近期，因为尝试将离职员工训练成人工智能数字人继续工作，让山东的一家游戏传媒公司备受关注，引发了公众热议。

员工是否会被AI取代？AI数字分身产生收益、出现差错，责任如何厘清？“这是社会焦点，也是最不能模糊处理的问题。”4月8日，山东省计算中心（国家超级计算济南中心）主任吴晓明向科技日报记者表示，“‘知情同意’只是起点，‘技术可行’也绝不等于‘商业可用，法律无虞’。”

第一问：如何训练AI数字人，成本高不高？

在吴晓明看来，训练AI数字人并不是简单做一个会说话的虚拟形象，而是把一个人的外在表现、语言风格、知识结构、工作流程等，转化为可被机器调用和复用的“数字能力体”。

“从技术路径看，它通常包括四个层次。”吴晓明介绍，第一层是形象建模，即采集人脸、表情、动作等视觉特征，生成可驱动的数字形象；第二层是声音复刻，通过语音样本训练音色、语调和节奏；第三层是知识注入，把个人在长期工作中形成的业务知识、问答语料、表达习惯、处事逻辑沉淀为知识库或专属模型；第四层是流程编排，让数字人不只是“像某个人”，而是真能在多样化的场景中完成任务。“严格来说，前两层解决的是‘像不像’，后两层决定的是‘能不能用、好不好用’。”吴晓明说。

山东大学信通电子人工智能研究院常务副院长、教授韩忠义表示，训练一个基础型数字人并不难，成本也没有外界想象的那么高。

在他看来，如果企业要将其做成一个“精明能干”的数字员工，那成本就不低了。“贵的不只是技术本身，更是数据整理、业务接入、后期维护。而更为重要的，是使用数字人须得合规。”韩忠义的一席话，指向了公众对AI数字人的风险管控疑虑。

第二问：AI数字分身如果出错，算谁的？

尽管离职员工知情同意，但倘若AI数字分身对外提供服务出现了纰漏，责任谁来承担？齐鲁工业大学数学与人工智能学部副主任李彬表示：责任划分不能停留在一句“员工同意了”。

“AI分身一旦对外提供服务，它就不再只是内部实验，而是进入了交易、传播和组织治理体系。”他表示，AI数字分身进入市场至少涉及三类权利边界，一是人格权益边界，包括姓名、肖像、声音、隐私、名誉等；二是个人信息与数据边界，包括采集了哪些数据、如何训练、保存多久、能否二次使用；三是劳动成果和商业收益边界，即员工多年形成的经验、话术、方法论，到底哪些属于个人特征，哪些属于职务成果，哪些可以授权使用，哪些不能无限扩张。

他指出，比如《中华人民共和国个人信息保护法》要求处理个人信息应具有明确、合理目的并遵循最小必要原则；《中华人民共和国民法典》人格权编也明确保护姓名、肖像、名誉、隐私等合法权益；现行深度合成和生成式人工智能治理的相关规则，进一步要求服务提供者落实内容审核、数据安全、个人信息保护等责任。

“换句话说，即便有授权，也不能一劳永逸，取得‘无限复制、永久使用、任意变现’的通行证。”李彬说，“一旦AI数字分身对外服务，收益和责任更应当按照‘谁控制系统、谁设定规则、谁从中获益、谁承担主责’的原则来划分。”

第三问：AI数字分身是否会催生全新职场模式？

用AI数字分身承接基础事务性工作，是否会催生全新的职场模式？针对这一问题，受访专家几乎都给出了肯定的答案。

“这种变化不应被简单理解为‘AI替人’，而更应理解为‘人机协同重构岗位’。”吴晓明说，AI数字分身并不只是替代某个人，更是在推动岗位由“本人亲自完成”，转向“本人设计规则、训练系统、监督结果、兜底风险”。吴晓明进一步指出，从这个意义上讲，有可能催生“数字员工训练师”“行业知识标注师”“人机协同流程设计师”“AI风控审校师”等新角色。

“新岗位的出现，并不意味着机器把人一下子替掉了，而是慢慢变成AI先做一轮，人再来判断、把关和兜底。”韩忠义说，岗位会重新分工，管理方式也会变，企业看重的不只是员工自己干了多少，还会看他能不能把AI用好、管好。

“不过，需要冷静看待的是，新模式会提高效率，也可能压缩一些初级岗位。”韩忠义表示，真正值得鼓励的方向，不是把人变成一个可以随时复制的工具，而是让AI去接住那些重复劳动，把人放到更有判断价值、更需要责任心的工作上。

“归根到底，AI最值得追求的，是构建一个更高效、更公平、更尊重人的智能生产体系。”吴晓明说。