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文/田志刚 摘自《卓越密码：如何成为专家》
这一波以大语言模型为代表的人工智能，干了一个很多人想干却做不到的事情：
学完人类的知识，读完人类的所有的书！
从Chatgpt开始，通过预训练的方式，消耗大量的电力用大量英伟达的卡，把人类公开的书籍、论文、各类数据库知识库、网页链接等等等的内容都“学”了，都记住了。
而且，它还可以根据你的需求，告诉你需要的，并不需要你去看那么多内容。
这是个了不起的事情：历史上很多中国人所谓的学富五车、才高八斗，把四书五经都学了，只不过是因为当时的知识太少，跟各类大模型没法比。
从这个角度看，这是最好的时代：
每个人，只要你有意愿，人类几千年创造的知识，你都可以便捷的、以很低成本的方式获取。
比之前的互联网时代更加简单、成本更低、内容更全。
因为在web时代，给到你的是无数的链接，每个人的精力根本不可能把这些读完，这样，总是会有可能很重要的东西错过、疏漏。
尽管这些大模型还存在着各种问题，但从便于人们获取信息和知识的角度而言，极大降低了人们发现和获取的成本，其实是实现了平权。
但这个东西带来的并不都是好处，而且不同的个人和组织从其中得到的好处也并不是平等的。
你可以思考一下：大模型作为一种能力，谁能从其中得到更多的收益?是水平高的人还是水平低的人，是有资源的人还是普通人，是好的企业还是差的企业。
更进一步看，大模型的普及从根源上改变了游戏规则，也改变了个人和企业的竞争优势来源。
之前，一个信息你知道我知道，你就NB，这是信息差；一本书、一个论文你看过我没看过，你可能就比我厉害。
企业也是类似的道理。
但现在，这种靠浅层次的信息和知识差已经形不成竞争优势了。
大模型作为一种普遍的能力，你能用我也能用，你能看我也能看（涉及到应用技巧，但这个很容易被其能力进步和个人学习克服）。
这就对人和企业提出了更高的要求。
未来的时代，比拼的已经不是你掌握的公共知识的数量、质量的能力，而是你的私有知识的能力。
所谓公共知识，指外部公开的，免费或者通过购买可以获取的内容。大模型训练中用到的大部分都是公共知识；
而私有知识，指在学习公共知识基础上，跟场景、问题和需求结合更紧密，能直接拿过来解决具体问题的知识。每家企业、个人独特的洞察判断背后的东西，都是私有知识。
譬如你学临床医学，那些在大学学的人体解剖学、组织学与胚胎学、生物化学、神经生物学、生理学、医学微生物学几十门课程，在工作中学的法规、各种疾病的诊疗指南，都是公共知识。但仅仅掌握公共知识是不会干活的，还需要你规培、各个科室轮转，后者的目的在于积累你的私有经验和知识。
任何岗位都是差不多的逻辑。
所谓的信息爆炸知识过剩，指的是公共知识。而私有知识则是短缺的，大部分人即便会做某些事情，也是靠的感觉、直觉，还没有到知识层面。
企业也是如此，任何卓越的企业一定都不是靠公共知识变厉害的，他们内部一定有自己独特的策略、流程、方法，然后生产出适合其目标客户的产品和服务。
如果一个人大脑里的知识，都是可以在AI里面搜到的，你的价值是什么？
如果一个企业没有自己任何独特的东西，如何在市场上存在？
厉害的人、卓越的企业都是靠私有知识。
对于个人和企业而言，现在的关键问题，是提升从公共知识转化成私有知识的效率，是转化问题。
而言实现这个转化，背后学习成年人的学习能力、底层思维，更核心的是多次的实践及其后的反思、总结和复盘。
而真正优秀的人，和卓越的企业，不过是这种转化的能力更强。
但困难在于，大部人没有受过相应的训练，他们擅长的是学校的学习方式，是记住公共知识，做练习题目参加考试，可以保证考试时分数很高。
但真实的世界里，没有教材也没有练习题目，却每天都是考试。
如何理解公共知识，并把他们用在解决具体的问题上，并将这些转化成为产品和服务提供给这个世界。同时，在做这个过程中，将自己零散的经验、片段的感受，提升到知识层次。
大部分人都不知道怎么弄。
这也就是为什么许多985毕业的学生，可能到了工作场景，就泯然众人。这也就是为什么许多企业想将deepseek在企业内落地，却发现没办法发挥出作用。
总结一下：
你大脑里首先要有这两个概念，能区分出来。不要认为公共知识充裕了，你或者你的企业就厉害了，这是两回事。
进一步，为了提升自己和机构，需要加快转化，形成你独特的私有知识体系，提升个人竞争力。
各类机构也是同理，不要奢望靠公共知识变得卓越，核心还是要去学习的基础上进行转化，去创新，然后再去推动经验知识化的工作，将感觉提升到知识层次，同时传递给整个机构甚或社会。（本文作者为知名知识管理专家作者田志刚。）
没有知识生产能力,学多少都没用
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