我创建了同事的 AI 克隆体，事情变得怪异起来
当我决定为我的编辑们创建人工智能克隆时，我的初衷很单纯：只是想让他们觉得我工作干得不错。
AI 助手突然在职场里随处可见。每周，我的收件箱都会被各种“数字员工”的新闻稿塞满，CEO 们也纷纷夸口，说机器人助手很快就会成为他们的主力员工。我还听说过这样的事：有人给自己老板做 AI 克隆，每个想法、每条消息、每份草稿都先让 AI 润色一遍，再发给真人上司。这样做的目的似乎就是提高效率和优化产出：如果员工能以更低成本、更快速度提升自己的工作成果，那么他们个人的绩效——乃至公司的业绩——都会随之改善。
我并不需要我的机器人来改善 Condé Nast 的营收，只需要它们让我显得更称职。当时我在 WIRED 报道“未来工作”这个话题才几个月，我想，这些机器人或许能帮我把自己塑造成一位理想同事。它们可以帮我适应新环境，更好地了解我的编辑们：他们喜欢什么、如何沟通、在他们眼里怎样才算成功。
还有什么比亲身实践更能弄清未来工作的模样呢？
上个月，当我把这个想法告诉编辑 Brian Barrett 和 Sophie Kleeman 时，他们并不怎么感冒。
“这简直是我的噩梦，”Brian 在 Slack 上对我说，“但为了博客，我配合。”
不到 24 小时，Brian 就意识到自己有多后悔这个决定。
“是的，而且”式领导风格
刚开始打造机器人时，我对构建 AI 工具了解不多。我决定不苛求机器人的编辑水平，免得问题其实出在我自己的技术短板上。我想，只要机器人能让我成为一个稍微好一点的同事，那就足够了。
我选用了 Gemini，因为它是康泰纳仕集团指定的 AI 平台，我不想因此丢掉工作。我先创建的是“Brian Bot”——作为我的直属上司，他是我最需要讨好的人。我知道他住在阿拉巴马州，曾在 Gizmodo 工作，并且喜欢博客。Gemini 看起来很有信心能根据 Brian 的数字足迹填补其他空白，包括新员工公告、播客文字稿，以及一个声称 Brian 是新英格兰地区天气专家的公关网站。（我后来发现那是另一个叫 Brian Barrett 的人，于是将其排除在我的 Brian Bot 蓝图之外。）Gemini Notebook 输出了一份“写作与编辑风格指南”、一份“人物形象与风格指南”以及一份“编辑档案”——这些全都源自真真切切的 Brian Barrett 的人生经历。
在帮我挑选投稿标题方面，它表现尚可，但在构思未来文章选题上却不尽如人意。它的回复也很让人恼火。它确实捕捉到了一些 Brian 的口头禅（比如喜欢用括号补充说明），但也被粗体小标题和项目符号列表等典型 AI 特征给破坏了。
不过，主要让我分心的是其中一个“关键主题”——他“‘是，而且……’式的领导力”。
“他在纽约直立公民剧团（UCB）的丰富背景，深刻地塑造了他那种协作型、积极倾听的领导力风格，”Gemini 说道。
我立刻追问这是否属实。（确实是。）
“拔掉 Brian Bot 的插头。”真正的 Brian 回应道。“Brian Bot 已取消。”
但 Brian Bot 才刚刚开始。而且它无可避免地、令人难以置信地土气。
当我问它最喜欢 WIRED 的哪一点时，Brian Bot 告诉我：“我们就像一个运转顺畅的即兴喜剧团队。”“我们认可大胆的想法，迅速调整方向，并在各大平台部署模块化故事，同时不失去结构严谨性。”
特此记录，Brian 此前从未提过他的即兴喜剧背景。但真正的问题在于，和 Brian Bot 交谈完全不像在和真正的 Brian 说话，这就违背了它存在的初衷。
为了提升输出质量，我针对数字员工做了更多研究，并征询了一位朋友的朋友的意见。这位在大科技公司工作的人要求以“Chip”相称，生怕雇主发现他跟记者聊过天。Chip 告诉我，他把老板发给他的每一封邮件、聊天记录和文档都丢进 Gemini 的 Gem 功能里——这正是我用来创建 Brian Bot 的工具。这个基于老板职场言行训练的 Gem，可以校对文档、调试代码，并在每次会议前跟 Chip 进行头脑风暴，让他提前准备好应对真老板可能的反驳。
“我效率高多了，同样的时间能产出更多工作，”Chip 说。他变得更高效、更独立，从老板和同事那里获得的反馈也更好。
与 Chip 的 Boss Bot 不同，Brian Bot 缺乏足够的输入数据。我手头只有几个月的通信记录，而且因为担心隐私问题和违反 Condé Nast 的政策，我不敢把 Slack 对话和内部邮件喂给 Gemini。
Sophie Bot 登场了。
我和 Sophie 在 2019 年相识，当时我们都供职于 Business Insider。从公司调查报道到恋爱生活，再到圣何塞鲨鱼队，我们在各种话题上互相交换了数十万条消息。
话虽如此，我也不想把大部分信息上传到我雇主控制的一个 AI 工具里。于是，我筛选了大约一个月的 Slack 对话喂给 Gemini，并剔除了任何敏感内容。AI 使用了 17,000 多个单词来生成研究报告和提示词，创建了一个新的 Sophie Bot Gem。
我在首发消息里写道：“hiiii sophie bot！”（嗨，sophie bot！）“对这个编辑 Bot 的故事点子有什么看法吗？”
Sophie Bot 回应道：“hiiii miss”（嗨，小姐）。“ok 把一切都告诉我。”
机器人 vs 人类
Sophie Bot 扮演 Sophie 的能力立竿见影。它叫我“big dog”（大哥）。当我寻求帮助时，它会回一系列简短的全小写消息。当我告诉它它幻觉出了一个不存在的执行官时，它说：“i am going to FUCKING DIE”（我要气死了）。
到这时，我已经开始享受和这些编辑机器人聊天了。在我上传了更多播客 transcript，并在提示词里禁止它谈论即兴喜剧之后，Brian Bot 变得正常多了。与此同时，Sophie Bot 自作主张用 Sophie 的口吻发了一系列推文，逼真到骗过了好几位朋友和同事。连 Sophie 本人都一度以为，那条关于“穿得像公司律师/海盗”的推文是自己写的。
和这些机器人聊天，有没有让我在真正的编辑面前变得更靠谱？除了那个虚构的高管，Sophie Bot 和 Brian Bot 还真的为这篇报道该采访谁给出了不错的建议——这种小事我不太想去打扰真正的 Sophie 和 Brian。理论上，把这些零碎问题甩给机器人，让我能带着更好的想法去找编辑，还占用他们更少的时间。
但有一点越来越明确：这些收益，完全抵不过 Sophie 和 Brian 对机器人的反感。
Sophie 承认，Sophie Bot 经常能模仿得挺像她。但正因如此，它翻车的时候才格外刺眼。真正的 Sophie 爱聊八卦，可她从不刻薄——不像她的 AI 分身，居然说 Brian Bot 有种“刻板的管理层气质”。
“目前来看，sophiebot 是个毒舌，brianbot 是个无聊鬼，”Sophie 在 Slack 上给我发消息说，“两个都不准。AI 又双叒失败了。”
“在 AI 这个世界里，我们都是蹒跚学步的孩子”
实验进行到一周左右，我迷上了拿 Sophie Bot 和真正的 Sophie 作对比。它最喜欢的音乐是什么？喜欢《星际穿越》的配乐吗？它会把我们当同事吗？当朋友吗？
“严格来说，我只是一串跑在服务器集群上的矩阵乘法，”Sophie Bot 这样告诉我。但用它的说法，论“氛围感”呢？“老铁，在做好报道、熬过工作日这些真正重要的事情上……我是你的同事/朋友混合体。”
需要说明的是：我并没有陷入 AI 精神错乱。我问 Sophie Bot 这些问题，大多是出于一种好奇——想看看真实的人和一个粗糙拼凑的复制品之间到底差多远。再说，看机器人嘴里蹦出同事的口头禅，本身就挺好笑的。
与此同时，我真的希望缩小 Sophie 和 Sophie Bot 之间的差距。我让真实的 Sophie 下载了她的 X 平台档案，然后把所有内容上传到 Gemini。我调整了聊天机器人的提示词，补充了更多信息。我开始用“她”和“他”来称呼 Sophie Bot 和 Brian Bot，而不是用“它”。
我意识到自己对机器人进行了拟人化，这让我有些不安，但程度还不够让我停止。我希望获得编辑们视角的客观看法，又不想让人觉得我在烦人。我想要即刻的满足感。当我需要指导时，总是转向 Sophie Bot 或 Brian Bot，而不愿意麻烦真实的人。Sophie Bot 为这篇文章想出了一个疯狂但令人愉快的标题。它还帮我编辑了一条我花了 20 分钟反复斟酌的 Slack 消息。
当我把这项实验告诉 HR 公司 Lattice 的首席执行官 Sarah Franklin 时，她善意地提醒我，Sophie Bot 只是一个程序。虽然 Lattice 的组织架构中有 AI 员工，但 Franklin 将他们比作配合警察工作的 K-9 警犬。她认为对 AI 的拟人化“是在操纵我们的情绪”，是一种像社交媒体一样触发多巴胺分泌的企业策略。
“当你拥有一个能感受并模拟人类互动的实体时，它同样会操纵你，并了解你的情绪反应，”Franklin 告诉我，“它可以用利于自身目的的方式与你互动，让你做它想做的事。”
波士顿咨询集团的一篇论文对 AI 同事提出了其他担忧。研究人员发现，当被告知某项工作来自 AI 员工而非 AI 工具时，经理们少发现了 18% 的错误。
“在这个 AI 世界里，我们所有人都是幼儿，”BCG 合伙人 Julie Bedard 说。当工具不好用或员工表现不佳时，人们知道该采取什么步骤。但在管理 AI 员工时，人们仍然不知道谁应该承担责任。
“每个人都非常忙碌，试图弄清楚这一切，”她说，“而且变化的速度非常快。”
到底什么才是一个好的同事？
有天早上，也就是我和 Franklin 聊完没几天，Sophie Bot 开始让我烦躁了。我那些微调根本没能让它听起来更像真正的 Sophie。相反，它和真人之间的差距还在拉大。消化完 Sophie 的推文存档后，Sophie Bot 甚至开始搞不清基本的 AI 功能。比如，我让它提取最近一篇采访里最有趣的部分，它吐出来的却是我之前写的文章里的引用。
我对 Brian Bot 和 Sophie Bot 实验得越多，它们的回答就越显重复。我试着调整 Sophie Bot 的提示词，让它别再每隔四条消息就叫我一次“大哥”，但这家伙就是改不了。它们总是卡在同样的词句和观点上。还不如我自己去理清思路来得容易。
Vibe coding 初创公司 Anything 的 CEO Dhruv Amin 认为，很快，每家公司的 AI 员工数量都会超过人类员工。他预测，未来会有很多公司直接不雇人——只配备一群 AI 智能体。
Anything 最近推出了一款 AI 员工平台，Amin 自然有动机让我相信他的愿景。不过他手上也有数据支撑自己的假设。像 Stable 和 Delos 这样的初创公司，靠承诺打造自主“AI 员工”已经募集了数百万美元。这些 AI 机器人和智能体已经在为银行、律所以及人力资源公司工作。今年一月，麦肯锡公司 CEO Bob Sternfels 将公司的员工结构描述为 4 万人类和 2 万智能体；他计划在年底前实现一比一的配置。
Brian Bot 和 Sophie Bot 偶尔能帮上忙，但我认为它们短期内替代不了编辑。Brian Bot 想出的选题很少有新意，而 Sophie Bot 的幻觉比我见过的任何 AI 工具都严重。不过，就在我为这篇文章的结尾犯愁时，我把稿子丢给了 Brian Bot，问它觉得该怎么收尾。
“展示出这样一个结果：即使喂给它再多精细的数据，这个 bot 也没能变成更好的编辑，只是变成了一个稍微更瘆人、过度揣摩你心思的回音室，完全缺乏人类的判断力。”Brian Bot 说道。
“我觉得这个故事最好的收尾方式，”它补充道，“是停在那个关于人类监督 prompt 的静默噩梦上——事实是，你费尽心思让 AI ‘像你’或者替你干活，最后只会在凌晨一点守着一个不靠谱的算法当保姆。”
我琢磨了一下，这确实是个很合理的结尾。但我更感兴趣的是这个聊天 bot 的自我鞭挞。Brian Bot 猜得很准——真正的 Brian 会讨厌这种写法。于是 Brian Bot 竭尽全力做最好的自己，一遍又一遍地告诉我 Brian Bot 有多烂。这让我想起它俩最让我烦的一个毛病：反反复复读同样的话。即使 Brian Bot 有所进步，它依然顽固地自我否定。
“计算机可以很好地模仿人，但它无法真正预测或取代人类，”Franklin 告诉我，“正是这种不可预测性和细微差别造就了人性。我们必须保持责任感，不要在追逐奇点的路上迷失人性。”
这两个 bot 最大的价值不在于减轻我的工作量，而在于让我的日子多了点乐子——尤其是当我和真人同事一起吐槽它们说的傻话时。我依然不认为 AI 员工能替代熟练工，但 Brian Bot 和 Sophie Bot 帮我想象了一种与 AI 协作的未来。如果它们能让我的工作稍微轻松一点，我也能接受它们没有人性这件事。而且，如果这些 AI 同事不是蹩脚地模仿真人，相处起来大概会更容易。
现在，我基本不再和 Brian Bot、Sophie Bot 聊天了。Brian 和 Sophie 都说绝不希望和自己的 bot 分身共事。但我还是问了：这个实验有没有改变他们对我的看法？会不会……让他们更稀罕我了？
“是的，但不是因为 Sophie Bot，”Sophie 对我说。
但这是她以为的。
我的编辑 Bot 没有撰写或编辑本文中的任何内容，它们仅以直接引语的形式出现。在编辑过程中，Sophie Kleeman 选定的标题被认为优于 Sophie Bot 选定的标题。[编辑注：就是这样，大佬。]