巴菲特,张雪峰同事变"AI技能包",把人"炼化"合法吗?

“Skill炼化员工”引发的法律争议，是一个涉及知识产权、个人信息保护、人格权等多重法律边界的复杂问题

向网络那端发去一条消息，屏幕对面跟你对话的，是人，还是AI？工作群里与你信息往来的，是你的同事，还是一个虚拟的数字分身？近日，一个名为“同事.Skill”的项目正走红网络。作为AI领域的新兴应用，这一项目在数据集合的基础上，通过算法运行模拟真人操作，把人“炼化”为数字分身。把同事炼化为赛博永生，成了科技圈热议的焦点。

知名网络教育博主张雪峰去世后，一个名为“张雪峰.Skill”的AI技能包上线。其界面显示，这是“张雪峰的认知操作系统”，而非简单的语录合集，它是一个可运行的思维框架，旨在解答高考志愿、考研、职业规划等问题。巴菲特等一众投资高手的Skill接连出现，开发者称，使用该Skill可以用相应真人的逻辑经验做出决策分析。

“前任.Skill”“老板.Skill”“父母.Skill”等项目接连问世。“Skill炼化人”一事，随之引发法律争议：把人“炼化”合法吗？以真人为原型炼化出的“Skill”属于谁？劳动者打工的尽头，是被“炼化”后的AI取代吗？新的科技成果正在向既有的司法和伦理提出问题。对Skill现象的争议，暴露了现有法律框架在AI时代法律适应的滞后性，特别是在默会知识保护、数据权属界定、人格权延伸保护等方面存在明显空白。《南方人物周刊》采访了多位关注劳动法、智能体应用、版权专利保护等不同领域的律师学者，试图厘清上述问题的法律边界。



张雪峰.skill（图：资料图片）

把人“炼化”合法吗？

Skill并非横空出世。2025年10月16日，Anthropic旗下的Claude正式发布了Skills功能。两个月后，Anthropic将AgentSkills发布为开放标准，OpenAI、GitHub等相继采纳。2026年4月，一个名为“同事.Skill”的GitHub项目在5天内收获了超过6600颗星，冲上热搜，“Skill”概念火爆网络。“炼化同事”在人们戏谑之余，也暴露出社会对劳动者处境的担忧。

“从法律角度看，Skill其实就是一套打包好的提示工程和知识集合。”北京泽亨律师事务所财产辩护研究中心主任胡磊告诉《南方人物周刊》。这种新形式确实给生活带来了便利，但也让人工智能技术与传统法律规则的冲突变得越来越严重。

胡磊特别指出，并非所有Skill都能自动获得完整的法律权利。如果某个技能包大量引用了别人享有著作权的公开资料，如书籍、访谈记录或者视频内容，却未获授权，则很可能构成侵权，无法独立主张完整的著作权。尤其是像“张雪峰.Skill”这种涉及真实人物的项目，更要重点审查人格权保护的问题。

《中华人民共和国民法典》第994条明确规定，死者的姓名、肖像、名誉、荣誉等人格利益受法律保护，其近亲属有权维护这些合法权益。未经授权使用他人姓名制作技能包，或以数字方式复刻其思维风格和公众形象，可能侵犯姓名权、名誉权；即便当事人已故，其近亲属仍有权依法维权。Skill的出现，暴露了我国现行著作权法在应对人工智能这类新生事物时的不足。

当Skill用于炼化“同事”、“员工”，有什么法律风险？上海华夏汇鸿律师事务所主任‌计时俊表示，因“Skill炼化员工”引发的法律争议，是一个涉及知识产权、个人信息保护、人格权等多重法律边界的复杂问题。

计时俊提到当前法律存在的“空白地带”——默会知识保护。默会知识指的是员工在工作中积累的判断习惯、沟通节奏、问题拆解方式等知识，现有知识产权法和个人信息法只能覆盖一部分。这些默会知识被Skill炼化后呈现出的内容，归属权存在争议。

他还提到，在司法实践中，《个人信息保护法》虽然规定了处理敏感个人信息需取得“单独同意”，但企业以“人力资源管理所必需”为由处理员工数据时，边界不够清晰。员工在工作系统中留下的痕迹，其个人信息属性与公司数据资产的界限需要进一步界定。员工在职期间形成的数据资产在法律上归谁所有，现有法律体系对此存在空白。

计时俊认为，有特定指向的“默会知识”应属于该特定者所有，而从员工个人的默会知识中总结出的普遍化的、可以推广的工作经验、沟通话术、解析方式等，可以视为“职务信息”范畴。Skill目前难以被单一认定为某种性质的资产，而是可能同时涉及著作权、个人信息权益、人格权、数据权益等多重法律关系的复合体。

作为国内首例自动驾驶事故案件的维权律师，林丽鸿长期关注科技前沿的立法与司法实践研究问题。在炼化“同事”问题上，她指出，被炼化员工的权利主张，核心路径不在版权，而在人格权和个人信息保护。如果Skill以员工姓名命名，或模仿了其具有识别性的语言风格，涉及《民法典》第1014条姓名权和第1018条肖像权（如使用声音）的保护范畴。企业在炼化前，还须遵守《个人信息保护法》关于处理个人信息的“单独同意”要求。



网络虚拟财产的概念、保护范围、权利属性、权利和义务内容等较为复杂，在理论和实践中存在较大争议（图：视觉中国）

谁是Skill的拥有者？

炼化出来的“Skill”应该属于谁？这是一个颇具争议的问题，有着不同的解释维度和关注焦点。

长期关注专利保护领域的裴文魁律师表示，这暴露了中国现行法律法规在AI生成内容版权认定方面存在明显空白。他强调，现行《著作权法》主要基于“人类智力成果”这一核心前提，而AI生成内容是否构成作品、权利归属如何确定等问题缺乏明确规定。在司法实践中，法院通过“人类创造性投入”标准进行个案判断。如北京互联网法院在某相关案件中认定，用户通过提示词设计、参数调整等智力投入形成的AI生成内容可构成作品并受保护，但这种标准尚未形成统一的法律规定。

在这一争议点上，林丽鸿律师指出，Skill能否作为“作品”受《著作权法》保护，关键在于是否满足《著作权法》第三条规定的独创性要件。如有独创性则有版权（归创作者），如无独创性则无版权。其财产属性更多体现为数据资产或商业秘密，而非传统知识产权客体。

她进一步解释，通过工具自动聚合离职同事聊天记录、文档生成的Skill，仅是对既有工作流程的机械复述，缺乏开发者独立的个性化智力投入，不构成作品，自然也就没有“版权所有者”一说。但如果开发者独立设计了独特的思维链框架、原创的角色设定逻辑或富有创造性的表达结构，使得这个Skill文件本身凝结了足够的个性化智力劳动，那它就可以作为文字作品获得著作权保护。此时的版权所有者，是付出了智力劳动的Skill创作者——不是被炼化的员工，也不是AI模型。

即便不构成版权意义上的作品，一个精心提炼的Skill仍然具有现实的商业价值。林丽鸿解释：“能降低培训成本、提升服务的标准化程度。从这个角度看，它可以被纳入数据资产的范畴来考量。《民法典》第127条已为数据财产保护留下了制度接口。如果企业对这个Skill采取了保密措施，它还可能构成商业秘密，受《反不正当竞争法》保护。”

北京天驰君泰律师事务所高级合伙人、北京市文化娱乐法学会音乐法律专业委员会主任郭春飞律师根据版权法的基本原则表示，回答Skill是否有版权所有者先要看Skill是否属于作品，因为只有作品才能享有版权（著作权），在有版权的前提下才能确定版权所有者。《著作权法》（版权法）的基本原则是保护作品的具体表达形式，不保护思想、观念或创意本身。在Skill构成作品的情况下，其开发者是版权所有者，除非通过合同对权属有其他的约定。能否认定为“个人资产”取决于“炼化”过程中的权利权属约定。

但这样的归属需要区分具体场景，如果是个人创作/独立开发者，例如一个人利用自己合法的私有数据（如自己的画稿、声音、代码）在私人设备上炼化的Skill，应当认定为个人资产。如果是企业职场环境则比较复杂，也是最容易发生争议的领域。

公司利用员工的工作成果炼化的Skill，其“个人资产”属性极弱。多数情况下，由于数据源、算力和工作时间均由公司提供，该Skill会被视为职务作品或企业的商业秘密。只有当Skill深度绑定了员工的生物特征（如声音、肖像等）时，员工才拥有对其“人格权益”的控制权，但这并不等同于“财产所有权”。

郭春飞认为，Skill可以认定为财产。作为一种特定的数据集合，它属于法律保护的虚拟财产范畴。网络虚拟财产的概念、保护范围、权利属性、权利和义务内容等较为复杂，在理论和实践中存在较大争议。关于虚拟财产的法律属性，目前尚未形成共识。她本人倾向于按照知识产权保护，Skill可以构成知识产权中的商业秘密，因为Skill的核心是那一串经过训练的“权重数值”，这些数值具有非公开性、经济性，且公司或开发者采取了保密措施。如果Skill涉及一种全新的算法结构或训练模型的方法，且具有新颖性、创造性和实用性，开发者还可以申请发明专利，获得批准后享有专利权，受到专利法保护。



被炼化员工的权利主张，核心路径不在版权，而在人格权和个人信息保护（图：视觉中国）

不断完善的司法实践

“目前法律界最担心的并非Skill本身的版权，而是‘数据来源的合规性’。”郭春飞律师进一步向《南方人物周刊》解释。

她指出，如果Skill建立在侵权数据之上，那么无论其被界定为何种资产，都可能被法院判令停止使用。郭春飞举例，一款名为“张雪峰.Skill”的AI技能包是在张雪峰去世后面世的，根据技能包网页介绍，开发者基于5本著作、15篇权威媒体深度采访、三十多条一手语录、11个关键决策记录和完整的人生时间线深度调研……这些炼化时使用的材料如果是张雪峰享有著作权的作品，开发者则需获得张雪峰的授权，否则将面临侵犯版权的风险。如果炼化过程中对特定自然人的声音、肖像、姓名进行了采集，还涉及到该自然人的姓名权、肖像权等人格权益，应得到其本人或继承人的授权。

作为新兴的科技应用于知识领域的产物，历史上每逢技术跳跃，都会产生“版权大地震”。郭春飞援引典型案例阐述。如Napster音乐侵权案(1999)：Napster利用P2P文件分享技术向网友免费分享MP3格式音乐，法院认为该行为侵害了各大唱片公司的音乐版权，该案最终导致Napster破产。但技术的发展也逼迫唱片业转型，催生了后来的iTunes和Spotify等合法的流媒体模式。还有谷歌图书案(2005-2016)：谷歌未经许可扫描数百万本书籍建立索引，权利人起诉到法院，法院认为索引是为了搜索而非阅读，属于合法，由此确立了“转换性使用”的标准，这为今天AI训练数据的合法性埋下了伏笔。

在AI领域亦不乏先例。如“欧洲生成式AI版权第一案”（2025）——GEMA诉OpenAI案被判训练与输出双重侵权。2024年11月，著作权集体管理组织德国音乐演出和作品复制权协会（GEMA）向慕尼黑一家地方法院提起了这起诉讼。案件涉及九位德国音乐家的热门歌曲，GEMA指控OpenAI未经许可便将音乐家创作的歌词用于模型训练，构成著作权侵权。2025年11月，法院宣判，OpenAI构成著作权侵权。慕尼黑这起案件的出炉，被外界视为具有示范性意义。GEMA在一份公开声明中称，这是欧洲首次对生成式AI使用受版权保护的作品进行法律评估，并作出有利于创作者的裁决。目前，该判决暂未生效，OpenAI可能会提起上诉。

在司法实践中，美国更多采用个案判断的路径。林丽鸿注意到一个数据，到2026年4月，美国已经打了84起AI版权相关官司，“这个数字本身就说明法律制度规范跟不上。”她关注到2025年的两起案件。Bartz诉Anthropic侵权案，加州北区联邦地区法院2025年6月裁定，使用正版书训练大模型构成合理使用，理由是转换性强。但法院判原告胜诉的同时特意留了一个口子，说原告要是能证明AI生成内容会“稀释”人类作者的市场，结论可能就反过来。同年2月，特拉华州联邦地区法院在另一起类似案件中作出了相反的认定，被告AI法律搜索工具被认为替代效应太明显，构成侵权。

欧盟走的是另一条路。《人工智能法案》2015年8月生效，要求AI提供者公开训练数据来源摘要。同时《版权指令》给了权利人选择退出的权利，若声明不许用，AI公司就得尊重。在林丽鸿看来，美国模式的好处是灵活，问题是不确定性太高。欧盟做法的好处是规则清楚，权利人有抓手。但也有批评意见认为其合规成本偏高，已经有多家美国公司因此暂缓在欧盟推广AI产品。

林丽鸿表示，在实际案例方面，我国也有相关案件已进入司法程序。上海市金山区人民法院2025年审结的“美杜莎”案确立了相关裁判规则，认定将有著作权的作品作为AI训练素材构成侵权。在“奥特曼”案中，杭州互联网法院认为，以生成式AI数据训练“并非以再现作品的独创性表达为目的，且一般情况下数据训练及生成过程中也未将在先作品展示给公众”，在无证据证明影响作品正常使用或不合理损害权利人利益的情形下，是合理使用。分析过诸多案例后，林丽鸿坦言，这些均是个案认定，尚未形成统一的裁判规则。

在技术加速发展的当下，计时俊律师从时间维度提出了“多管齐下”的完善路径：短期内可通过司法案例积累裁判经验；中期应修订《劳动法》《著作权法》等专门法律，以回应AI带来的具体挑战；长期则需考虑制定一部综合性的“人工智能治理”专项法规，进行系统性、前瞻性的制度构建。

针对Skill类新生事物，郭春飞律师指出，法律应在平衡“技术创新”与“个人权利”的前提下进行完善。她在具体立法层面指出，一是明确AI模型在训练阶段抓取数据是否属于“合理使用”，建立“非表达性使用”的豁免与限制。如果Skill产生了新的功能（如答疑而非单纯复制语录），应给予一定的法律豁免，但需建立“利益分享机制”，可以参考现有的法定许可机制、获酬权机制，充分发挥著作权集体管理组织集中授权的作用。二是完善“数字人格权”立法，扩展人身权范畴，将个人的“语言风格”、“职业技能特征”、“思维模式”纳入保护。应明确规定：即便数据属于公司，但针对特定自然人的“技能蒸馏”必须获得本人或其继承人的明确授权。第三，推行“选择退出（Opt-out）”机制，可参考《著作权法》中的制作录音制品使用音乐作品法定许可，允许开发者在一定范围内训练，但权利人有权通过技术手段或法律声明拒绝其作品/技能被“炼化”。

从不同主体的责任出发，胡磊律师指出，开发者在制作AI应用时应主动进行合规审查，优先获取必要授权，并清晰标注版权信息，充分尊重他人的人格权；平台则应承担起相应的审核责任，加强内容审核与风险提示，利用技术手段主动识别潜在的侵权内容。各方需共同努力维护健康的行业环境，推动技术创新在法治的轨道上持续、健康发展。

回到法律法规本身，胡磊坦言：“法律的制定天然具有滞后性。任何新出现的法律问题，最终仍需回到现有的法治框架内，寻求解决的路径。”