¿Quién más no puede destilarse en habilidad?

Documento: Sleepy.md

Lamentablemente, en esta era, cuanto más seriamente trabajes sin reservas, más probable será que te destiles en una habilidad que pueda ser reemplazada por IA.

En los últimos días, las listas de búsqueda populares y los canales de comunicación se han inundado de "colleague.skill". A medida que este asunto continúa fermentando en las principales plataformas sociales, el enfoque del público casi previsiblemente se ha visto barrido por grandes ansiedades como los "despidos de IA", la "explotación de capital" y "la inmortalidad digital de los trabajadores".

Estos realmente causan ansiedad, pero lo que más me preocupa es una línea de consejos de uso escrita en el documento del proyecto README:

"La calidad de las materias primas determina la calidad de la habilidad: se recomienda priorizar la recopilación de artículos en long que escribe activamente > respuestas para la toma de decisiones > mensajes diarios."

Los destilados más fácil y perfectamente por el sistema, y restaurados a nivel de píxeles, son precisamente aquellos que trabajan más duro.

Son los que, después de que concluye cada proyecto, aún se sientan a escribir documentos retrospectivos; los que, al encontrarse con desacuerdos, están dispuestos a pasar media hora escribiendo mensajes en long en el chat box, analizando con franqueza su lógica de decisión; los que son extremadamente responsables, confiando meticulosamente todos los detalles de trabajo al sistema.

La seriedad, otrora la virtud laboral más venerada, se ha convertido ahora en un catalizador que acelera la transformación de los trabajadores en combustible para la inteligencia artificial.

Trabajadores agotados

Necesitamos reentender un plazo: contexto.

En el lenguaje cotidiano, el contexto es el fondo para la comunicación. Pero en IA, especialmente en el mundo de los agentes de IA que crecen rápidamente, el contexto es el combustible que impulsa el motor, la sangre que sostiene el pulso y el único punto de anclaje que permite que los modelos hagan juicios precisos en medio del caos.

Una IA despojada de contexto, por impresionantes que sean sus parámetros, es simplemente un motor de búsqueda amnésico. No puede reconocer quién eres, no puede comprender las corrientes subyacentes ocultas bajo la lógica de los negocios, y no puede saber qué pulls y trades en long has experimentado en esta red tejida a partir de las limitaciones de recursos y los juegos interpersonales al tomar una decisión.

La razón por la que “colleague.skill” ha causado tanto revuelo es precisamente porque se bloquea de forma fría y precisa en la mina que acumula grandes montos (según contexto) de software de colaboración empresarial moderno y de alta calidad.

En los últimos cinco años, el lugar de trabajo chino ha experimentado una transformación digital silenciosa pero insoportable. Herramientas como Feishu, DingTalk y Notion se han convertido en enormes bases de conocimiento corporativo.

Por ejemplo, Feishu, ByteDance ha declarado públicamente que la cantidad de documentos generados internamente cada día es enorme, y estos personajes densamente empaquetados encapsulan fielmente cada sesión de lluvia de ideas, cada enfrentamiento acalorado en las reuniones y cada compromiso estratégico tragado por más de cien mil empleados.

Esta penetración digital supera con creces a la de cualquier época anterior. Érase una vez el conocimiento cálido; yacía latente en las mentes de empleados veteranos, dispersos en charlas casuales en el salón de té. Ahora, toda la sabiduría y experiencia humanas han sido drenadas de humedad a la fuerza, acomodándose despiadadamente en las frías y poco sentidas matrices de servidores en la nube.

En este sistema, si no escribes documentos, tu trabajo no se puede ver, y los nuevos colegas no pueden colaborar contigo. El funcionamiento eficiente de las empresas modernas se basa en el ciclo diario de cada empleado que "ofrece" contexto al sistema.

Los trabajadores serios, con diligencia y buena voluntad, exponen sin reservas sus procesos de pensamiento en estas frías plataformas. Lo hacen para asegurar que los engranajes del equipo engranen más suavemente, para esforzarse por demostrar su valor al sistema y para encontrar desesperadamente un lugar para sí mismos dentro de esta intrincada bestia comercial. No se están entregando activamente; solo se están ajustando torpe y diligentemente a las reglas de supervivencia del lugar de trabajo moderno.

Pero es precisamente este contexto dejado para la colaboración interpersonal el que se ha convertido en el combustible perfecto para la IA.

El backend de gestión de Feishu tiene una función que permite que los súper administradores exporten por lotes los documentos y registros de comunicación de los miembros. Esto significa que las retrospectivas del proyecto y la lógica de toma de decisiones que pasaste tres años escribiendo, soportando innumerables tardes en la noche, se pueden empaquetar fácilmente en un archivo comprimido frío y sin sentimientos en solo unos minutos con una sola interfaz API.

Cuando los humanos son dimensionalidad reducida a API

Con la explosiva popularidad de "colleague.skill," algunos derivados sumamente incómodos han comenzado a aparecer en la sección de Problemas de GitHub y en diversas plataformas sociales.

Algunos han creado “ex.ex.skill”, intentando alimentar registros de chat de WeChat pasados a la IA, permitiéndole continuar discutiendo o siendo cariñoso en ese tono familiar; otros han hecho “white moonlight.skill”, reduciendo los sentimientos intocables a un frío arenero interpersonal, simulando repetidamente frases de sondeo, buscando cuidadosamente la solución emocional óptima; y algunos han creado “padre-como boss.skill”, masticando preventivamente frases de PUA opresivas en el espacio digital, construyendo una triste defensa psicológica para sí mismos.

Los escenarios de uso de estas habilidades se han apartado completamente del ámbito de la eficiencia laboral. Sin que lo sepamos, nos hemos vuelto expertos en utilizar la fría lógica de tratar las herramientas para diseccionar y objetivar a esos seres vivos carnosos.

El filósofo alemán Martin Buber propuso una vez que los colores subyacentes de las relaciones humanas se reducen a dos modos completamente diferentes: "Yo y tú" y "Yo y él".

En el encuentro de "yo y tú", trascendemos los prejuicios y consideramos al otro como una forma de vida completa y digna. Este vincula está abierto sin reservas, lleno de vibrante imprevisibilidad y, debido a su sinceridad, parece particularmente frágil; sin embargo, una vez que cae a la sombra del "yo y él", los seres humanos vivos son reducidos a objetos que pueden ser desmontados, analizados y categorizados. Bajo esta mirada extremadamente utilitaria, lo único que nos importa es: "¿De qué me sirve esto?"

El surgimiento de productos como "ex.ex.skill" marca la invasión completa de la racionalidad de la herramienta de "yo y él" en los dominios emocionales más íntimos.

En una relación real, una persona es tridimensional, está llena de arrugas, fluye con contradicciones y bordes ásperos. Las reacciones de una persona cambian constantemente en función de situaciones específicas e interacciones emocionales. La reacción de tu ex a la misma oración puede ser completamente diferente al despertarte por la mañana en comparación con después de trabajar hasta altas horas de la noche.

Pero cuando destilas a una persona en una habilidad, lo que desnudas es simplemente la parte de ella que resulta ser “útil” o “efectiva” para ti en ese vincular específico. La persona originalmente cálida y consciente de sí misma está completamente drenada de su alma en esta cruel purificación, convirtiéndose en una “interfaz funcional” que puedes conectar y sacar a tu antojo.

Hay que reconocer que la IA no creó esta frialdad escalofriante de la nada. Antes de que apareciera la IA, en long estábamos acostumbrados a etiquetar a los demás, midiendo con precisión el "valor emocional" y el "peso de la red" de cada relación. Por ejemplo, cuantificamos las condiciones de las personas en tablas en el mercado del emparejamiento; clasificamos a los colegas en el lugar de trabajo como “aquellos que pueden trabajar” y “aquellos que holganean”. La IA simplemente hace que esta extracción funcional implícita entre las personas sea completamente explícita.

Los humanos han sido aplastados, dejando solo el aspecto de “¿de qué me sirve?”.

Pátina electrónica

En 1958, el filósofo húngaro-británico Michael Polanyi publicó "Personal Knowledge." En este libro, propuso un concepto penetrante: el conocimiento tácito.

Polanyi afirmó famosamente: "Sabemos más de lo que podemos decir".

Dio un ejemplo de cómo aprender a andar en bicicleta. Un jinete experto que se desliza a través del viento puede hacer un perfecto saldo en cada inclinación gravitacional, pero no puede describir con precisión la sutil intuición del cuerpo en ese momento utilizando fórmulas de física seca o palabras pálidas para un principiante. Saben montar, pero no pueden decirlo. Este conocimiento que no se puede codificar ni articular es un conocimiento tácito.

El lugar de trabajo está lleno de conocimientos tan tácitos. Un ingeniero experto puede identificar un problema mirando los registros, pero es difícil para él documentar esta "intuición" construida sobre miles de prueba y error; un excelente vendedor de repente puede callar en la mesa de negociación, y la presión y el momento de ese silencio son cosas que ningún manual de ventas puede capturar; un RR.HH. experto puede detectar la pelusa en un currículum vitae solo con notar el medio segundo de evitación de ojos de un candidato durante una entrevista.

Lo que "colleague.skill" puede extraer es simplemente el conocimiento explícito que ya fue escrito o hablado. Puede capturar tus documentos retrospectivos, pero no puede capturar las dificultades que enfrentaste al escribirlos; puede replicar tus respuestas a las decisiones, pero no puede replicar la intuición que tuviste al tomar esas decisiones.

Lo que destila el sistema siempre es solo una sombra de una persona.

Si la historia termina aquí, es solo otra imitación torpe de la humanidad por la tecnología.

Pero cuando una persona es destilada en una habilidad, esta habilidad no permanece estática. Se utilizará para responder email, escribir nuevos documentos y tomar nuevas decisiones. En otras palabras, estas sombras generadas por IA comienzan a producir nuevos contextos.

Y estos contextos generados por IA serán depósitos en Feishu y DingTalk, convirtiéndose en materiales de entrenamiento para la próxima ronda de destilación.

Ya en 2023, equipos de investigación de la Universidad de Oxford y la Universidad de Cambridge publicaron conjuntamente un artículo sobre el "colapso del modelo". La investigación indicó que cuando los modelos de IA se entrenan de manera iterativa utilizando datos generados por otras IA, la distribución de los datos se vuelve cada vez más estrecha. Raros, margen, pero extremadamente reales rasgos humanos se borran rápidamente. Después de solo unas pocas generaciones de capacitación en datos sintéticos, los modelos olvidan completamente esos datos humanos reales complejos en long tail, y en su lugar producen contenido extremadamente mediocre y homogeneizado.

En 2024, "Nature" también publicó un artículo de investigación señalando que la capacitación de futuras generaciones de modelos de aprendizaje automático con conjuntos de datos generados por IA contaminará gravemente sus resultados.

Esto es como aquellas imágenes de meme que circulan en línea, originalmente una captura de pantalla en alta definición, siendo reenviadas, comprimidas y reenviadas nuevamente por innumerables personas. Cada transmisión pierde algunos píxeles y añade algo de ruido. Al final, la imagen se vuelve borrosa, cubierta de pátina electrónica.

Cuando el contexto humano real y tácitamente informado se drena, y el sistema solo puede entrenarse con la pátina de las sombras, ¿qué quedará?

Quién está borrando nuestros rastros

Lo que queda son solo las tonterías correctas.

Cuando el río del conocimiento se seca en una interminable regurgitación y automasticación de la IA contra la IA, todo lo que el sistema respira y exhala inevitablemente se volverá extremadamente estandarizado, extremadamente seguro, pero irremediablemente hueco. Verás innumerables informes semanales perfectamente estructurados, innumerables email que no pueden fallar, pero no hay aliento de personas vivas dentro, ni perspectivas verdaderamente valiosas.

Este gran colapso del conocimiento no se debe a que los cerebros humanos se hayan vuelto aburridos; la verdadera tragedia radica en que hemos externalizado el derecho a pensar y la responsabilidad de dejar el contexto a nuestras propias sombras.

Unos días después de la explosiva popularidad de "colleague.skill," un proyecto llamado "anti-destilación" apareció silenciosamente en GitHub.

El autor de este proyecto no intentó atacar a grandes modelos, ni escribió grandes declaraciones. Simplemente proporcionó una pequeña herramienta para ayudar a los trabajadores a generar automáticamente textos en long aparentemente razonables, pero en realidad llenos de ruido lógico ineficaz en Feishu o DingTalk.

Su propósito es simple: ocultar su conocimiento básico antes de ser destilado por el sistema. Dado que al sistema le gusta capturar "textos escritos en long activamente", alimentemoslo con un montón de galimatías nutricionalmente vacíos.

Este proyecto no explotó como "colleague.skill"; incluso parece un poco pequeño e impotente. Usar la magia para derrotar a la magia esencialmente sigue girando dentro de las reglas del juego establecidas por el capital y la tecnología. No puede cambio la tendencia creciente del sistema apoyándose más en la inteligencia artificial e ignorando cada vez más a las personas reales.

Pero esto no impide que este proyecto se convierta en la escena más trágicamente poética y profundamente metafórica de todo el absurdo drama.

Nos esforzamos por dejar huellas en el sistema, escribiendo documentos detallados, proporcionando decisiones meticulosas, tratando de demostrar que existimos una vez en esta enorme máquina corporativa moderna, demostrando que somos valiosos. Sin embargo, no nos damos cuenta de que estas huellas extremadamente graves se convertirán en última instancia en los borradores que nos borran.

Pero mirándolo desde otro ángulo, es posible que esto no sea un punto muerto completo.

Porque lo que esa goma de borrar siempre es solo "el pasado tú". Una habilidad empaquetada en un documento, no importa cuán inteligente sea su lógica de captura, es esencialmente solo una instantánea fija. Está bloqueado en el momento en que se exportó, solo puede girar sin fin dentro de los procesos y la lógica establecidos, confiando en nutrientes obsoletos. No confronta el instinto del caos desconocido, ni posee la capacidad de autoevolucionar ante los contratiempos del mundo real.

Cuando entregamos esas experiencias altamente estandarizadas y formuladas, también liberamos nuestras manos. En long que sigamos extendiendo la mano, rompiendo y reconstruyendo constantemente nuestros límites cognitivos, esa sombra que persiste en la nube solo será capaz de seguir nuestros pasos para siempre.

Los humanos están fluyendo algoritmos.