從“知行”到“知創”：數智時代的員工知識創新之路

在大數據、人工智能和社會經濟活動深度融合的背景下，“數智”成為一種重要的戰略資源和生產要素，成為驅動創新發展的核心動力。“數智化”與“數字化”有所不同，前者是在后者的基礎上增加了“智能化”的概念，所謂“智能化”主要依托智能手段，包括智能技術、人工智能、機器人和先進算法等（SmartTechnology，ArtificialIntelligence，Robotics，andAlgorithms，STARA）。可以說，“數智化”是“數字化”的升級版本和進階階段。數智賦能知識創新，可以提升創新速度和效率，使知識共享得以大規模實現，進一步引發知識革命，牽引產業升級和業務再造。同時，這一變革也使得組織和員工，將共同面對一個巨大的機遇和挑戰。

數智時代背景下的知識創新變局

第一，知識創新路徑實現躍升。由于強大數據和算力的支持，許多領域擁有了強大的數智底座，打造出數智賦能知識創新的高維途徑，比如智慧城市、智慧社區的構建，形成了隨取隨用的數據池和智能庫，知識創新不再只依靠人的思考，數智賦能成為知識創新的大動脈。人類的創新路徑從“知行合一”的實踐創新，躍升為“知創合一”的虛擬創新，借助數字孿生、元宇宙現實的知識創新，正在成為知識創新的主要途徑。

第二，知識創新方式不斷迭代。在組織內部，社會化交流為主的知識創造過程，將被“人-機”“機-機”模式逐漸替代。在組織外部，上下游合作共創模式，將發展成為網絡式協同創新模式，多元主體、多元交互、多元介質的知識創新體成為主要創新模式。在工具使用上，人工智能與大數據結合，可以從海量數據中找到創新規律和創新模式，實現輔助創新甚至自主創新的功能。

第三，知識創新場景全面重塑。AI場景成為知識創新的主要場域，數據驅動、智能運營的知識創新場景，為組織提供了“即創即用”的知創空間。知識創新的場景具有了“數字底座+數據要素+智能創新”的全新特征，正如上海市合力打造的“AI城市”“車路協同”“數智水岸”“數字孿生城”等四大超級場景，都是數智化場景。在這些數智場景中進行知識創新，無論是創新邏輯與實施方法，都與傳統場景完全不同，全部需要借助數智化手段來實現。

數智賦能情景中的知識創新特征

2024年7月，中國共產黨第二十屆中央委員會第三次全體會議通過的《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》中，首次提出“數智”一詞，意味著數字化與智能化聯合驅動的數智時代已經到來，數智賦能全社會高質量發展勢不可擋，這對于全社會的知識創新領域，將是一次史無前例的變革與重塑。

首先，網絡共創成為新常態。借助線上虛擬環境共同完成知識創新，成為人工智能時代中知識創新的主要方式。例如，企業員工可以通過虛擬學習社區進行知識創新，也可以通過網絡式協同系統進行知識創新。知識共創是以價值共創理論為基礎、以多方知識源共同創新為核心的一系列開放式創新行為，它通過互動交流使知識源之間相互學習，通過不斷反復試錯、深入探索和內容耦合產生新知識，以企業與用戶知識共創為例，其共創過程包括知識共享、獲取、融合和創造等四個過程，這四個過程在數智賦能下不斷循環迭代，形成一個知識創新閉環。

其次，人機一體成為新基礎。從智能增強的理論觀點看，“人機協同”已經成為一種常見的工作模式。實際上，人機關系已經不只停留在協同上了，人機一體已成為數智時代知識創新的基礎，“人不離機，機不離人”成為知識管理與創新的普遍現象。為此，數智賦能的知識創新以人機一體化為主要工作單元，具體賦能途徑主要有平臺賦能創新和算力賦能創新。同時，人機一體化也貫穿了知識創新管理的全過程。

最后，知識更新成為新條件。人工智能生成技術席卷全球，快速成為傳統勞動力的替代品。傳統的勞動技能面臨被全面替代的壓力，知識創新成為職場必備能力，而知識創新的大前提是知識更新。由于知識迭代速度正在飛速加快，沒有知識更新就談不上知識創新。因此，數智賦能的知識更新水平的高低，直接決定了知識創新的效能。提升知識更新的水平，主要有兩種方式，一種是在操作層面上，提升知識更新的能力，通過各種知識更新途徑將知識體系重新構建，即知識體系重構；另一種是在底層邏輯上，迭代知識更新的思維，學會更多地利用智能手段來輔助知識更新，即數智思維重塑（見圖1）。

一些員工將會因為知識更新不及時，失去就業機會；也有一些員工將會因為角色轉變不到位，失去工作崗位。可見，“數智”對于留下來的員工是“賦”能，對于離開的員工則是一種“負”能。員工只有具備了“非程式化”和“認知交互”式的知識創新能力，才能持續在職場上發揮作用，否則就會被人工智能及掌握人工智能的員工迅速取代，正如一句網絡流行語所言：“替代你的不是AI，就是學會用AI的同事”。

人工智能沖擊下的知識創新路徑

在《2024年國務院政府工作報告》中，我國首次提出了開展“人工智能+”行動，并在該報告中三次提到了人工智能。人工智能對于員工個體而言，則是一個前所未有的巨大挑戰。2018年，Brougham和Haar首次提出了人工智能沖擊意識，并將其定義為：員工感到其工作將被人工智能新技術替代的程度，體現了人工智能沖擊對員工的認知影響和轉變。其實，人工智能沖擊會給員工帶來很多認知轉變，包括替代意識、協同意識和創新意識等各個方面，這些認知會對員工的知識更新產生直接影響，決定了員工在知識創新方面的最終表現。

數智時代的知識創新，包括創新內容和創新方式，都需要通過數智賦能的知識更新來實現。知識更新（KnowledgeUpdate）屬于一種學習行為，是知識創新的核心驅動力，數智時代的知識更新具有“速成性、升維性、顛覆性”等新特征，其核心內容為知識追加、知識摒棄、知識重組和知識交互等四類行為（見圖2）。這些知識更新行為決定著員工的知識更新水平，也決定了其知識創新的成敗。知識追加就是給自己的知識做“加法”，比如知識求取（KnowledgeSourcing）、知識搜尋（KnowledgeSearch）、知識尋求（KnowledgeSeeking）等行為都屬于這一類。知識摒棄就是給自己的知識做“減法”，包括主動遺忘（IntentionalForgetting）、知識過濾（KnowledgeFiltering）等行為皆是此類。知識重組就是給知識做“乘法”，主要包含知識整合（KnowledgeIntegration）、知識吸收（KnowledgeAbsorption）等行為。知識交互就是給現有知識做“除法”，主要包括知識共享（KnowledgeSharing）、知識隱藏（KnowledgeHiding）、知識交換（KnowledgeExchange）等行為。知識重構過程一般包括三大核心機制：替代機制、演化機制和轉換機制，知識追加和知識摒棄屬于其中的替代機制，知識重組屬于其中的演化機制，知識交互則屬于其中的轉換機制，在這三大機制功共同作用下，員工才能夠完成知識更新的全過程。

在數智時代背景下，知識更新的模式亦產生了巨大變化。

從知識追加角度看，由于現代信息技術的進步，基于知識圖譜的電子知識庫成為知識儲備與賦能的主要方式，如何借助系統實現知識遷移，成為當今知識創新成敗的核心要素，這其中，員工能否在電子知識庫中獲取知識，并自主完成知識更新成為知識創新的首要條件和關鍵成因，就是說，員工只有在“人機協同”的情景下快速完成知識追加，才能適應數智時代的知識更新要求，完成知識創新過程。目前已有大語言模型（LargeLanguageModel，LLM）面世，比如ChatGPT、Kimi、文心一言、訊飛星火、通義千問等，員工進行知識追加的途徑和效率都已大幅提升，運用這些大語言模型實現知識更新，成為數智時代員工創新的基本功。

從知識摒棄角度看，在人工智能的浪潮下，員工的一些常規技能將被全面替代，因而面臨著“去技能化”的問題，員工過往的部分甚至全部知識都面臨著“無用”的境地。同時，面對人工智能應用下的“人機協同”情景，過去的一些經驗甚至會產生錯誤判斷，比如，需要用大數據和大模型來分析預測的情景，個體的經驗很難發揮作用。在人工智能的沖擊下，員工不可避免地要面對知識更新的挑戰，在數智時代里，數智賦能的知識更新，成為了知識創新的必經之路，只有通過這一關，才能完成職場的數智化蛻變，實現一次華麗的轉身，在職業軌道上可持續發展。

從知識重組角度看，如何在人工智能應用下的“人機協同”情景里完成知識整合，是當前研究的一個重點。例如，Caya等人研究了企業資源計劃系統下知識整合等管理變革的積極影響，指出個體知識整合對企業資源計劃系統推進中的商務流程整合有著重要作用，也就是說，如果企業員工的知識整合表現較差，企業就很難完成商務流程整合。騰訊公司通過構筑人力資源業務伙伴（HumanResourceBusinessPartner，HRBP）模式，提高了員工知識整合的自主性，激發了全員創新的熱情。可見，員工的知識整合方式已發生重大轉變，由“人人交流式”的整合，轉變為“人機交互式”的整合。

從知識共享角度看，由于線上環境中的知識共享具有開放性、匿名性和動態性等顯著特點，致使在線知識共享行為與面對面交流有所不同。李華鋒等人通過元分析發現，利他、情感價值、社區認同、期望確認、互惠規范、知識自我效能、人際信任、社會交互、聲譽提升、外在獎勵等對在線持續知識共享意愿（OnlineKnowledgeSharingContinuanceIntention，OKSCI）產生顯著的正向影響，其中情感價值、社區認同等主觀共享意愿，在線上環境中比在線下環境中起到更為明顯的作用，這說明，雖然數據賦能了知識共享方法，但分享意愿依然起到關鍵作用，比如，在線學習環境中人們經常會出現知識隱藏行為，包括拒絕型隱藏、欺瞞型隱藏和懈怠型隱藏等不同形式，使得知識共享更為困難和增加更多噪聲。谷歌公司為此建立了內部平臺，用于員工分享創新想法；國際商業機器公司則開發了網絡協作工具，促進員工的協作創新。

替代效應作用下的員工角色轉變

2024年1月14日，國際貨幣基金組織（IMF）發表了題為《Gen-AI：人工智能與未來的工作》的報告，指出在發達經濟體和部分新興市場經濟體當中，將有60%的就業崗位會受到人工智能的替代或部分替代。雖然人工智能的沖擊會對員工產生一種危機意識，或許可以部分轉化為動能，但從本質上看，職業壓力很難直接轉化為知識創新的原動力。為此，員工必須主動轉變角色，快速適應變革。因為人工智能在對話情境理解和內容生成上，已具備超越人類的能力，員工“行”的功能逐步被替代，如果不進行知識創新和創造的工作，將不再被組織需要。員工需要由“知行合一”變為“知創合一”，承擔起知識創造者的角色，才能契合數智時代的職場要求。

在數智時代里，員工首先需要全面提升自身的數字素養和數智技能。2024年2月，中央網信辦、教育部、工業和信息化部、人力資源和社會保障部聯合印發了《2024年提升全民數字素養與技能工作要點》，其中第一項重點任務就是“培育高水平復合型數字人才”。同時，人工智能新技術也會促進一些新崗位和新職業的誕生，也就是所謂的“創造效應”。這在知識創新方面尤為突出，一些圍繞數智賦能的知識創新崗位將應運而生，比如“知創萃取師、知創架構師、知創運營師和知創賦能師”等崗位（這里的“知創”是指知識創新和創造），都是新興就業機會。例如，華為公司設立了專門的經驗萃取部門，把大量的案例經驗萃取成知識，構建全員共享共創的“知識庫”；字節跳動、有贊、OPPO等公司也設立了知識運營崗。企業越來越重視對全員知創的激發，知創管理角色也越來越重要。

具體而言，知創萃取師的職責是將知識創新經驗萃取成組織可以復用的知識，形成結構化知識形態，其主要工作是知識創新的采集分析、萃取和整合，輸出對組織有價值的新知識。知創架構師的職責是將知識創新體系化、系統化，構筑知識圖譜體系，將知識創新轉變為知識賦能，形成知識管理閉環，其主要工作是負責組織內部知識圖譜構建、組織生態圈知識圖譜整合等工作。在數智化管理當中，知識創新的運營是知識再創新的關鍵，而知創運營師的職責就是知識創新的運營與管理，將創新知識借助平臺系統觸達知識接受者，其主要工作是在平臺上運營知識創新成果，激發知識創新動能，生成更多創新成果。知創賦能師的職責就是將知識創新成果和方法論，賦能給組織和員工，其主要工作是通過立體培訓、模板復制、學習社群等多種途徑，實現知識創新的效用最大化（見圖3）。這四個崗位與知識創新高度相關，是數智賦能情景下的新型崗位，有人將其比喻為知識創新的“四大金剛”（多聞、廣目、持國、增長）。這些新崗位在數智化知識創新過程中，將起到重要的支撐作用，從另一個角度證實了人工智能的“創造效應”。

小結

數智時代的員工何去何從，是一個具有現實和歷史意義的命題，值得我們深入研究。本文圍繞著員工知識更新模式和員工角色轉變展開了分析，希望對數智時代的組織變革和員工管理有所助益，使員工能夠更加從容地應對人工智能的沖擊，借助數智賦能找到自身的精確定位。