。）

說到這兒，其實(shí)可以引出一個(gè)更實(shí)際的問題：這種"蒸餾人"的思路，在民航運(yùn)行中到底有沒有真正的應(yīng)用價(jià)值？

我覺得有，但不在領(lǐng)導(dǎo)身上。

真正值得被蒸餾的，是那些一線的、擁有大量隱性知識的專業(yè)崗位。比如一個(gè)干了二十年的簽派員，他腦子里對不同航路天氣模式的判斷、對備降場選擇的經(jīng)驗(yàn)直覺、對不同機(jī)型性能包線的熟悉程度——這些東西從來沒有被系統(tǒng)性地文檔化過。哪天他退休了，這些知識就跟著他走了。

再比如，一個(gè)資深的航線收益管理分析師，他對定價(jià)節(jié)奏的把握、對競爭對手行為模式的判斷、對節(jié)假日客流規(guī)律的體感——這些藏在Excel里、藏在他的操作習(xí)慣里、藏在他跟市場部吵架時(shí)脫口而出的那句話里。

這些人，才是真正的"高純度原料"。蒸餾他們，你得到的是真金白銀的業(yè)務(wù)能力，而不是又一份《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)某某工作的指導(dǎo)意見》。

當(dāng)然，蒸餾技術(shù)本身也有邊界。

AI能學(xué)到的是可以被文本化、結(jié)構(gòu)化的顯性知識和半顯性知識。但真正讓一個(gè)老簽派在關(guān)鍵時(shí)刻做出正確判斷的，可能不是任何寫得出來的規(guī)則，而是二十年里無數(shù)次"差點(diǎn)出事"積累下來的身體記憶和本能反應(yīng)。這種東西，目前的AI還蒸餾不出來。

就像你可以蒸餾一瓶茅臺的化學(xué)成分表，但你復(fù)刻不了窖池里的微生物群落和赤水河的水。

有些東西的價(jià)值，恰恰在于它不可復(fù)制。

最后說回到"蒸餾領(lǐng)導(dǎo)"這個(gè)話題。

其實(shí)你真不用蒸餾，你拿ChatGPT隨便輸入一句"請以一個(gè)國企中層干部的口吻寫一段關(guān)于安全生產(chǎn)的講話"，出來的東西和某些領(lǐng)導(dǎo)的講話稿放在一起，你可能真分不出來哪個(gè)是人寫的。

這不是AI太強(qiáng)了。

這是有些輸出，本來就沒有什么不可替代性。

所以與其擔(dān)心AI蒸餾了領(lǐng)導(dǎo)之后領(lǐng)導(dǎo)會不會失業(yè)，不如想想另一個(gè)問題：

如果AI已經(jīng)能產(chǎn)出和你一樣的內(nèi)容，那到底是AI學(xué)會了你的本事，還是你的本事本來就只有這么多？

全文完，如果覺得不錯請關(guān)注與三連。