Китайские офисы столкнулись с явлением, у которого пока нет устоявшегося названия, но есть четкая механика: один сотрудник тайно изучает рабочие задачи другого, кормит этими данными языковую модель, и идет к руководству с предложением сократить «лишнего» человека. Схема работает, увольнения происходят, и тренд распространяется по всей стране.
Технически процесс выглядит так, что наблюдательный коллега фиксирует чужой рабочий процесс: какие запросы человек обрабатывает, по каким алгоритмам принимает решения, какие шаблоны использует. Все это превращается в структурированный промпт — инструкцию для нейросети воспроизводить поведение конкретного специалиста. Когда модель справляется с задачами достаточно убедительно, «доброжелатель» демонстрирует результат менеджеру. Аргумент простой: зачем платить человеку, если система делает то же самое бесплатно.
Особенно тревожно то, что инициатива порой исходит от самого руководства. Ряд компаний просит сотрудников подробно задокументировать свой рабочий день — описать каждый тип задач, логику принятия решений, типичные сценарии. Официальный повод звучит нейтрально, например, «оптимизация процессов» или «база знаний команды». Реальная цель выясняется позже, когда человека сокращают, а его должностные обязанности перекладывают на языковую модель, обученную на его же собственных описаниях.
В ответ на это в китайском IT-сообществе возникло стихийное сопротивление. Разработчики выпустили открытый инструмент anti-distill — он опубликован на GitHub под MIT-лицензией. Логика проста: если компания просит описать свои навыки, прогони текст через этот фильтр перед сдачей.
Инструмент работает в несколько этапов. Сначала он анализирует каждый фрагмент текста и оценивает, насколько легко эту информацию можно превратить в машинные инструкции. Затем конкретные и воспроизводимые знания заменяет туманными формулировками — технически грамотными, но практически бесполезными для обучения модели. Напоследок генерирует два файла: «официальную» версию для сдачи руководству и приватный архив с реальными знаниями, которые сотрудник оставляет себе.
Также разработчики предусмотрели разные режимы очистки. Легкий сохраняет около 80% содержания — на случай, если работодатель внимательно читает документ. Средний оставляет порядка 60% и подходит для большинства ситуаций. Тяжелый урезает текст до 40%, когда начальству важен сам факт сдачи документа, а не его содержание.
Также недавно рассказывали, что появился феномен «зажаренных из-за ИИ мозгов». Подробности в статье.