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人工智能正以前所未有的速度改变着全球知识工作者的工作方式。从医疗、法律到教育、专业服务，AI的引入不仅提升了工作效率，还催生了全新的工作模式和流程。调研显示，使用人工智能辅助咨询的顾问平均完成的任务多12.2%，完成任务的速度提高25.1%，且结果质量提高了40%以上。AI将改变知识工作，但并非取而代之，而是与人类协同工作，创造新的工作流程和职责。
知识工作者是那些主要以知识为基础进行工作的个人，他们的主要任务是创造和应用知识，以推动组织的发展和创新。在过去几十年中，随着信息技术的进步和全球化的推进，知识工作者的身份和角色经历了显著变化。从最初的单一任务执行转变为多任务处理、跨部门协作和创新驱动的工作模式。进入人工智能时代，许多重复性、规则性强的任务可以不再由人来完成，知识工作者的工作重点进一步转向更具创造性的领域。他们需要具备更高的跨学科知识，能够与人工智能协同工作，利用AI的优势来解决复杂问题和推动创新。
传统的知识工作建立在DIKW模型（数据-信息-知识-智慧模型）之上，该模型强调每一层次在转化过程中所增加的价值。进入21世纪，经历高速发展的信息时代，知识工作方法变得更加具像化。CODE方法论（Capture, Organize, Distill, Express）强调通过收集、组织、提炼和表达四个步骤来优化知识工作流程。在人工智能时代，这一方法论的各个环节都得到了AI的赋能。在收集环节，AI可以自动化地从海量数据中筛选和收集信息，极大提高信息获取的效率和准确性。在组织环节，利用大语言模型对信息进行分类和关联，建立复杂的知识图谱，帮助用户更好地理解和利用信息。在提炼环节，通过自然语言处理和机器学习，AI可以从大量信息中提取出有价值的洞察，辅助决策和创新。而在表达呈现上，AI可以生成报告、PPT甚至音、视频内容进行传播，提升表达的效率和效果。
生产力工具的起源可追溯到20世纪初。随着工业化进程的推进，企业对信息处理和管理的需求日益增长，催生了早期的办公自动化工具。在过去一个世纪，随着信息技术的不断进步和发展，生产力工具也得到了长足的创新和发展。从机械化阶段的打字机和计算器，到电子化阶段的电子计算机，再到集成化阶段的Microsoft Office套件，移动化阶段的智能手机和平板电脑，云化阶段的Google Workspace和Microsoft 365，直至智能化阶段的AI赋能工具，生产力工具的演进为知识工作者提供了更高效的工作手段。AI技术的广泛应用，推动了知识工作方法的变革，尤其是在CODE方法论的四个核心步骤中实现了更加智能化、自动化的流程提升，也促进了生产力工具的快速演进，使得知识工作者能够更加高效地发挥其潜力。
随着AI的引入，知识工作的新局面逐渐展开。知识工作者能够更高效地审视并优化工作流程，将重复性任务交给AI，从而释放出更多的时间和精力，专注于那些无法由机器代替的战略性和创新性工作。AI客服系统通过自动化处理大量客户服务请求，显著减少了人力成本并提升了服务效率。通过智能助理、自动化流程和数据分析等功能，显著提高了知识工作者的工作效率。
从数据组织成信息是知识工作的重要环节，这一过程离不开生产力工具的赋能。在过去，知识工作者需要花费大量的时间和精力，将非结构化数据组织为结构化信息呈现。而大语言模型具备强大的语义理解能力，能够将手写轨迹、视频、音频各种形式的非结构化数据转换为结构化呈现，从而使其成为可检索、可组织且有意义的信息。
在传统知识管理领域，从信息向知识的转化依赖于用户主动参与和人工处理。用户需要手动筛选、整理和组织信息，以形成有价值的知识。这种方式不仅耗时耗力，而且容易受到个人水平限制，导致知识管理效率和质量参差不齐。在AI时代，信息到知识的转化过程发生了根本性变化。得益于强大的人工智能技术，尤其是大语言模型赋能，信息处理的方式不再依赖单纯的人为筛选和整理。大语言模型可以快速理解和分析海量信息，自动提取出其中的关键部分，并以结构化的形式萃取出有用的知识。这种转化方式不仅大大提高了效率，还减少了人为因素干扰，保证了知识管理的质量。
随着大模型的发展，知识的生产从依赖人工整理转向智能自动化，知识获取更加高效，帮助企业和个人更快形成知识资产，进一步释放知识工作者的创造力。在知识管理模型中，从知识到智慧的演进是最高层级。从信息到知识，需要系统化理解，强调模式识别、关联和因果关系，而智慧则更进一步，基于知识的深度理解、批判性思维和创造性应用，做出正确的决策甚至是前瞻性的创新，也是知识工作的真正价值体现。在人工智能时代，大模型能够模拟智慧的某些特征，识别复杂模式，揭示潜在的趋势和关联，辅助决策者在复杂环境中做出更明智的选择。
