今天小編分享的教育經驗：知識的流水化時代：AI正從底部颠覆企業組織方式，歡迎閱讀。
作者 | AI 工作坊
來源 | AI 深度研究員 管理智慧
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文章僅代表作者本人觀點
經濟的發展歷來建立在 " 專業知識稀缺且昂貴 " 這一理念之上。
現在，人工智能（AI）的到來正徹底改變這一局面，使知識變得豐富且幾乎免費。正如俗話所說，" 物以稀為貴 "，過去企業若想雇傭十幾位博士級人才，得花費大量資金，還要提前數月籌備。而如今，只需在像 DeepSeek 這樣的 AI 工具上敲幾下鍵盤，幾秒鍾就能調用這樣的智力資源。DeepSeek 作為我們熟知的 AI 工具，其強大的生成能力堪比 ChatGPT，讓高端知識觸手可及。
當智能變得既便宜又快捷時，我們的機構賴以生存的基本假設—— " 人類的洞見稀缺且昂貴 " ——就不再成立。試想，如果你能随時通過 DeepSeek 等 AI 工具請教一群專家，誰還會覺得智慧是高不可攀的奢侈品？這不僅會改變企業的組織方式，還會重塑創新模式，甚至影響每個人在學習和決策時的習慣。于是，一個問題擺在個人和組織面前：當智能無處不在且幾乎免費時，你會如何應對？
降低智能成本的歷史
這并不是人類第一次見證知識成本和傳播方式的革命性變革。15 世紀中期，印刷術的出現打破了知識傳播的高昂壁壘。那時沒有印刷機，書籍全靠修道院的抄寫員手工謄寫，效率低下得令人抓狂。印刷術一出，這道瓶頸瞬間消失，歐洲迎來了翻天覆地的變化：新教改革重塑了宗教信仰，識字率猛增為普及小學教育鋪路，科學家通過印刷論文交流思想，學術研究蓬勃發展。
這場變革的最大赢家是商業嗅覺敏銳的國家，如荷蘭和英國，它們迎來了各自的黃金時代。尤其是英國，憑借這一紅利奠定了幾個世紀的全球霸主地位。後來，大眾識字與公立教育的結合讓智能資源更加充沛，直接推動了工業化。工廠分工越來越細，復雜的勞動協作帶動經濟增長。18 世紀末，男性識字率高的國家率先邁入工業化；到 19 世紀末，技術最先進的經濟體往往也是識字率最高的。工人掌握新技術，勞動力市場催生更多專業崗位，形成至今仍在持續的良性循環。
到了現代，互聯網極大降低了獲取可靠信息的成本。小時候，我想查資料，得跑圖書館，帶一堆清單，耗費半天時間。如今，人工智能成為這場千年變革的下一站，像 DeepSeek 這樣的工具正在重新定義經濟和智力的未來。正如老話所說，" 知識就是力量 "，AI 讓這股力量變得觸手可及。
AI 的頓悟時刻
2022 年 12 月，我第一次使用 AI 工具，感覺像是打開了一扇新世界的大門。起初，我只是拿它玩些小花樣，比如讓它 " 用 Eminem 的風格重寫《獨立宣言》" —— " 喲，兄弟們站出來大聲喊，這群人絕不低頭！" 現在想想，這就像讓米其林大廚煎個雞蛋，大材小用。
真正的震撼發生在 2023 年 1 月的一個下午。我和 12 歲的女兒突發奇想，用類似 DeepSeek 的 AI 工具合作設計了一款桌遊。我先告訴它我們喜歡的和讨厭的遊戲，它迅速分析出我們偏好路線建設、資源管理、收集和戰略規劃的遊戲，還喜歡勝負難料的緊張感，同時剔除了《風險》和《大富翁》中我們讨厭的元素。接着，我讓它基于這些特點設計一個歷史主題遊戲。它提出了《元素發現》：玩家扮演 18、19 世紀的化學家，競相發現新元素，通過收集和交易資源完成實驗得分，還能互相搞點小破壞。我又要求細化資源、玩法和角色，它立刻給出了四種角色——煉金術士、破壞者、商人、科學家，并推薦了拉瓦錫、居裡夫人等歷史人物。
短短兩三小時，我們用 AI 工具做出了一個粗糙但可玩的遊戲。這讓我意識到，像 DeepSeek 這樣的 AI 可以将幾周的研發濃縮成幾小時。這對產品開發、市場分析甚至企業戰略意味着什麼？它展現了創造性解決問題的能力，真是 " 點石成金 "。
從 " 鹦鹉學舌 " 到深度思考
一萬億這個數字讓人頭暈。難怪科學家們一開始被 AI 的大型語言模型（LLM）弄得暈頭轉向。這些模型參數多達 10 億、5000 億甚至 1 萬億，我們至今沒完全搞懂其運作原理。過去七年，這些模型頻頻突破極限，但 2021 年有些理論家稱它們只是 " 随機鹦鹉 "，靠訓練數據統計模式瞎猜。
然而，對于被 AI 驚豔的人來說，很難相信它們只是復讀機。尤其是最近半年，DeepSeek 等工具的表現讓這種懷疑站不住腳。早期 LLM 缺乏反思能力，像 " 憑感覺走 " 的第一類思維（諾貝爾獎得主丹尼爾 · 卡尼曼語）。真正的深度在于第二類思維——深思熟慮、有條理。2023 年 9 月，AI 推出推理模型，能拆解復雜問題、驗證結論、調整步驟，表現堪比博士級專家。最近的趨勢是将這些模型變為研究助手，效果驚人。
前陣子，我讓一個 AI 分析 " 大型活動和運營的環境影響 "，包括 F1 賽車、Coachella 音樂節等。它花 73 分鍾，查 29 個來源，給出一份 1916 字的報告，質量堪比研究生幾天的工作。18 個月前，AI 只能幫我幹 30 分鍾的小活兒，現在完全不可同日而語。
知識的流水化
從古至今，知識的使用和認知勞動一直在進化。古代，廟堂秘密和早期文本由守門人把控；印刷術讓知識從抄寫員和學者的象牙塔走向大眾；互聯網更進一步，人人聯網，信息幾乎平等，挑戰變成了如何解讀。如今，那些曾經稀有復雜的任務變得唾手可得，成本低得不可思議。
可我跟大公司老板聊時，發現他們大多把 AI 用在雞毛蒜皮的地方，比如自動化客服省點錢。Salesforce 的 CEO 說，他們每周 3.6 萬條客服咨詢有 86% 靠 AI 搞定；瑞典金融科技公司 Klarna 用 AI 處理三分之二的客服聊天，賺了 4000 萬美元利潤。但靠節省 10% 的客服成本就能翻天覆地？開玩笑吧，哪家偉大企業是靠摳成本起家的？
很多公司拿 AI 幹每小時 50 美元的活兒，比如客服聊天，有用，但談不上革命。可同樣的 AI 平台能搞定每小時 5000 美元的大活兒——研發、戰略規劃、專業咨詢，為啥不用呢？說白了，大家很難想象那些交給高管或頂尖人才的 " 高價值任務 " 能讓機器幹。稀缺的人才才值錢嘛，所以企業組織都圍繞 " 聰明人有限 " 這原則搭起來的。
拿制藥公司舉例，他們指望研發重磅藥物，可最大的瓶頸是審批流程——一個新藥上市要 10-15 年、10 多億美元，幾千個候選裡可能只有一個成功。結果呢，他們的營銷人員可能是頂尖研究者的千倍，專業人才就是這麼稀缺。可有了 AI，企業領導還在 " 接受 " 階段，沒到 " 相信 " 階段。他們覺得有些問題太貴，解決不了，就忍着，像忍背痛似的。但當限制從 " 能不能想出辦法 " 變成 " 多快能驗證和實施 "，一切都會變。
這影響深遠。當每個問題都能調動幾十個博士級腦力去攻克時，創新速度會像脫缰野馬。就像福特的生產線加速了汽車制造，AI 讓想法和方案能不斷迭代優化。企業能更快試錯、學習、轉向。可如果不能行動起來，這些聰明想法就是白搭。能幹好的公司，會學會用好 AI 這個 " 數字智囊團 " 的建議。
AI 參與的生活
過去 18 個月，AI 在我的工作中越來越重要。2024 年 6 月某天，用 AI 拼湊系統 38 次，往來 7.9 萬字支持研究。現在，每次開會都有 AI 做筆記，研究工具常來幫忙。寫這篇文時，我一周向 LLM 提了 144 個問題。DeepSeek 這樣的工具讓我用 AI 查東西比用 Google 和百度還多。
最意外的是，AI 讓我幹活更快更多，螢幕前時間卻少了。
當智慧的成本幾近于零時，真正的瓶頸已不再是 " 如何獲取大腦 "，而是 " 我們如何善加利用 "。那些能提出好問題、客觀評估答案并果斷行動的個人和組織，将成為大赢家。他們也需要思考：手裡的時間多了，該拿它來做什麼？
參考資料：https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-02-28/how-ai-reasoning-models-will-change-companies-and-the-economy
