姬尋設想過歐理的生存路徑——不，她才沒空沒心思主動替小洋蔥考慮，是跟懷瑾吵架時候吵到的。

就她的經驗判斷，歐理獲得一份技術型工作不難。

除非她死守自稱用了十年的身份：歐理（Oliver·G·Rus），外國語大學畢業、外國語附屬學校前外教。

誰知歐理還真就死磕她的文科出身，通羅馬的大路不走，偏偏和祁懷青搶獨木橋？

用這個身份選了和祁懷青一樣的崗位，還靠随身攜帶的作弊器搶了這份工作——筆試題和面試過程在琨喜公司的服務器都有存檔，「系統」鑒定是否出自孿生體手筆，易如反掌。

于是姬尋趁午餐時間問小虞老師，如果一個工作崗位的設立初衷是為了對抗人工智能幻覺，但有人靠人工智能作弊搶走了這份工作，應該怎麼對付這個人。

姬尋以為自己把情緒隐藏得很好，然而小虞老師卻似覺察到什麼，點了點她手腕，随後輕輕握住她，“别急，方便跟我詳細講講嗎？”

說來奇怪，就在小虞老師說“别急”的瞬間，姬尋緊繃的情緒忽然外放，委屈鋪天蓋地。

“我有個朋友，應聘了一份工作，本來都拟錄取了，但是發offer前被别人頂掉了。好過分，哪有這樣的。”

祁懷青那極力克制但仍洩出的哭腔萦繞在耳邊，恍惚熏染了她。

“沒事的。”小虞老師略略加重力道，“慢慢說。”

姬尋深呼吸，舒緩自己的情緒。

她以前很少有過如此程度的感同身受，但祁懷青的求職過程可是她一集一集追到大結局的。

祁懷青提交簡曆緊張，她更緊張。祁懷青等結果等得睡不着，她也睡不着。祁懷青進面試開心得不得了，她也開心得不得了。

她和祁懷青一起研究過琨喜公司的企業文化和願景，一起讨論過這份崗位的目标和價值，她還幫祁懷青搜索整理琨喜公司的員工評價，演練過好幾次面試。

姬尋的參與度太高了，可以說這是她和祁懷青一同投入心血申請的崗位。

最後，明明都進拟錄取名單了，卻被人一腳踢開。

臨門一腳被斃。

這跟那部爛尾劇稀爛的結局有什麼區别？

爛尾？

不能忍。

忍不了一點。

小虞老師跟她确認：“确定是僅限人工的崗位？”

姬尋點頭如啄米。

“是啊，琨喜公司你聽說過嗎？就是這家的微表情分析專員崗。我們是良方上接的群組任務，我朋友她完成得特别好特别快，我就建議她去問問全職。”

她才不在乎爆出公司和崗位名稱會不會連帶暴露那顆小洋蔥。

最好讓小洋蔥得到教訓，讓她身敗名裂，哪來的滾回哪去。

“哦哦，琨喜公司啊。我知道了，你等我一會兒。”

小虞老師飯沒吃完，急匆匆離開了。

沒多久，她來産品部找姬尋。

“搞定了，沒意外的話，那個人要被取消預錄取了，搞不好還要進黑名單。”

姬尋很意外：“這麼快？”

她原來還想如果不行就自己來。她不一定能替祁懷青讨回工作，但她有辦法讓歐理也得不到。

小虞老師點點頭。姬尋感受到她的發尾戳在手背和手臂上。

“琨喜公司剛好是我們的合作夥伴。”小虞老師說，“我們有一個全方位檢測人工智能參與度的模型，目前開放給一些公司測試，琨喜也在其中。”

“檢測模型？”

“對，主要是大語言模型，含少量神經網絡模型。我剛去看了後台，還真有琨喜的檢測需求，是琨喜公司人事發來的。23.3%，擦了邊，我就拜托我們的專家進行三重交叉鑒定了。”

陣容這麼豪華的嗎？姬尋心說。她沒問出口，不想打斷小虞老師。

“我們一條一條說，首先，簡曆肯定用了人工智能潤色，雖然權重很低。然後，這位面試者在每輪面試環節都表現出了一些技巧，極有可能事先用人工智能檢索了面試官的偏好、傾向，然後做了針對性練習。坦白說，我們三位專家内部意見不是很統一，不過最後兩位人類行為學和微表情分析領域的專家投了确定票，技術專家棄權了。所以最終認定采用了人工智能輔助，或者更嚴重，作弊。”

小虞老師語速不快不慢，每個字都咬得很清楚。

“取消預錄取的原因主要考慮到這份工作需要的是具有長期與人交往經驗的，也考驗共情能力和高敏感性的，那位面試者……技巧有餘，天賦不足，很生澀，生疏。但坦白說，如果不是我們的專家更具專業經驗，一般人很難分辨出來。”

“是不是太麻煩你了。”

消化了内容，得到了滿意的結果，姬尋又有些不好意思了。

“就這麼一件小事……雖然對我和我朋友很重要——還讓你去請了三位專家。”

“啊，沒有。不是。你别多想。”小虞老師笑道，語調自然，毫無雜音，“因為我們也在調試這個測量模型。它主要是給L&L以及關聯企業内部使用的。不過相對來說樣本數量太少，幹脆開放給合作機構了。”

内部使用的測量模型，是檢驗大家的勞動成果有多少來自智能體，還是說某些工作不能用人工智能，又或者……李博也反對人工智能？

姬尋好奇地問道：“李博不讓大家用智能體嗎？”

她有意模糊了問題，相信小虞老師會詳細解釋給她聽。

“讓用的啊，不然怎麼會讓每名員工除了本職工作以外，輪崗兼職其它工作。适當使用智能體李博不管的，比如說數據統計分析方面，減少程序化、重複性無意義勞動，智能體用好了确實能把一個人當三個人用嘛。”小虞老師說，“但是李博很強調不能過分依賴智能體，智能體會扼殺創造性，我們也是用來自測智能體幹擾比例的。”

一旁的邵琅忽然插了句話：“人有惰性嘛。一旦習慣智能體化繁為簡，大事化小……就會去想，讓智能體再多做一點。有時候我們自己也分不清，那些靈感到底是在和智能體——尤其是大語言模型——碰撞時産生的，還是智能體誘導産生了靈感。”

“對。”小虞老師接口道，“所以李博就搭了這麼個框架。”

姬尋心内一驚。

她很能理解小虞老師和邵琅的說法。

語言也好，學習的新工具也好，從事的工作也好，其實能在短短幾個月内改變一個人的思維、邏輯。

就像培養一個習慣通常隻要三周，當人類主動或被動适應智能體的工作原理和使用邏輯，在語言、行為等能夠表達一個人思維邏輯的表現便會不自覺體現出相應痕迹，開始向智能體的邏輯靠攏。

俗稱，近朱者赤，近墨者黑。

“我還是想說說你。”下了班，送姬尋回去的路上，小虞老師舊話重提，“你看就算現在智能體普及，跟那時候的手機和互聯網一樣，但實際上大多數人對它的利用率很低。别說充分利用，哪怕合理使用，也能給自己增加不少便利。你，就說你，小姬同學，你敢說自己從來沒借助人工智能幫你做良方上的任務嗎？”

小姬不敢說。

懷瑾沒罷工時，40%……唔，50%……好吧，不高于70%的任務都有懷瑾幫忙。

小姬同學弱弱地問：“你們那款軟件也能幫「良方」檢測人工智能參與度嗎？”

“當然能啊。”

姬尋倒抽了口涼氣。

小虞老師笑。

“還是那句話，簡單的、重複性勞動隻要不涉及擴散包括潛在擴散性數據方面的任務，沒有查的必要，就算沒有智能體或者智能助理幫忙，你寫個程序完成純粹的重複性勞動，你樂意浪費你的時間和教育成本做低回報的事情，誰管你。”

“确實。”姬尋若有所思，“可以，但沒必要，大多數人不會這麼做。”

“不過，涉及數據存儲包括雲端存儲，不好意思，肯定會被打回。這也不是良方平台的初衷。李博幫「良方」搭原則框架，就有一條，任務必定是用人工智能不如用人工的任務。否則，再搞一堆合成品、生成垃圾，讓少部分人賺信息差，良方有什麼意義呢？”

叮——

姬尋耳根動了動。

關鍵詞觸發危險雷達。

良方居然真的和李博……和L&L有關聯嗎？

“其實陛下……哦不是，我們的指導挺擔心人工智能出現自我意識，然後誘導人們從細微處反向馴養人類。原則就是她定的。”

小虞老師音色驟然下沉，收緊，仿佛意識到自己不小心說漏嘴，說了不該說的話，故意嚴肅地調轉話鋒。

“還得說回你，小姬同學，你在良方靈工做基礎性任務，就是在擠占廣大勞動人民的生存空間，你知道嗎？”

小虞老師這話說得有點重了。