有人上午被裁員，下午其AI分身即在公司群開啟工作。近日，某些企業將離職員工數據“AI煉化”為“賽博員工”的現象，引發廣泛爭議。

“AI煉化”來自技術社區GitHub上的開源項目“同事.skill”。企業收集員工在工作期間留下的聊天記錄、文檔、郵件、截圖等資料，通過人工智能大模型分析提取，將提煉出的經驗封裝成標準化的Skill文件，生成可替代其工作的數字員工。“同事.skill”一經發布便迅速爆火，還衍生出“老板.skill”“前任.skill”等產品。技術狂飆之下，“AI煉化打工人”已從一個實驗室構想，迅速演進為擺在職場人面前的真實挑戰。

“AI煉化”的核心問題首先是侵犯個人數據權益與數字人格權。員工的聊天記錄、工作思路、溝通方式等，雖產生于職場，卻與個人人格、思維習慣深度綁定，屬于受法律保護的個人信息與人格利益。未經員工同意，企業擅自將其數據訓練為AI分身，本質是對個人數字身份的強制占用，既違反《個人信息保護法》，也違背基本勞動倫理。離職原本意味著勞動關系終止，企業卻想將員工的知識經驗永久“數字化占有”，使其淪為無償的“賽博牛馬”，這顯然是不合理的。

其次，“AI煉化”扭曲勞動價值，破壞職場公平。員工的專業能力、工作經驗是長期積累的人力資本，具有人身屬性。企業無償“煉化”并持續使用，相當于把勞動力剝削延伸至數字空間和離職之后，變相掠奪勞動者的智力成果。若放任這種模式，會加劇職場焦慮，讓員工擔心“教會AI餓死自己”，也會導致企業減少對在職員工的培養投入，損害整體勞動力市場秩序。

此外，“AI煉化”還帶來責任不清、知識產權混亂、數據安全等隱患。數字分身出錯、侵權時，責任難以界定；職務成果與個人知識邊界模糊，易引發知識產權糾紛；高度還原的數字分身，還有可能成為泄露商業秘密的新風險點。

但“AI煉化”并非全然不可用，關鍵在于合法、自愿、有償。一是員工應完全知情并自愿授權，明確數字分身的使用范圍、時限和用途；二是企業要支付相應版權或數據使用費，將員工的數字知識成果視為可交易的知識產權；三是允許個人主動“煉化”自身技能，以數字服務形式向企業或平臺提供勞動并獲取報酬，形成公平的數字勞務關系。

技術的可行性絕不等于倫理的正當性。只有建立在自愿與等價有償基礎上，“AI煉化”才具備倫理正當性。治理當前“AI煉化”亂象，需要多方協同發力。

法律層面，應進一步明確數字人格權保護規則，細化員工數據用于AI訓練的授權標準，禁止未經許可的數字化“永久使用”，對侵權行為加大懲處力度。

監管層面，要加強對高風險AI職場應用的備案與審查，引導行業規范發展。

企業層面，必須堅守科技向善原則，開展倫理審查，堅持“最小必要”原則使用數據，杜絕無償掠奪式“煉化”，構建合理的利益分配機制。

勞動者層面，也要加強AI科普宣傳和普法教育，并設立公開的投訴救濟渠道，幫助勞動者提高數字權利意識，讓他們敢于拒絕不合理的數據授權條款。

技術進步不應成為漠視個人權益的借口。“AI煉化”可以提升效率，但不能犧牲尊嚴；可以創新用工模式，但不能突破公平底線。只有在法律框架內明確權利邊界，在倫理約束下規范應用場景，讓數字勞動得到尊重與回報，人工智能才能真正成為賦能職場、造福社會的正向力量。（本文來源：經濟日報 作者：佘惠敏）