文 | 沈素明

一位連中學(xué)老師都開(kāi)始使用 AI 備課時(shí)代，我們甚至重復(fù)著“知識(shí)是力量”、“知識(shí)是智慧的起點(diǎn)”這樣的陳詞濫調(diào)。最為可怕的，并非說(shuō)這話(huà)的人太落后，而是說(shuō)這話(huà)的人正拿著麥克風(fēng)，坐在講臺(tái)中央，被認(rèn)為是知識(shí)本身的代言人。他們用哲學(xué)引用包裝空洞的感性，用人文懷舊掩蓋結(jié)構(gòu)性真相。當(dāng)人工智能正在改寫(xiě)人類(lèi)知識(shí)邊界時(shí)，他們?nèi)匀辉谡務(wù)摗鞍乩瓐D對(duì)知識(shí)的定義”。、懷特海的浪漫階段似乎 AI 只是教科書(shū)的升級(jí)，而非文明的顛覆。

這一知識(shí)觀的問(wèn)題不在于“錯(cuò)誤”，而在于它已經(jīng)不構(gòu)成問(wèn)題。

它不是關(guān)于世界的運(yùn)行模式，而是關(guān)于溫室里的記憶。在那些重復(fù)中，知識(shí)仍然是一個(gè)“人類(lèi)意志下的結(jié)構(gòu)性積累”，它仍然是一個(gè)可以通過(guò)“閱讀、分析和沉淀”獲得智慧的線性過(guò)程。但真正的 AI 時(shí)過(guò)境遷，知識(shí)早已不再是一條以人類(lèi)為主導(dǎo)的河流，而是一條由人類(lèi)主導(dǎo)的河流模型、算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、接口調(diào)用巨大的認(rèn)知設(shè)備。你不再是“知識(shí)的主人”，甚至不再是“學(xué)習(xí)的主人”。你只是整個(gè)知識(shí)機(jī)制中被定義、引導(dǎo)和反饋的用戶(hù)。

那才是我們真正應(yīng)該問(wèn)的問(wèn)題。——AI 時(shí)代，知識(shí)到底屬于誰(shuí)？人類(lèi)還能提出問(wèn)題嗎？答案真的重要嗎？

第一，知識(shí)早已“脫人”：我仍然是講道理的，它已經(jīng)開(kāi)始計(jì)算了。

在 AI 在語(yǔ)境中，知識(shí)早已完成了“脫人”，變成了一種沒(méi)有主體，只有結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)分配過(guò)程。GPT 每一次訓(xùn)練迭代，不再依賴(lài)于個(gè)人智慧的積累，而是依賴(lài)于千億級(jí)其它語(yǔ)料輸入和模型反饋；B 站一個(gè) 30 萬(wàn)播視頻，內(nèi)容是否爆紅，并不取決于其知識(shí)含量，而是取決于標(biāo)題點(diǎn)擊量和推薦系統(tǒng)的權(quán)重。

那不是知識(shí)的衰退，而是轉(zhuǎn)變?yōu)橹R(shí)生產(chǎn)制度：

在這種結(jié)構(gòu)中，“真理”不再是知識(shí)的核心目標(biāo)，而是“被使用”；“理解”不再是知識(shí)價(jià)值的驗(yàn)證，而是“調(diào)用效率”。傳統(tǒng)意義上的“知識(shí)塑造人格”和“思想提升靈魂”的說(shuō)法被放在一邊 AI 領(lǐng)先的知識(shí)領(lǐng)域，只是一種浪漫的遺物，甚至是一種集體自欺欺人。

但遺憾的是，如今，大量的知識(shí)工作者仍然沉迷于“整理世界”的幻覺(jué)，他們認(rèn)為我們要面對(duì)的是“ AI 挑戰(zhàn)知識(shí)人士”，但真正的問(wèn)題是：AI “知識(shí)人”這個(gè)角色本身正在被撤銷(xiāo)。

那不是“角色交換”的時(shí)代，話(huà)語(yǔ)權(quán)更換時(shí)代。你們以為你們還在讀書(shū)，其實(shí)你們?cè)凇氨煌扑]”；您認(rèn)為您在提問(wèn)，實(shí)際上您正在完成系統(tǒng)預(yù)設(shè)的“問(wèn)題菜單”；你們認(rèn)為你們有知識(shí)，但實(shí)際上你們只是那一刻的瀏覽權(quán)。

若無(wú)法定義問(wèn)題，則注定只能定義。

所有這些的核心，不在于你是否會(huì)使用它們。 AI，這取決于你是否也可以提出“原創(chuàng)問(wèn)題”。真正的知識(shí)力量，不是“正確回答”，而是“定義問(wèn)題”。

AI 不是老師，這是答案之海，但是只有問(wèn)題的設(shè)定者才能真正定義答案的價(jià)值。。

而且我們正處在一個(gè)“問(wèn)題權(quán)力”正在轉(zhuǎn)移的時(shí)代。

它是一個(gè)徹底的“問(wèn)題界限崩潰”過(guò)程。最初的提問(wèn)權(quán)，是智者的證據(jù)；今天的提問(wèn)系統(tǒng)，是平臺(tái)的產(chǎn)物。

知識(shí)的這一邊，是個(gè)人創(chuàng)造的問(wèn)題；另一邊，是算法布置的答案。

因此，真正的知識(shí)轉(zhuǎn)型，不是“學(xué)習(xí)用途” AI "，而是"重構(gòu)問(wèn)題的結(jié)構(gòu)和權(quán)限"。

這個(gè)問(wèn)題，正是我所倡導(dǎo)的。 AI 真正的時(shí)代知識(shí)觀起點(diǎn)。

二、AI 時(shí)代知識(shí)觀:需要從“四重轉(zhuǎn)型”重啟。

在過(guò)去，我們認(rèn)為知識(shí)的演變是一個(gè)“經(jīng)驗(yàn)-邏輯-系統(tǒng)-智慧”的過(guò)程。每一代人都在學(xué)習(xí)中積累前人的思想，站在時(shí)間的臺(tái)階上。現(xiàn)在，AI 加入打破了這種線性結(jié)構(gòu)，知識(shí)不再是“積累”，而是“生成”；不再是“內(nèi)在”，而是“調(diào)用”；不再是“理解”，而是“預(yù)測(cè)”。這不是傳統(tǒng)知識(shí)的延續(xù)，而是范式的更替。

要從四個(gè)方面徹底理解知識(shí)觀的變化。

在傳統(tǒng)認(rèn)知中，誰(shuí)讀得多，記得牢，理解得深，誰(shuí)就有“知識(shí)”。知識(shí)是一種在大腦中保存靜態(tài)資源。

但 AI 時(shí)代，知識(shí)的核心在于“你是否有權(quán)調(diào)用它”。誰(shuí)擁有模型，誰(shuí)定義接口，誰(shuí)設(shè)計(jì)使用路徑，誰(shuí)是真正的知識(shí)操縱者。

也就是說(shuō)，將來(lái)不再是“有知識(shí)的人更強(qiáng)”，而是“了解路徑的人更快"。

理解是知識(shí)的終極價(jià)值，我們?cè)?jīng)相信：你思考，你沉淀，你反復(fù)感悟，這是成為智者的途徑。

但 AI 不是“理解”，而是“壓縮”：

也就是說(shuō)，AI 用重構(gòu)非人類(lèi)認(rèn)知機(jī)制的知識(shí)。這不是思考，而是“權(quán)重”訓(xùn)練出來(lái)的。它所知道的是概率。 / 表達(dá)密度最高的方法。

所以，如果人類(lèi)還抱著“理解一切”的線性想象，最終會(huì)陷入一種極度焦慮:你永遠(yuǎn)比不上一個(gè)。不理解你卻比你更了解你的系統(tǒng)。

大多數(shù)教育、管理和研究系統(tǒng)仍然以“正確答案”為價(jià)值錨點(diǎn)，這是工業(yè)時(shí)代的知識(shí)觀:高效、可復(fù)制、可驗(yàn)證。

但 AI 在時(shí)代，真正有價(jià)值的知識(shí)并非“正確的結(jié)論”，而是“一種可持續(xù)引導(dǎo)生成模型"。

這個(gè)背后的概念轉(zhuǎn)移至關(guān)重要：

換句話(huà)說(shuō)，未來(lái)的知識(shí)不是一個(gè)封閉的終點(diǎn)，而是一個(gè)系統(tǒng)的起點(diǎn)。

最致命的一點(diǎn)是，傳統(tǒng)的知識(shí)觀取決于權(quán)威認(rèn)證:論文、出版物、講座、職稱(chēng)和頭銜。這些機(jī)制曾經(jīng)是社會(huì)建設(shè)信任的基石。

但 AI 時(shí)至今日，信息爆炸促使“權(quán)威”溶解，“張力”逐漸成為判斷機(jī)制：

事實(shí)上，從大多數(shù)媒體內(nèi)容分發(fā)邏輯中可以看出這一點(diǎn)：流量和反饋只能通過(guò)制造認(rèn)知偏差和抵抗來(lái)實(shí)現(xiàn)。

所以，一個(gè)真正的知識(shí)分子，在這個(gè)時(shí)代必須具備以下幾點(diǎn)：結(jié)構(gòu)張力、點(diǎn)爆反饋、交易共識(shí)能力，不僅僅是“學(xué)習(xí)知識(shí)”。

「沈素明式知識(shí)觀」(對(duì)不起，我現(xiàn)在不明白更好的命名方法)的關(guān)鍵問(wèn)題是：

在上述四種結(jié)構(gòu)變化的基礎(chǔ)上，重構(gòu)問(wèn)題的界限，重建知識(shí)的作用機(jī)制，我想提出 AI 時(shí)代的知識(shí)觀，不再?gòu)摹爸R(shí)本身”入手，而是從“提問(wèn)權(quán)結(jié)構(gòu)”入手。

這種反應(yīng)既不是技術(shù)焦慮，也不是懷舊人文主義的態(tài)度，而是一種戰(zhàn)略反應(yīng)：

所以，真正的思考能力，并非記得多，懂得多，而是：

這才是 AI 時(shí)代的“智慧”。

傳統(tǒng)知識(shí)觀 vs AI 知識(shí)轉(zhuǎn)換路徑圖

新知識(shí)觀落地場(chǎng)：組織如何重建，個(gè)人如何突破？

重塑知識(shí)觀不是一個(gè)形而上的哲學(xué)游戲，而是一個(gè)生存制度的升級(jí)。它決定了組織能否學(xué)習(xí)，個(gè)人能否進(jìn)化，行業(yè)能否進(jìn)化。接下來(lái)，我們必須單獨(dú)回答:組織、個(gè)人和行業(yè)在新的知識(shí)范式下應(yīng)該如何行動(dòng)？

大多數(shù)企業(yè)的知識(shí)管理仍然處于“流程標(biāo)準(zhǔn)化”和“知識(shí)庫(kù)建設(shè)”的階段。這種行為的問(wèn)題是假設(shè)“正確答案”存在，組織應(yīng)該做的是“繼承”。

但 AI 所有正確答案都掉價(jià)了——你只需要問(wèn) ChatGPT，可以得到行業(yè)良好實(shí)踐的摘要，SOP、分析框架。

所以，企業(yè)要轉(zhuǎn)型為真正的“智能組織”，必須做兩件事：

· 建立問(wèn)題機(jī)制：設(shè)立“系統(tǒng)提問(wèn)者”職位(如戰(zhàn)略假設(shè)官、認(rèn)知驗(yàn)證官)，主要負(fù)責(zé)結(jié)構(gòu)挑戰(zhàn)問(wèn)題，促進(jìn)組織思考。

· 建立問(wèn)題跟蹤系統(tǒng)：例如“未解決問(wèn)題池”，記錄每一次戰(zhàn)略會(huì)議或執(zhí)行落地時(shí)的關(guān)鍵問(wèn)題，并記錄 AI 在工具的幫助下不斷迭代。

AI 已經(jīng)打破了知識(shí)不對(duì)稱(chēng)，顛覆了“名校-高薪-安全”的路徑依賴(lài)。未來(lái)的個(gè)人競(jìng)爭(zhēng)不在于你學(xué)到了什么，而在于你能不能。創(chuàng)建一個(gè)新的認(rèn)知領(lǐng)域。

它意味著三件事：

真正需要培養(yǎng)的不是更多的“知識(shí)專(zhuān)家”，而是更多的“認(rèn)知建筑師”。

過(guò)去，很多行業(yè)依靠信息稀缺來(lái)獲取紅利——誰(shuí)擁有更多的數(shù)據(jù)、信息和調(diào)查報(bào)告，誰(shuí)就是贏家。但是 AI 使信息無(wú)門(mén)檻暴露，“內(nèi)容溢出”成為新形勢(shì)。

未來(lái)行業(yè)的知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)將取決于誰(shuí)能控制復(fù)雜性？：

它的背后不在于數(shù)據(jù)的多少，而在于知識(shí)觀是否進(jìn)化。那些仍然依賴(lài)于“工作經(jīng)驗(yàn)” 總結(jié)文件“在做決策的公司，將在下一輪知識(shí)轉(zhuǎn)移中完全退出。

你還在尋找答案，時(shí)代已經(jīng)改變了問(wèn)題。

今天我們焦慮的原因，并非因?yàn)槲覀儧](méi)有足夠的努力，沒(méi)有足夠的努力去學(xué)習(xí)，而是因?yàn)?strong>我們使用了錯(cuò)誤的知識(shí)地圖。，繞圈子是一種早已不存在的地形。

真知識(shí)，不再是“知道”，而是“能夠提出新問(wèn)題的能力”。

真教育，不再是“教授知識(shí)”，而是“教授如何質(zhì)疑知識(shí)”。

真正的智慧，不是有答案，而是勇敢地走進(jìn)無(wú)人回答的問(wèn)題深處。

所以，最后只剩下一個(gè)值得你帶走的問(wèn)題：

那就是你存在的意義。

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