AI、功劳归属与我们的未来:从一个“AI演员”案例谈起

多客科技

作者：微信文章




寄语｜EFEC团队

年末，是放慢脚步、重新校准方向的时刻。

AI的迅猛发展不断拓展效率与可能性的边界，同时也抛出更深层的问题：

功劳如何归属？价值如何分配？当工具日益强大，我们如何确保技术进步依然服务于共同的人类价值？

这篇文章并非提供答案，而是一份诚挚的邀请。

EFEC正通过试点项目与生态伙伴协同探索，将理念逐步转化为“可验证、可复制、负责任”的实践路径。在这一过程中，我们始终坚守三条准则：

先证据，后规模；先治理，后速度；先能力，后工具。

我们相信，真正可持续的创新，

不在于更快地扩张，而在于复杂系统中“稳步前行”；

不在于单点突破，而在于共同体中“建立长期信任”。

感谢一路同行的伙伴与朋友。

期待在持续的对话与协作中，与更多人共同塑造一个——

既有技术锐度，也有人文温度的未来。

—— EFEC团队

——在年末的节点，我们想分享一个关于 AI、价值与人类能力的思考。

原创：卓越为本企业咨询（EFEC）



“当AI开始‘表演’，我们是否正在遗忘那些真正支撑表演的人？”

有时，一则看似“娱乐化”的新闻，反而能提前揭示一个时代的结构性问题。

近期，围绕影视行业中“AI生成表演者/虚拟演员”的讨论不断升温，其中被广泛引用的案例之一，是AI“演员”Tilly Norwood” （由AI公司Metaphysic基于真实演员数据生成的虚拟人，已参与多部实验性短片）。对公众而言，这或许只是一种技术上的新奇体验；但从更深处看，它提醒我们：当AI逐渐从幕后“工具”走向台前，成为可被直接消费的“劳动替代”时，功劳归属（credit）、署名（attribution）与价值分配的逻辑正在悄然改变。



这并非影视行业独有的挑战。类似的结构性变迁，正在知识密集型领域逐步显现：教育、媒体、专业服务，乃至生命科学与科研协作。

我们希望通过这个案例，引出三个更为根本的问题：

谁被看见？谁被记功？谁获得价值？

1. 当“可见成果”遮蔽“不可见贡献”

在许多AI应用场景中，公众往往只看到最终输出：一段内容、一件作品、一个“主角”、一个可以被包装的成功故事。

然而，支撑AI的关键贡献却更容易被隐没：

· 技术团队的工程开发与持续迭代

· 训练数据背后所依赖的长期人类内容与文化积淀

· 无数分布式的经验、劳动与知识沉淀

当贡献链条变得模糊，“谁贡献了什么”难以追溯，“谁获得声誉与收益”就可能日益向少数环节集中。这种集中化往往并非出于刻意设计，而是系统默认的结果：越容易被看见，就越容易被记功；越难以被看见，就越容易被忽视。



2. 超越“被替代”的焦虑：真正的问题是价值如何被定义与分配

谈及AI，许多人的第一反应是“岗位会不会减少”。这固然重要，但仅是表层。

更深层的问题是：在AI参与生产的过程中，价值是如何被定义、被归属、被分配的？

AI带来的一个现实效应是，让“成果呈现”变得更快速、更美观、更具规模效应；但同时也让“贡献归因”变得更困难、更分散、更容易被简单化处理。因此，组织与行业需要更早直面这些问题：

· 功劳归属机制： 如何让“不可见的贡献者”（数据提供者、内容创作者、经验沉淀者与长期劳动者）得到合理的认可？

· 收益分配机制： 当AI利用集体输入大幅提升生产力时，新增价值应由谁分享、如何分享？

· 制度设计机制： 需要怎样的合同、流程与行业规范，才能避免历史上反复出现的“价值集中”现象在AI时代被规模化复制？

这已不再是纯粹的技术问题，而是涉及组织设计、治理能力与信任体系建设的系统性问题。



3. 为何AI越强大，“人类能力”越关键

有一种常见的误解：强调“人”的价值，似乎是在对抗AI。事实恰恰相反。

当工具日益强大，决定结果是否可靠、是否负责任、是否可持续的关键，往往不再是“技术能做什么”，而是：人是否具备足够的判断力、韧性与协作能力，来正确地引导和使用这些工具。

学术界关于“人类能力”的研究指出：AI的有效落地必须与人类能力建设同步推进。我们特别关注三类长期有效且跨行业通用的核心能力：

· 判断与洞察力： 批判性思维、伦理边界感、情境理解力——在AI辅助决策中愈发不可或缺；

· 韧性与适应力： 面对不确定性持续学习、不断重塑自身技能结构的能力；

· 协作与网络构建： 跨越教育、产业与科研领域，建立基于信任的合作路径，共同解决复杂问题。

我们坚信一个基本原则：创新与责任必须同行。

技术扩张如果快于治理与能力建设的速度，社会信任将变得脆弱，长期价值也会被透支。



4. EFEC 的实践方向：将原则转化为可落地的路径

在 EFEC，我们正尝试将上述原则转化为可实践的路径，尤其聚焦于教育、人才与创新生态的交汇点。

这项工作正在通过试点项目与伙伴协作持续推进，我们强调以证据为基础，优先确保交付质量与责任边界，在可验证的基础上稳步扩展。

目前的重点方向包括：

· 面向下一代： 通过与产业接轨的早期项目，帮助学生获得真实的行业认知与可迁移能力，为未来的学习与职业选择奠定基础；

· 面向职场人群： 我们正在探索与企业实际工作流相匹配的能力提升路径，强调“应用性”与“负责任的使用”，而非停留在泛化的工具操作培训。这部分将在FutureReady（EFEC发起的职场能力重塑试点项目）完成并形成初步证据后稳步推进；

· 面向生态伙伴： 推动更具治理意识、更可持续的协作模式，减少“只求短期交易”的合作惯性。

这些并非“最终答案”，而是我们愿意持续投入、持续迭代的起点。



5. 三条工作准则：将原则落于行动

在不确定性更高的时代，准则比口号更为重要。我们用以下三条原则自我要求，也供同行参考：

· 先证据，后规模： 坚持先试点、再验证、后扩展；

· 先治理，后速度： 将边界、责任、合规与质量要求从一开始就纳入流程设计；

· 先能力，后工具： 优先培养判断力与韧性，而非只教授“如何使用工具”。



结语：这并非任何一家组织机构能独自回答的问题

AI所带来的功劳归属、价值分配与人类能力建设问题，复杂且系统性强。它需要教育工作者、企业、研究者及生态伙伴共同参与，持续探讨，也持续实践。

在文章的最后，我们希望留下两个问题，供大家思考：

我们正在共同建造一个怎样的未来？

你愿意在其中扮演怎样的角色？

AI所带来的……需要教育者、企业、研究者与政策制定者共同参与。EFEC愿与志同道合的伙伴一起，在这些尚未有标准答案的领域，先行一步，共建共识。



撰稿：Lily配图：娄韵玫审核：Wency发布：娄韵玫