在人工智能时代，需要重新审视企业显性知识、隐性知识以及“内隐”知识的管理范式

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在人工智能时代的知识管理，如何重新审视显性、隐性及内隐知识？

核心内容：
1. 显性知识的定义与特点，以及在组织中的实际应用
2. 内隐知识的概念解析，及其在知识转化中的关键作用
3. 隐性知识的本质特征，以及如何管理和利用隐性知识

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

    知识是人类文明的核心载体，也是组织竞争力的本质来源。在知识管理理论发展历程中，对知识类型的划分始终是基础命题。波兰尼（Michael Polanyi）1958 年提出的 “隐性知识”（Tacit Knowledge）与 “显性知识”（Explicit Knowledge）二分法，奠定了现代知识管理的认知框架。然而，随着知识经济的深化和人工智能技术的崛起，介于显性与隐性之间的 “内隐知识”（Implicit Knowledge）逐渐进入研究视野 —— 这类知识既非完全结构化的显性知识，亦非纯粹依赖个人体验的隐性知识，而是隐含在流程、规则、文化中的半结构化知识。本文通过重新解构三类知识的本质特征、转化机制及管理范式，结合人工智能时代的技术赋能，构建系统化的知识管理框架，为组织提升知识资产价值提供理论支撑。

三类知识的定义与具体示例

1. 显性知识（Explicit Knowledge）

    定义：显性知识是可以通过正式语言、符号系统（如文字、数据、图表、公式等）清晰表达、存储和传递的知识，具有结构化、可编码、易复制的特征。其核心属性是“可显性化”，即能够脱离知识主体独立存在于载体中（如书籍、数据库、手册等）。示例：

    科学知识：牛顿力学定律（F=ma）、化学元素周期表、数学定理等，通过公式和文字精确描述。

    流程规范：企业制定的《质量管理手册》《操作流程图》，明确规定每个环节的步骤和标准。

    数据资产：客户数据库中的用户画像、销售系统中的交易记录、市场调研报告中的统计数据等结构化信息。

    显性知识的本质是“编码化的认知”，其存在形式符合人类对逻辑和秩序的追求，是组织知识传承的 “硬资产”。

2. 内隐知识（Implicit Knowledge）

    定义：隐含知识是依附于特定情境、规则或关系，尚未被明确表达但客观存在的知识，具有半结构化、情境依赖性和逻辑隐含性。它通常表现为“知识背后的知识”，即支撑显性知识应用的前提假设、经验逻辑或领域规则，需要通过推理或反向工程才能被识别。示例：

    行业潜规则：金融领域的“风险定价模型” 中，隐含着对市场参与者行为模式的假设（如 “理性人假设”），这些假设未被显性化但影响模型有效性。

    语言语境知识：广告语“钻石恒久远” 隐含着 “婚姻需要永恒信物” 的文化共识，这种共识未被明确编码但构成传播效果的基础。

    流程隐含逻辑：医院急诊流程中，“先抢救后付费” 的操作规范隐含着 “生命优先于经济利益” 的伦理原则，该原则未被写入流程文件但指导实际决策。

    内隐知识的核心是“情境化的逻辑”，它连接显性知识与具体应用场景，是知识价值转化的 “中间层”。

3. 隐性知识（Tacit Knowledge）

    定义：隐性知识是高度个人化、依赖主观体验和直觉，难以用语言完整表达或传递的知识，具有非结构化、依附于个体、动态演化的特征。波兰尼将其概括为“我们知道的比能表达的更多”（We know more than we can tell），强调其与身体、情感、经验的深度绑定。示例：

    技能型隐性知识：陶艺大师对陶土湿度的“手感” 判断，厨师对火候的 “直觉” 掌控，这些技能无法通过文字完全传授，需通过长期实践领悟。

    认知型隐性知识：企业家的商业洞察力（如判断市场趋势的能力）、科学家的创新灵感（如顿悟研究方向的直觉），源自个体独特的认知框架和思维模式。

    情感型隐性知识：心理咨询师对来访者情绪状态的“共情能力”，教师对学生学习需求的 “隐性理解”，依赖个体间的情感连接和非语言互动。

    隐性知识是知识的“活水”，是组织创新的源头，但也是最难管理的知识类型。

三类知识的对比及相互转化关系

1. 核心维度对比

2. 相互转化关系：拓展版 SECI 模型

    传统 SECI 模型（显性化、隐性化、组合化、内部化）描述了显性知识与隐性知识的转化路径。引入内隐知识后，转化体系需扩展为“三阶六维” 模型，体现三类知识的动态互动：

    （1）显性知识→内隐知识（Explicit to Implicit, E→I）

·过程：显性知识在特定场景中应用时，其背后的前提假设、适用边界等隐含逻辑被激活。

·示例：企业将 ISO9001 标准（显性知识）落地为具体质量管控流程时，需隐含 “员工合规意识”“部门协作机制” 等未被标准明确规定的情境知识。

（2）内隐知识→显性知识（Implicit to Explicit, I→E）

·过程：通过经验萃取、流程解构等方法，将隐含在实践中的逻辑显性化。

·示例：通过分析优秀销售团队的成交记录，提炼出“客户需求挖掘五步法”，将隐含的销售策略转化为可复制的操作指南。

（3）隐性知识→内隐知识（Tacit to Implicit, T→I）

·过程：个体经验通过实践沉淀为群体共识或规则，形成隐含行为规范。

·示例：初创公司在多次产品迭代中形成“快速试错” 的文化默契，这种隐性共识逐渐隐含在新员工的培养体系和决策流程中。

（4）内隐知识→隐性知识（Implicit to Tacit, I→T）

·过程：组织规则或文化被个体内化，转化为个人的认知框架或行为习惯。

·示例：新员工通过参与“敏捷开发” 项目，将团队隐含的 “迭代优化” 逻辑内化为自己的工作思维，形成隐性的问题解决能力。

（5）显性知识→隐性知识（Explicit to Tacit, E→T）

·传统 SECI 的 “内部化”：通过实践将显性知识转化为个体技能。

·示例：工程师通过操作手册学习设备维护知识，经长期实操形成“故障预判” 的隐性直觉。

（6）隐性知识→显性知识（Tacit to Explicit, T→E）

·传统 SECI 的 “显性化”：通过知识萃取将个体经验转化为可编码的知识。

·示例：老工匠通过“边做边讲”，将 “手感” 判断标准转化为 “湿度检测仪参数阈值” 等显性指标。

    三类知识的转化并非线性，而是形成动态循环。显性知识是“起点” 和 “终点”，内隐知识是 “中介”，隐性知识是 “动力源”。组织知识创新的本质，是通过三类知识的持续转化，将个体经验升华为组织能力。

三类知识的不同管理范式

1. 显性知识管理范式：“结构化编码 - 标准化存储 - 系统化应用” 模型

        核心目标：实现知识的高效存储、快速检索与规模化复用。

        管理方式：

·编码体系：建立统一的知识分类标准、知识元数据规范等，构建各类主题知识库或知识图谱。谱。

·数字平台：依托KMS（知识管理系统），实现知识的集中存储与权限管理。

·应用场景：员工培训（标准化课程）、流程合规（操作手册检索）、决策支持（数据报表自动生成）。

    关键挑战：知识颗粒度的合理划分（避免过度碎片化或冗余）、元数据标注的准确性、版本控制机制的完善。

    2. 内隐知识管理范式：“情境解构 - 逻辑显性化 - 规则嵌入” 模型

        核心目标：挖掘知识应用背后的隐含逻辑，提升知识与场景的适配性。

        管理方式：

·经验萃取：通过访谈、案例分析等定性方法，提取组织价值观、潜规则等隐含文化要素，如“创新优先于风险控制” 的决策偏好。

·流程挖掘：通过 BPMN（业务流程建模）分析流程节点，识别隐含的决策规则（如 “当客户信用评级 < 3 级时触发人工审核”）。

·CTA认知任务分析：如消防部门利用CTA来分析复杂的应急响应情景，如火场指挥官如何做出快速决策以优化资源配置和救援路线。

        关键挑战：内隐知识的“难表达性” 导致萃取成本高，需结合定量分析与定性洞察，避免主观偏差。

    3. 隐性知识管理范式：“个体连接 - 实践沉淀 - 能力转化” 模型

        核心目标：促进个体隐性知识的共享与组织能力沉淀。

        管理方式：

·社群运营：建立实践社区（CoP, Community of Practice），如研发团队的技术论坛、医生群体的病例讨论会，通过非正式互动促进隐性知识流动。

·师徒制与轮岗：设计“资深员工 - 新人” 结对机制，通过手把手指导传递技能型隐性知识；通过跨部门轮岗让员工在实践中积累认知型隐性知识。

·数字化捕捉：利用 VR/AR 技术模拟实操场景（如飞行员模拟器），通过传感器记录操作轨迹（如外科医生手势数据），间接捕捉隐性知识外显特征。

    关键挑战：莱夫（Jean Lave）的 “合法的边缘性参与”（Legitimate Peripheral Participation）理论，强调隐性知识通过实践共同体的参与式学习得以传承，需要建立知识共享的激励机制（如荣誉体系、晋升关联），平衡个体知识独占性与组织知识开放性的矛盾。

4. 三类知识管理范式的整合模型

    三类知识管理并非孤立，而是形成“基座 - 网络 - 生态” 的协同体系：

·底层：显性知识基座：通过结构化编码形成知识基础，支撑标准应用。

·中层：内隐知识网络：通过逻辑解构建立知识与场景的关联，提升知识适配性。

·顶层：隐性知识生态：通过个体互动与实践创新，形成知识进化和创新的动力源泉。

    组织需根据知识类型的分布特征（如制造业显性知识占比高，创意行业隐性知识占比高）动态调整管理重心，实现“效率 - 柔性 - 创新” 的平衡。‘

三类知识与人工智能的互动关系

    人工智能技术通过数据处理、算法建模和自主学习，对三类知识产生不同的影响，形成“赋能 - 替代 - 协作” 的多维关系：

1. 显性知识与 AI：高效处理与边界拓展

    AI 的优势：

    存储与检索：大语言模型可快速索引千亿级文本数据，实现显性知识的“无感化” 调用；知识图谱技术可构建复杂的概念关联网络，提升推理效率。

    自动化应用：RPA（机器人流程自动化）通过读取操作手册，自动执行重复性任务；智能客服基于知识库实时响应客户问题，准确率可达 90% 以上。

    局限性：

    缺乏情境理解：AI 可能误读显性知识的适用边界，例如将 “常温保存” 的药品存储规则机械应用于极端环境。

    创新能力不足：显性知识的组合仅能产生渐进式创新，难以突破现有知识框架（如 AI 生成的专利多为现有技术的排列组合）。

    典型场景：法律文书自动生成（基于法律条文库）、财务报表智能审计（遵循会计准则）。

2. 内隐知识与 AI：深度挖掘与模式识别

    AI 的核心价值：

    隐含逻辑提取：机器学习通过分析历史数据，发现人类难以察觉的隐含规则，例如通过用户行为日志挖掘“高复购客户的隐性特征”（如浏览时长与页面跳转路径的关联）。

    流程挖掘：流程挖掘 AI 可识别业务流程中隐含的瓶颈（如 “某审批节点因负责人出差导致延迟” 的隐性规律），提出优化方案。

    技术路径：

    无监督学习：通过聚类、关联分析等算法，从非结构化数据中提取隐含模式（如从客服对话文本中识别客户未明说的需求）。

    因果推断：超越相关性分析，揭示隐含的因果关系（如“员工远程办公时长增加→团队隐性协作成本上升” 的因果链）。

    挑战：

    可解释性难题：深度学习模型的“黑箱” 特性导致隐含知识的提取结果难以验证，可能引入偏见（如算法歧视）。

    动态适应性：隐含知识随场景变化而演化（如行业潜规则的迭代），AI 需持续更新训练数据以避免模型失效。

3. 隐性知识与 AI：有限模拟与互补协作

    AI 的突破与边界：

    技能型隐性知识：通过强化学习，AI 可模拟人类操作性隐性知识，例如 AlphaGo 通过自我对弈掌握围棋 “棋感”，无人机通过训练学会复杂环境下飞行控制。

    认知型隐性知识：生成式 AI（如 MidJourney、Stable Diffusion）可模仿人类创意过程，基于海量数据生成艺术作品或设计方案，但缺乏真正的 “灵感”（即无法解释创意来源）。

    情感型隐性知识：情感计算技术可通过语音、表情识别分析用户情绪，但难以真正理解情感背后的隐性需求（如心理咨询中的“共情” 需要人类价值观支撑）。

    人机协作范式：

    隐性知识外显化：AI 辅助人类捕捉隐性知识，例如通过眼动仪记录设计师的视觉焦点轨迹，将 “审美直觉” 转化为可分析的行为数据。

    能力相互增强：人类提供隐性判断（如战略决策的直觉），AI 提供显性数据分析（如市场趋势建模），形成 “直觉 - 数据” 融合决策模式（如基金经理结合 AI 报告与自身经验选股）。

    伦理风险：

    人类隐性能力退化：过度依赖 AI 可能导致人类自身的隐性知识流失，例如医生依赖影像 AI 诊断后，临床触诊能力下降。

    主体性挑战：当 AI 能够模拟部分隐性知识（如围棋棋感），人类独特性的哲学基础（如波兰尼强调的 “个体知识的不可还原性”）面临冲击。

4. 三类知识互动的 AI 赋能模型

    AI 在三类知识转化中扮演 “催化剂” 角色：

    显性化过程：AI 加速隐性 / 内隐知识向显性知识转化（如语音识别技术将专家口述经验自动生成文本）。

    内隐化过程：AI 通过情境建模，为显性知识注入隐含逻辑（如智能合约自动嵌入商业规则）。

    隐性化过程：AI 模拟隐性知识的传递路径（如 VR 培训系统让学员通过虚拟实践积累经验）。

    未来竞争的核心，在于组织能否构建“人类隐性知识 + AI 显性处理 + 场景隐含适配” 的三元协同体系，实现知识价值的指数级放大。

结论与展望

    从工业经济到智能数字经济，知识管理的重心正从“显性知识规模化” 逐步转向“隐性知识价值化”，而内隐知识作为连接二者的桥梁，其重要性与日俱增。三类知识的管理范式差异，本质上反映了知识从“静态存在” 到 “动态应用” 再到 “创新生成” 的价值升维过程。人工智能的介入，既带来了知识处理效率的革命，也引发了对人类独特知识能力（如直觉、共情、顿悟）的重新审视。

    未来组织需要构建“技术赋能 + 人性回归” 的双轮驱动模式：一方面，通过 AI 实现显性知识的 “无边界流动” 和内隐知识的“智能化挖掘”；另一方面，通过制度设计保护隐性知识的 “原生土壤”（如鼓励实践共同体、容忍试错文化）。当机器擅长的 “计算理性” 与人类擅长的 “实践智慧” 形成共生关系，知识管理才能真正成为组织持续创新的引擎。

    在这个“知识即生产力” 的时代，理解三类知识的本质及其互动规律，不仅是理论命题，更是组织在 AI 浪潮中确立竞争优势的实践刚需。唯有把握知识的 “显性之形”、“内隐之魂” 与 “隐性之本”，才能在不确定未来构建可持续的知识生态系统。