今天小编分享的教育经验：知识的流水化时代：AI正从底部颠覆企业组织方式，欢迎阅读。
作者 | AI 工作坊
来源 | AI 深度研究员 管理智慧
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文章仅代表作者本人观点
经济的发展历来建立在 " 专业知识稀缺且昂贵 " 这一理念之上。
现在，人工智能（AI）的到来正彻底改变这一局面，使知识变得丰富且几乎免费。正如俗话所说，" 物以稀为贵 "，过去企业若想雇佣十几位博士级人才，得花费大量资金，还要提前数月筹备。而如今，只需在像 DeepSeek 这样的 AI 工具上敲几下键盘，几秒钟就能调用这样的智力资源。DeepSeek 作为我们熟知的 AI 工具，其强大的生成能力堪比 ChatGPT，让高端知识触手可及。
当智能变得既便宜又快捷时，我们的机构赖以生存的基本假设—— " 人类的洞见稀缺且昂贵 " ——就不再成立。试想，如果你能随时通过 DeepSeek 等 AI 工具请教一群专家，谁还会觉得智慧是高不可攀的奢侈品？这不仅会改变企业的组织方式，还会重塑创新模式，甚至影响每个人在学习和决策时的习惯。于是，一个问题摆在个人和组织面前：当智能无处不在且几乎免费时，你会如何应对？
降低智能成本的历史
这并不是人类第一次见证知识成本和传播方式的革命性变革。15 世纪中期，印刷术的出现打破了知识传播的高昂壁垒。那时没有印刷机，书籍全靠修道院的抄写员手工誊写，效率低下得令人抓狂。印刷术一出，这道瓶颈瞬间消失，欧洲迎来了翻天覆地的变化：新教改革重塑了宗教信仰，识字率猛增为普及小学教育铺路，科学家通过印刷论文交流思想，学术研究蓬勃发展。
这场变革的最大赢家是商业嗅觉敏锐的国家，如荷兰和英国，它们迎来了各自的黄金时代。尤其是英国，凭借这一红利奠定了几个世纪的全球霸主地位。后来，大众识字与公立教育的结合让智能资源更加充沛，直接推动了工业化。工厂分工越来越细，复杂的劳动协作带动经济增长。18 世纪末，男性识字率高的国家率先迈入工业化；到 19 世纪末，技术最先进的经济体往往也是识字率最高的。工人掌握新技术，劳动力市场催生更多专业岗位，形成至今仍在持续的良性循环。
到了现代，互联网极大降低了获取可靠信息的成本。小时候，我想查资料，得跑图书馆，带一堆清单，耗费半天时间。如今，人工智能成为这场千年变革的下一站，像 DeepSeek 这样的工具正在重新定义经济和智力的未来。正如老话所说，" 知识就是力量 "，AI 让这股力量变得触手可及。
AI 的顿悟时刻
2022 年 12 月，我第一次使用 AI 工具，感觉像是打开了一扇新世界的大门。起初，我只是拿它玩些小花样，比如让它 " 用 Eminem 的风格重写《独立宣言》" —— " 哟，兄弟们站出来大声喊，这群人绝不低头！" 现在想想，这就像让米其林大厨煎个鸡蛋，大材小用。
真正的震撼发生在 2023 年 1 月的一个下午。我和 12 岁的女儿突发奇想，用类似 DeepSeek 的 AI 工具合作设计了一款桌游。我先告诉它我们喜欢的和讨厌的游戏，它迅速分析出我们偏好路线建设、资源管理、收集和战略规划的游戏，还喜欢胜负难料的紧张感，同时剔除了《风险》和《大富翁》中我们讨厌的元素。接着，我让它基于这些特点设计一个历史主题游戏。它提出了《元素发现》：玩家扮演 18、19 世纪的化学家，竞相发现新元素，通过收集和交易资源完成实验得分，还能互相搞点小破坏。我又要求细化资源、玩法和角色，它立刻给出了四种角色——炼金术士、破坏者、商人、科学家，并推荐了拉瓦锡、居里夫人等历史人物。
短短两三小时，我们用 AI 工具做出了一个粗糙但可玩的游戏。这让我意识到，像 DeepSeek 这样的 AI 可以将几周的研发浓缩成几小时。这对产品开发、市场分析甚至企业战略意味着什么？它展现了创造性解决问题的能力，真是 " 点石成金 "。
从 " 鹦鹉学舌 " 到深度思考
一万亿这个数字让人头晕。难怪科学家们一开始被 AI 的大型语言模型（LLM）弄得晕头转向。这些模型参数多达 10 亿、5000 亿甚至 1 万亿，我们至今没完全搞懂其运作原理。过去七年，这些模型频频突破极限，但 2021 年有些理论家称它们只是 " 随机鹦鹉 "，靠训练数据统计模式瞎猜。
然而，对于被 AI 惊艳的人来说，很难相信它们只是复读机。尤其是最近半年，DeepSeek 等工具的表现让这种怀疑站不住脚。早期 LLM 缺乏反思能力，像 " 凭感觉走 " 的第一类思维（诺贝尔奖得主丹尼尔 · 卡尼曼语）。真正的深度在于第二类思维——深思熟虑、有条理。2023 年 9 月，AI 推出推理模型，能拆解复杂问题、验证结论、调整步骤，表现堪比博士级专家。最近的趋势是将这些模型变为研究助手，效果惊人。
前阵子，我让一个 AI 分析 " 大型活动和运营的环境影响 "，包括 F1 赛车、Coachella 音乐节等。它花 73 分钟，查 29 个来源，给出一份 1916 字的报告，质量堪比研究生几天的工作。18 个月前，AI 只能帮我干 30 分钟的小活儿，现在完全不可同日而语。
知识的流水化
从古至今，知识的使用和认知劳动一直在进化。古代，庙堂秘密和早期文本由守门人把控；印刷术让知识从抄写员和学者的象牙塔走向大众；互联网更进一步，人人联网，信息几乎平等，挑战变成了如何解读。如今，那些曾经稀有复杂的任务变得唾手可得，成本低得不可思议。
可我跟大公司老板聊时，发现他们大多把 AI 用在鸡毛蒜皮的地方，比如自动化客服省点钱。Salesforce 的 CEO 说，他们每周 3.6 万条客服咨询有 86% 靠 AI 搞定；瑞典金融科技公司 Klarna 用 AI 处理三分之二的客服聊天，赚了 4000 万美元利润。但靠节省 10% 的客服成本就能翻天覆地？开玩笑吧，哪家伟大企业是靠抠成本起家的？
很多公司拿 AI 干每小时 50 美元的活儿，比如客服聊天，有用，但谈不上革命。可同样的 AI 平台能搞定每小时 5000 美元的大活儿——研发、战略规划、专业咨询，为啥不用呢？说白了，大家很难想象那些交给高管或顶尖人才的 " 高价值任务 " 能让机器干。稀缺的人才才值钱嘛，所以企业组织都围绕 " 聪明人有限 " 这原则搭起来的。
拿制药公司举例，他们指望研发重磅药物，可最大的瓶颈是审批流程——一个新药上市要 10-15 年、10 多亿美元，几千个候选里可能只有一个成功。结果呢，他们的营销人员可能是顶尖研究者的千倍，专业人才就是这么稀缺。可有了 AI，企业领导还在 " 接受 " 阶段，没到 " 相信 " 阶段。他们觉得有些问题太贵，解决不了，就忍着，像忍背痛似的。但当限制从 " 能不能想出办法 " 变成 " 多快能验证和实施 "，一切都会变。
这影响深远。当每个问题都能调动几十个博士级腦力去攻克时，创新速度会像脱缰野马。就像福特的生产线加速了汽车制造，AI 让想法和方案能不断迭代优化。企业能更快试错、学习、转向。可如果不能行动起来，这些聪明想法就是白搭。能干好的公司，会学会用好 AI 这个 " 数字智囊团 " 的建议。
AI 参与的生活
过去 18 个月，AI 在我的工作中越来越重要。2024 年 6 月某天，用 AI 拼凑系统 38 次，往来 7.9 万字支持研究。现在，每次开会都有 AI 做笔记，研究工具常来帮忙。写这篇文时，我一周向 LLM 提了 144 个问题。DeepSeek 这样的工具让我用 AI 查东西比用 Google 和百度还多。
最意外的是，AI 让我干活更快更多，螢幕前时间却少了。
当智慧的成本几近于零时，真正的瓶颈已不再是 " 如何获取大腦 "，而是 " 我们如何善加利用 "。那些能提出好问题、客观评估答案并果断行动的个人和组织，将成为大赢家。他们也需要思考：手里的时间多了，该拿它来做什么？
参考资料：https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-02-28/how-ai-reasoning-models-will-change-companies-and-the-economy
