向網絡那端發去一條消息，屏幕對面跟你對話的，是人，還是AI？工作群里與你信息往來的，是你的同事，還是一個虛擬的數字分身？近日，一個名為「同事.Skill」的項目正走紅網絡。作為AI領域的新興應用，這一項目在數據集合的基礎上，通過算法運行模擬真人操作，把人「煉化」為數字分身。把同事煉化為賽博永生，成了科技圈熱議的焦點。
知名網絡教育博主張雪峰去世後，一個名為「張雪峰.Skill」的AI技能包上線。其界面顯示，這是「張雪峰的認知作業系統」，而非簡單的語錄合集，它是一個可運行的思維框架，旨在解答高考志願、考研、職業規劃等問題。巴菲特等一眾投資高手的Skill接連出現，開發者稱，使用該Skill可以用相應真人的邏輯經驗做出決策分析。
「前任.Skill」「老闆.Skill」「父母.Skill」等項目接連問世。「Skill煉化人」一事，隨之引發法律爭議：把人「煉化」合法嗎？以真人為原型煉化出的「Skill」屬於誰？勞動者打工的盡頭，是被「煉化」後的AI取代嗎？新的科技成果正在向既有的司法和倫理提出問題。對Skill現象的爭議，暴露了現有法律框架在AI時代法律適應的滯後性，特別是在默會知識保護、數據權屬界定、人格權延伸保護等方面存在明顯空白。《南方人物周刊》採訪了多位關注勞動法、智能體應用、版權專利保護等不同領域的律師學者，試圖釐清上述問題的法律邊界。
把人「煉化」合法嗎？
Skill並非橫空出世。2025年10月16日，Anthropic旗下的Claude正式發布了Skills功能。兩個月後，Anthropic將Agent Skills發布為開放標準，OpenAI、GitHub等相繼採納。2026年4月，一個名為「同事.Skill」的GitHub項目在5天內收穫了超過6600顆星，衝上熱搜，「Skill」概念火爆網絡。「煉化同事」在人們戲謔之餘，也暴露出社會對勞動者處境的擔憂。
「從法律角度看，Skill其實就是一套打包好的提示工程和知識集合。」北京澤亨律師事務所財產辯護研究中心主任胡磊告訴《南方人物周刊》。這種新形式確實給生活帶來了便利，但也讓人工智慧技術與傳統法律規則的衝突變得越來越嚴重。
胡磊特別指出，並非所有Skill都能自動獲得完整的法律權利。如果某個技能包大量引用了別人享有著作權的公開資料，如書籍、訪談記錄或者視頻內容，卻未獲授權，則很可能構成侵權，無法獨立主張完整的著作權。尤其是像「張雪峰.Skill」這種涉及真實人物的項目，更要重點審查人格權保護的問題。
「Skill煉化員工」引發的法律爭議，是一個涉及智慧財產權、個人信息保護、人格權等多重法律邊界的複雜問題
《中華人民共和國民法典》第994條明確規定，死者的姓名、肖像、名譽、榮譽等人格利益受法律保護，其近親屬有權維護這些合法權益。未經授權使用他人姓名製作技能包，或以數字方式復刻其思維風格和公眾形象，可能侵犯姓名權、名譽權；即便當事人已故，其近親屬仍有權依法維權。Skill的出現，暴露了中國現行著作權法在應對人工智慧這類新生事物時的不足。
當Skill用於煉化「同事」、「員工」，有什麼法律風險？上海華夏匯鴻律師事務所主任計時俊表示，因「Skill煉化員工」引發的法律爭議，是一個涉及智慧財產權、個人信息保護、人格權等多重法律邊界的複雜問題。
計時俊提到當前法律存在的「空白地帶」——默會知識保護。默會知識指的是員工在工作中積累的判斷習慣、溝通節奏、問題拆解方式等知識，現有智慧財產權法和個人信息法只能覆蓋一部分。這些默會知識被Skill煉化後呈現出的內容，歸屬權存在爭議。
他還提到，在司法實踐中，《個人信息保護法》雖然規定了處理敏感個人信息需取得「單獨同意」，但企業以「人力資源管理所必需」為由處理員工數據時，邊界不夠清晰。員工在工作系統中留下的痕跡，其個人信息屬性與公司數據資產的界限需要進一步界定。員工在職期間形成的數據資產在法律上歸誰所有，現有法律體系對此存在空白。
計時俊認為，有特定指向的「默會知識」應屬於該特定者所有，而從員工個人的默會知識中總結出的普遍化的、可以推廣的工作經驗、溝通話術、解析方式等，可以視為「職務信息」範疇。Skill目前難以被單一認定為某種性質的資產，而是可能同時涉及著作權、個人信息權益、人格權、數據權益等多重法律關係的複合體。
作為國內首例自動駕駛事故案件的維權律師，林麗鴻長期關注科技前沿的立法與司法實踐研究問題。在煉化「同事」問題上，她指出，被煉化員工的權利主張，核心路徑不在版權，而在人格權和個人信息保護。如果Skill以員工姓名命名，或模仿了其具有識別性的語言風格，涉及《民法典》第1014條姓名權和第1018條肖像權（如使用聲音）的保護範疇。企業在煉化前，還須遵守《個人信息保護法》關於處理個人信息的「單獨同意」要求。
網絡虛擬財產的概念、保護範圍、權利屬性、權利和義務內容等較為複雜，在理論和實踐中存在較大爭議
誰是Skill的擁有者？
煉化出來的「Skill」應該屬於誰？這是一個頗具爭議的問題，有著不同的解釋維度和關注焦點。
長期關注專利保護領域的裴文魁律師表示，這暴露了中國現行法律法規在AI生成內容版權認定方面存在明顯空白。他強調，現行《著作權法》主要基於「人類智力成果」這一核心前提，而AI生成內容是否構成作品、權利歸屬如何確定等問題缺乏明確規定。在司法實踐中，法院通過「人類創造性投入」標準進行個案判斷。如北京網際網路法院在某相關案件中認定，用戶通過提示詞設計、參數調整等智力投入形成的AI生成內容可構成作品並受保護，但這種標準尚未形成統一的法律規定。
在這一爭議點上，林麗鴻律師指出，Skill能否作為「作品」受《著作權法》保護，關鍵在於是否滿足《著作權法》第三條規定的獨創性要件。如有獨創性則有版權（歸創作者），如無獨創性則無版權。其財產屬性更多體現為數據資產或商業秘密，而非傳統智慧財產權客體。
她進一步解釋，通過工具自動聚合離職同事聊天記錄、文檔生成的Skill，僅是對既有工作流程的機械複述，缺乏開發者獨立的個性化智力投入，不構成作品，自然也就沒有「版權所有者」一說。但如果開發者獨立設計了獨特的思維鏈框架、原創的角色設定邏輯或富有創造性的表達結構，使得這個Skill文件本身凝結了足夠的個性化智力勞動，那它就可以作為文字作品獲得著作權保護。此時的版權所有者，是付出了智力勞動的Skill創作者——不是被煉化的員工，也不是AI模型。
即便不構成版權意義上的作品，一個精心提煉的Skill仍然具有現實的商業價值。林麗鴻解釋：「能降低培訓成本、提升服務的標準化程度。從這個角度看，它可以被納入數據資產的範疇來考量。《民法典》第127條已為數據財產保護留下了制度接口。如果企業對這個Skill採取了保密措施，它還可能構成商業秘密，受《反不正當競爭法》保護。」
北京天馳君泰律師事務所高級合伙人、北京市文化娛樂法學會音樂法律專業委員會主任郭春飛律師根據版權法的基本原則表示，回答Skill是否有版權所有者先要看Skill是否屬於作品，因為只有作品才能享有版權（著作權），在有版權的前提下才能確定版權所有者。《著作權法》（版權法）的基本原則是保護作品的具體表達形式，不保護思想、觀念或創意本身。在Skill構成作品的情況下，其開發者是版權所有者，除非通過合同對權屬有其他的約定。能否認定為「個人資產」取決於「煉化」過程中的權利權屬約定。
但這樣的歸屬需要區分具體場景，如果是個人創作/獨立開發者，例如一個人利用自己合法的私有數據（如自己的畫稿、聲音、代碼）在私人設備上煉化的 Skill，應當認定為個人資產。如果是企業職場環境則比較複雜，也是最容易發生爭議的領域。
公司利用員工的工作成果煉化的 Skill，其「個人資產」屬性極弱。多數情況下，由於數據源、算力和工作時間均由公司提供，該Skill會被視為職務作品或企業的商業秘密。只有當Skill深度綁定了員工的生物特徵（如聲音、肖像等）時，員工才擁有對其「人格權益」的控制權，但這並不等同於「財產所有權」。
郭春飛認為，Skill可以認定為財產。作為一種特定的數據集合，它屬於法律保護的虛擬財產範疇。網絡虛擬財產的概念、保護範圍、權利屬性、權利和義務內容等較為複雜，在理論和實踐中存在較大爭議。關於虛擬財產的法律屬性，目前尚未形成共識。她本人傾向於按照智慧財產權保護，Skill可以構成智慧財產權中的商業秘密，因為Skill的核心是那一串經過訓練的「權重數值」，這些數值具有非公開性、經濟性，且公司或開發者採取了保密措施。如果Skill涉及一種全新的算法結構或訓練模型的方法，且具有新穎性、創造性和實用性，開發者還可以申請發明專利，獲得批准後享有專利權，受到專利法保護。
被煉化員工的權利主張，核心路徑不在版權，而在人格權和個人信息保護
不斷完善的司法實踐
「目前法律界最擔心的並非Skill本身的版權，而是『數據來源的合規性』。」郭春飛律師進一步向《南方人物周刊》解釋。
她指出，如果Skill建立在侵權數據之上，那麼無論其被界定為何種資產，都可能被法院判令停止使用。郭春飛舉例，一款名為「張雪峰.Skill」的AI技能包是在張雪峰去世後面世的，根據技能包網頁介紹，開發者基於5本著作、15篇權威媒體深度採訪、三十多條一手語錄、11個關鍵決策記錄和完整的人生時間線深度調研……這些煉化時使用的材料如果是張雪峰享有著作權的作品，開發者則需獲得張雪峰的授權，否則將面臨侵犯版權的風險。如果煉化過程中對特定自然人的聲音、肖像、姓名進行了採集，還涉及到該自然人的姓名權、肖像權等人格權益，應得到其本人或繼承人的授權。
作為新興的科技應用於知識領域的產物，歷史上每逢技術跳躍，都會產生「版權大地震」。郭春飛援引典型案例闡述。如Napster音樂侵權案(1999)：Napster利用P2P文件分享技術向網友免費分享MP3格式音樂，法院認為該行為侵害了各大唱片公司的音樂版權，該案最終導致Napster破產。但技術的發展也逼迫唱片業轉型，催生了後來的iTunes和Spotify等合法的串流媒體模式。還有谷歌圖書案(2005-2016)：谷歌未經許可掃描數百萬本書籍建立索引，權利人起訴到法院，法院認為索引是為了搜索而非閱讀，屬於合法，由此確立了「轉換性使用」的標準，這為今天AI訓練數據的合法性埋下了伏筆。
在AI領域亦不乏先例。如「歐洲生成式AI版權第一案」（2025）——GEMA訴Open AI案被判訓練與輸出雙重侵權。2024年11月，著作權集體管理組織德國音樂演出和作品複製權協會（GEMA）嚮慕尼黑一家地方法院提起了這起訴訟。案件涉及九位德國音樂家的熱門歌曲，GEMA指控OpenAI未經許可便將音樂家創作的歌詞用於模型訓練，構成著作權侵權。2025年11月，法院宣判，OpenAI構成著作權侵權。慕尼黑這起案件的出爐，被外界視為具有示範性意義。GEMA在一份公開聲明中稱，這是歐洲首次對生成式AI使用受版權保護的作品進行法律評估，並作出有利於創作者的裁決。目前，該判決暫未生效，OpenAI可能會提起上訴。
在司法實踐中，美國更多採用個案判斷的路徑。林麗鴻注意到一個數據，到2026年4月，美國已經打了84起AI版權相關官司，「這個數字本身就說明法律制度規範跟不上。」她關注到2025年的兩起案件。Bartz訴Anthropic侵權案，加州北區聯邦地區法院2025年6月裁定，使用正版書訓練大模型構成合理使用，理由是轉換性強。但法院判原告捷訴的同時特意留了一個口子，說原告要是能證明AI生成內容會「稀釋」人類作者的市場，結論可能就反過來。同年2月，德拉瓦州聯邦地區法院在另一起類似案件中作出了相反的認定，被告AI法律搜索工具被認為替代效應太明顯，構成侵權。
歐盟走的是另一條路。《人工智慧法案》2015年8月生效，要求AI提供者公開訓練數據來源摘要。同時《版權指令》給了權利人選擇退出的權利，若聲明不許用，AI公司就得尊重。在林麗鴻看來，美國模式的好處是靈活，問題是不確定性太高。歐盟做法的好處是規則清楚，權利人有抓手。但也有批評意見認為其合規成本偏高，已經有多家美國公司因此暫緩在歐盟推廣AI產品。
林麗鴻表示，在實際案例方面，中國也有相關案件已進入司法程序。上海市金山區人民法院2025年審結的「美杜莎」案確立了相關裁判規則，認定將有著作權的作品作為AI訓練素材構成侵權。在「奧特曼」案中，杭州網際網路法院認為，以生成式AI數據訓練「並非以再現作品的獨創性表達為目的，且一般情況下數據訓練及生成過程中也未將在先作品展示給公眾」，在無證據證明影響作品正常使用或不合理損害權利人利益的情形下，是合理使用。分析過諸多案例後，林麗鴻坦言，這些均是個案認定，尚未形成統一的裁判規則。
在技術加速發展的當下，計時俊律師從時間維度提出了「多管齊下」的完善路徑：短期內可通過司法案例積累裁判經驗；中期應修訂《勞動法》《著作權法》等專門法律，以回應AI帶來的具體挑戰；長期則需考慮制定一部綜合性的「人工智慧治理」專項法規，進行系統性、前瞻性的制度構建。
針對Skill類新生事物，郭春飛律師指出，法律應在平衡「技術創新」與「個人權利」的前提下進行完善。她在具體立法層面指出，一是明確AI模型在訓練階段抓取數據是否屬於「合理使用」，建立「非表達性使用」的豁免與限制。如果Skill產生了新的功能（如答疑而非單純複製語錄），應給予一定的法律豁免，但需建立「利益分享機制」，可以參考現有的法定許可機制、獲酬權機制，充分發揮著作權集體管理組織集中授權的作用。二是完善「數字人格權」立法，擴展人身權範疇，將個人的「語言風格」、「職業技能特徵」、「思維模式」納入保護。應明確規定：即便數據屬於公司，但針對特定自然人的「技能蒸餾」必須獲得本人或其繼承人的明確授權。第三，推行「選擇退出（Opt-out）」機制，可參考《著作權法》中的製作錄音製品使用音樂作品法定許可，允許開發者在一定範圍內訓練，但權利人有權通過技術手段或法律聲明拒絕其作品/技能被「煉化」。
從不同主體的責任出發，胡磊律師指出，開發者在製作AI應用時應主動進行合規審查，優先獲取必要授權，並清晰標註版權資訊，充分尊重他人的人格權；平台則應承擔起相應的審核責任，加強內容審核與風險提示，利用技術手段主動識別潛在的侵權內容。各方需共同努力維護健康的行業環境，推動技術創新在法治的軌道上持續、健康發展。
回到法律法規本身，胡磊坦言：「法律的制定天然具有滯後性。任何新出現的法律問題，最終仍需回到現有的法治框架內，尋求解決的路徑。」
