我“蒸馏”了美国“影子皇帝”彼得·蒂尔

本文来自微信公众号：青年横财发展会，作者：Uda

今天聊聊热词：“蒸馏”

曾几何时，蒸馏还是化学课的专属名词。

进入AI时代后，这个词又火了起来。

比如GitHub上热门话题“蒸馏你的同事skill”——用离职同事留下的文件和聊天记录，训练出一个AI分身。

这事传到小红书后，引发了新一轮恐慌。

随着Claude code等AI工具越来越强，“人走skill留”的担忧笼罩着打工人。

“同事被蒸馏，上午离职下午就用电子分身聊天怎么办？”

现在网上最火的讨论是，大家怕自己不知不觉被蒸馏，然后被公司扫地出门，留下AI分身继续干活。

后来这个现象扩展到名人skills，无数自带流量的人实现“赛博飞升”。

GitHub上有人把张雪峰蒸馏成升学顾问；

有人蒸馏了马斯克.skill，实现“首富为我打工”；

还有人把油管博主Dan Koe蒸馏成思维框架，说与其追更大神，不如直接蒸馏大神。

万物皆可蒸馏。从同事到网红，从老师到首富，只要留下足够多的言论，就能成为可调用的AI资源。

10年前《黑镜》就拍过类似故事，如今成了GitHub上的真实项目。

看完这些，我只剩一个问题：

蒸馏出来的东西，真的好用吗？

用过各种skill后，人们会不会像《黑镜》女主一样产生疑问？

本着实践精神，我决定亲自“蒸馏”试试。

首先选对象，我选了个难啃的：硅谷老炮、PayPal和Palantir联合创始人、对冲基金管理者、风险投资家、扎克伯格伯乐、马斯克“面壁者”、JD万斯恩师、FBI线人，被誉为美国“影子皇帝”的彼得·蒂尔。

动手前我研究了GitHub，发现决定蒸馏效果的不是技术，而是喂进去的内容。现在AI工具把技术门槛降得很低，比如开发者“花叔”不会写代码，靠Claude Code做出的skill质量和收藏量都吊打科班程序员。

所谓skill，就是给AI的人设说明书，真正花时间的是收集目标人物的言论。我收集了彼得·蒂尔的《从0到1》、斯坦福演讲、媒体采访、播客内容，甚至把影响他的书也喂了进去。

“赛博版彼得·蒂尔”上线后，问他已知的事能快速回答，问他没公开过的问题，也能用他的语气和逻辑回应。比如问增强运动会，回答既残酷又现实，有本尊30%的风格。

但我发现问题：不管问什么，它都用同一套框架回答，因为我预设提示词要求它“永远质疑共识，寻找被忽视的真相”。

与其说我蒸馏了彼得·蒂尔，不如说蒸馏了我对他的理解。蒸馏的天花板不是技术，而是信息完整性——公开信息里藏不住一个人真正的判断力，蒸馏出的只是公开形象，像一张面具。

但蒸馏并非没用。网上对蒸馏要么狂热要么恐惧，狂热者觉得能让名人打工，恐惧者怕被公司炼成数据包。这种恐惧不新鲜：1811年英国工人砸织布机，1885年《纽约时报》称机器是劳动敌人，1990年代担心ATM取代柜员，结果柜员没消失，工作内容变成销售和服务。

技术消灭一种工作，也会创造新工作。比如App开发者、AI提示词工程师，都是新技术催生的职业。

蒸馏不会诞生赛博灵魂，替代不了彼得·蒂尔或同事，但理解其边界后，它能成为好用的工具——谁不想要一个随时待命、永远冷静的AI助手呢？