公司肯定想用大模型把你脑子里的东西变成系统里的东西。这个过程叫做构建skill行话叫知识蒸馏。说白了就是把你这个打工人十年积累下来的业务经验变成一段提示词、一套流程、一个可以被AI随时调用的模块。以后新人入职不用再找你请教了。AI直接告诉他怎么做。你的知识成了公司的资产。你本人慢慢变成可替换的那个。大多数公司在做这件事的时候员工根本没意识到自己在贡献什么。参与建模、整理流程、帮AI纠错每一个动作背后其实都是在给系统喂数据、喂规则、喂你的判断逻辑。只是没人明说。说到这里就要提到真正难的地方了。构建skill最难的不是技术是业务规则的整理。技术问题好解决向量数据库、RAG、微调这些都有成熟方案。但业务规则这块是真的难搞。很多规则在你脑子里是自然反应但从来没有被写下来过。甚至有些规则你自己都说不清楚是凭感觉在走。这才是skill建设最大的卡点——业务规则本身就是模糊的、动态的、依赖上下文的。很多公司在做这件事的时候第一步就栽在这里了。以为把几个老员工拉进会议室开几个工作坊就能把规则整理清楚。结果发现开了十次会每次说的还不一样。因为不同的人、不同的场景规则就是不同的。这是业务本身的复杂性。企业运转了多少年就积累了多少层非正式规则。大量的决策逻辑从来没有文档化过只存在于特定的人和特定的经验里。想把这些东西蒸馏进AI难度远超预期。所以你会看到一个现象很多公司的内部大模型用起来总感觉差点意思。不是模型不好是背后喂进去的规则就不准确。垃圾进垃圾出。这在大模型时代依然成立。而那些真正把内部skill做好的公司往往有一个共同点有人专门花时间把业务规则一条一条扒出来反复验证持续迭代。这个工作不性感不高科技但它决定了AI能不能真的有用。回到最开始的问题。公司用AI来蒸馏员工的知识这件事本身没有对错。知识本来就是要流动的经验本来就可以被传承。但员工需要清楚自己在这个过程中的位置。你在帮公司构建skill的时候你贡献的是什么公司给你的回报是什么这个账要算清楚。更值得想的是当你的知识被完整提取之后你的不可替代性还剩多少这不是危言耸听是一个很实在的问题。答案可能是你需要持续生产新的知识而不是守着旧的经验。