AI时代的焦虑,不用大模型是等死,用是找死,反蒸馏自救是唯一出路

大模型基本蒸馏了人类所有公开的知识，我们天真的认为站在巨人的肩膀上，会极大的提高人效和生产力。

特别是claude code，openclaw, hermes这些能够持续规划执行任务，抽取业务和流程的技能包，甚至自我进化的智能体出现，特别是编程这块，真感觉大模型是无所不能。

对于个人来说，大模型是一把双刃剑，就好像一个学生用AI扫一扫题目，详细的答案就出来了。如果只为快速完成作业，你通常会直接抄答案，不思考不检验不判断，你一旦不用脑，一旦依赖惯了，AI就是妥妥的降智光环，用得越多人越蠢，这样使用AI自然是找死。

而更狠的是技能抽取，吃瓜群众也不再淡定，离职人员被蒸馏为技能包，一些大厂强制收集员工工作日常输入，工作多年的工核心技能或流程方法论一旦被复刻，结果是个人干不赢冰冷的机器。

但很抱歉，企业不是最终的赢家，如果你依赖公网的通用大模型，它每次版本升级，可能都融合了你类似的技能，业务流程，规则，知识库。不要低估狂热资本驱动的AGI，不保护好你的数字资源和搭建专有的token资产，无论企业或个人都会成为巨头的训练语料。

微软CEO发布了一篇长推文《A frontier without an ecosystem is not stable》，即《没有生态系统的前沿是不稳定的》，他很直白的阐明，AI 模型能够不断吸收人类与组织的专业知识并将其商品化，绝不希望看到这样一个世界：各个行业的每家公司都在把价值转让给少数几个吞噬一切的模型。

微软尚且担心被AI巨头吞噬，普通企业和个人真要尽快搭建起自主可控（别再依赖公用大模型了，数据隐私都只是君子协议），不断进化的智能体系统，将自有的业务流程，领域知识，方法论，判断能力持续积累和进化。

人工智能的革命不可避免，我们就拥抱变革，持续反蒸馏积累大模型无法积累的能力，为自己的价值而战。