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榮耀標識知識服務的未來（四）：知識供給側改革
在知識半衰期越來越短的時代，知識服務的市場還存在著一定的發展前景，在本篇文章里，作者就嘗試解讀知識服務行業的供給側變革，從而透視知識服務的未來和機會點。一起來看看吧，或許會對你有所啟發。
本系列文章初始于幾年前，陸續寫的幾篇獲得不少讀者朋友的反饋。如今依然有不少讀者在詢問剩下的幾篇，為了完成既有的承諾，我決定把剩下的幾篇也陸續寫出來。結合初始的思路，同時更多的融合近兩年的觀察和思考，拋磚引玉，共同交流進步。
我們在前幾篇文章已經陸續分析過學習的本質特征、市場需求演變以及市場發展三要素。近兩年市場發展整體并不是太樂觀，很多市場從業者感覺很悲觀，而我的看法恰恰相反，在一個知識半衰期越來越短的時代，知識服務市場只會越來越大，只是我們的眼界要放寬，知識服務不單單是我們眼里看到的那些，它還有更廣大的空間還沒延展開來。這需要持續的服務提升與變革演進，接下來我就將重點闡述知識服務行業的供給側變革，并透過變革的底層邏輯來看當下及未來的機會點。
知識供給側，顧名思義，是在知識的生成、沉淀、輸出及傳播領域的知識服務。它通過優化知識結構、提高信息質量、加強知識傳播等方式，提高知識服務的效率和質量，為用戶提供更加全面、準確、高效的知識資源和服務。
綜合市場需求變革及學習場景的擴展，知識服務供給側變革呈現以下幾方面特征。
一、熵值變小
熵的概念前文已略做介紹，一個人意識和認知的進化即智慧的進化，其實是一個信息熵減的過程。這里的熵可以理解為知識的凝練或干貨程度，熵值變小即指知識更加系統，認知更加深入，更能以小博大。隨著人類知識邊界的指數級擴展，人類掌握知識從來都不是靠一層層的累積和記憶，而是不斷的擴大底層認知系統，來提升大腦硬盤的認知密度。
一個生物進化論就凝練概括了多少前期人類探索認知世界的知識量，一個萬有引力定律一下子掃清了多少認知宇宙運動的方式。所以最優質的知識服務者往往是幫助學習者做減法，幫助學習者減少認知的不確定性，增加認知的系統性和確定性，認知的模糊性和不確定性往往是人們“偽知”或知而不行的根本原因。
所以市場需要各領域頭部的專家學者來傳道授業，他們專業的視野凝練的認知正是大眾所需的。聚焦人工智能領域的吳軍老師、專注創新創業的李善友老師等都已經為我們做了榜樣。
在當下知識經濟時代，知識已經是個人及企業發展的核心資源，如果要把知識當做財富看待的話，那就應該藏富于民，這是每個個體和組織的需求，也是時代的需求。當前市場還是非常缺乏專家學者型的老師，他們的行業經驗和知識是社會的寶貴資源，不能束之于高閣，而要廣泛傳播于民間，賦能于大眾，獲取更大的社會價值。
可能一部分專家學者在原有的業務體系內沒有足夠的動力為大眾做知識服務，或者沒有找到合適的渠道，抑或不懂得知識的萃取沉淀。這就體現出了平臺的責任和義務，這里“得到”做了一個很好的示范，但市場容納得下更多的得到，也容納得下更多的深藏“財富”的知識服務者。
二、知識負荷降低
知識負荷降低減少了人們吸收知識所付出的心力和能量，降低了觸發學習行為的門檻。過去要獲取一個知識或認知，可能需要閱讀一本書、聽專家講座、報名商學院，現在這一領域的專家直接掰開揉碎了講給你聽，你過去需要理解消化很長時間的知識點現在瞬間就明白了，因為這一知識點的知識負荷大大的降低了，你消化知識所需要的精力也大大降低。
同時，互聯網的發展除了提升了人與人、人與內容的連接維度外，人與知識的連接也被拓展到了更豐富更場景化的維度，從而使人與知識資源的連接方式、連接效率上都極大的拓展了。過去坐在學堂里才能聽到的知識在地鐵里、車上就能隨便聽。你不僅能聆聽到多樣化的知識資源，你甚至還能直接與知識的源頭-作者直接建立連接，自媒體的發展就實現了這一目的。
另外，互聯網的規模效應導致互聯網知識產品的定價大幅降低成為可能，降低了人們啟動學習的資金門檻，潛在激發了大量的知識需求者。未來，原則上已沉淀的標準化知識產品都將不再值錢，值錢的是服務，比如新領域的知識整合服務，專業個性化的服務、各類場域服務等等。
所以對學習者來說，這是一個資源無限豐富無限供給的時代，未來人工智能甚至可能為每個人配備一個信息/知識服務官，您想了解什么，只要動動嘴，答案瞬間就呈現在你眼前。ChatGPT的出現表明這一天已經不遠了。
三、知識傳播效率提升
知識的整個傳播流程，無外乎是從傳播者到學習者之間的知識互動過程，按照市場常規的路線來說，首先是傳播者從自身的實踐互動中產生隱性知識，眾多隱性知識經過實踐的錘煉和沉淀最終成為顯性知識，此時的顯性知識多是點狀碎片化的，眾多顯性知識經過專業化系統化的整合而成為系統化知識，系統化知識經過市場的需求和檢驗輸出為知識產品，可以是出版的專業書籍、一門專業課程、亦或是一個訓練營，然后經過市場的推廣與學習者見面。
我們日常接觸到的知識產品大都是經過上述流程一步步沉淀輸出轉化而來。然而實際的知識傳播流程更為靈活、多變，而且未來仍有很大的變革演化空間，從而使知識傳播互動效率得到進一步的提升。
從變革空間來說，首先是如圖示①的模式，系統化知識繞過知識產品而直接觸達學習者，這在過去多是個體咨詢服務者，根據自身的專業系統化知識幫助客戶解決個性化問題。而現在隨著自媒體的發展，營造了一個人人皆可為師、人人皆可分享的環境機制，降低了知識輸出的門檻，經過市場的充分檢驗就會涌現出大量的知識達人/網紅，可以說這就是一個知識網紅IP的挖掘和輸出過程。
除此之外還有很多系統化知識的傳播模式，如各類知識博主的私域分享社群，都是將自身的系統化知識以輕松自主的形式傳達給消費者。
圖示②的模式是由顯性知識直接觸達學習者，你可能只是對某個問題有獨到的認知或見解，或者有某個獨特的技能，抑或喜歡寫公眾號表達觀點，典型如知乎，一個問答社區原創內容平臺，它的核心資源便是有這么一群熱愛分享的顯性知識表達者。微信公眾號也是，每個人都可以開專欄寫文章，不需要你有多么專業的系統化背景知識。所以不靠編輯審核篩選，只需營造一定的平臺環境機制，讓市場自主匹配選擇和沉淀，畢竟市場空間不止頭部市場那么大，有那么多的垂直和長尾領域等待著被挖掘和滿足。
圖示③的模式則更為簡單直接，由在頭腦內尚未顯性化的隱性知識直接觸達學習者，你可能會疑惑，既然是尚未顯性化的隱性知識，那么怎么傳播呢？殊不知，這才是我們日常學習提升的主戰場。人類的經驗知識總和能夠被語言總結提煉出來的只是極少數，更多的是無法用語言描述和表達的隱性知識，它存在于我們身體的隱性經驗中，通過彼此的模仿跟隨和交流互動來完成隱性知識的傳遞和表達，所謂言傳身教，即是此也。
所有純技能的知識經驗的傳授都是靠這種方式，古者師帶徒，徒弟要跟隨師傅數載甚至幾十載才能完成經驗技能的傳授，實現“出師”。而現在很多技能課程或者訓練營，打著學習技能的幌子，純靠講些顯性知識，幾句不痛不癢的反饋就完事，著實是耍流氓。
當然，并不止限于技能類的傳授，我們日常的“非正式學習”也主要靠這種形式。日常有目標有選擇的學習可稱為“正式學習”，而無明確目標和形式，如與同事朋友的交流碰撞及互動則可理解為是“非正式學習”。我們的成長經歷中，絕大部分都是靠非正式學習而逐步提升的，這，其實就是我們成長的歷程，在與他人的不斷的互動實踐中漸漸成長成熟。
當然還有更大的空間，各種主題交流群、興趣交流群、各類活動社團，都是需要參與者彼此的討論互動、思維碰撞，所以無論什么類型的社群，能否給予參與者彼此之間公平交流的環境氛圍是評價一個社群好壞的標志。而一個好的老師，更是擅長讓學員之間彼此的討論互動，彼此思維發散彼此激發靈感。
圖示④的模式則是模式③的升級版，把中間所有環節都拿掉，實現共創共育共生！
如幼兒的教育過程，本身都是一張白紙，然而讓大家一起去組織去實踐去體驗，則這個團體在實踐互動過程中就會形成各自的隱性知識群，這里有個重要的觀點，就是體驗就是學習！體驗就是成長！
相對幼兒，成人具有各具特色的豐富的隱性知識，而如果讓團隊去解決一個從未經歷過的挑戰，而共同的實踐經歷則會形成新的團體性的隱性知識，實現個人乃至組織知識的共創共育，進而可以凝練出很多獨具特色的東西，團隊意識？團魂？戰斗力？不可言說，但又意涵豐富無比，這是團隊所共同打造的隱性知識所帶來的福利。
所以，有時候只需要去共同經歷、共同奮斗，哪怕不需要任何語言交流，也可以形成組織性的共創知識乃至團體性的精神意志。
同時，隨著虛擬現實技術的發展成熟，它還可能會迎來一個嶄新的未來。如果我們真實的社會環境叫做“真實具身”的話，虛擬現實技術搭建的便是“虛擬具身”，你也可以理解為“元宇宙”，所以，它的未來前景就由你們來充分想象吧！
四、知識網絡化與智能化
在人類演化歷程中，身體給了我們以具身體驗的基礎，能夠彼此體驗和傳遞隱性知識和經驗。而人類語言的誕生，讓知識第一次脫離了“具身”而存在，實現了顯性知識經驗的傳遞和沉淀。有了文字書籍后，讓知識第一次擺脫了依賴于人與人之間的互動而傳遞，文字和書籍成了人類知識傳承的媒介，也由而誕生了人類文明。
互聯網的助推則讓知識傳播上升到一個新的高度，溫伯格曾言：“房間里最聰明的那個，不是站在屋里給我們上課的人，也不是房間里所有人的群體智慧。最聰明的人，是房間本身；是容納了其中所有的人與思想，并把他們與外界相連的這個網。”而如今，有了互聯網的加持，這個網開始散發出新一階段的魅力，知識的網絡化。
知識網絡的價值意義，在于它既是承載了人類知識的精華部分，又使知識呈現去中心化分布式特性，知識不再專屬于權貴階層，不再專屬于圖書館藏，它從屬于網絡大眾。知識網絡的流動就像身體的血液一樣滋養著身心，賦能給每個需要的個體，同時又被每個個體所賦能。
知識就是生產力，一個社會的認知密度決定了一個社會的發展潛力。知識是推動社會發展創新的基礎，華為就講過，研究是把金錢變成知識，開發是把知識變成金錢！而知識的網絡化即是目前最具效率的知識傳播沉淀賦能的方式，這也使容納這一切的互聯網絡成為了超越每個個體的房間里最聰明的那個。
同時，知識的網絡化也可以促進知識的創新和發展，因為不同領域的知識和信息可以相互交流和融合，從而促進知識的創新和發展。 總之，知識的網絡化是未來服務發展的一個重要趨勢，它可以讓人們更加方便地獲取到所需要的知識和信息，促進知識的共享和傳播，同時也可以促進知識的創新和發展。
而知識網絡化的前提是知識的在線化，而知識在線化的前提是知識的顯性化。這一點我們要向西方學習，西方文化更擅長顯性知識的積累和傳遞，所以更易于沉淀而網絡化，而東方文化向來注重隱性知識，即所謂修行體悟。所以近幾年的知識服務也只是在補課，補文化中重隱弱顯而帶來的社會認知貧弱現象。說實在的，中文互聯網的知識積累真的是非常貧乏，這其中原因眾多，發展時間短、悟道知識觀等都應該是主要因素。所以知識服務的整體目標就是促進社會隱性知識顯性化，顯性知識在線化、在線知識網絡化，最終提升整個社會的知識密度和流轉效率。
而下一步，等待我們的自然就是知識智能化了。而這一天，已然來臨！
ChatGPT的出現可以說震驚了所有人，沒想到AI可以發展這么快，能力可以這么強，它通過理解和學習人類的語言，從而具備對自然語言的理解和輸出能力。而當它遇上房間里最聰明的那個知識之網時便碰撞出了最燦爛的火花，知識的智能化。
雖然ChatGPT的認知深度還遠不如人類，但它的廣度和速度卻是人類所望塵莫及的，原則上，可以為每個人配備一個類ChatGPT的信息/知識服務官，從賦能個體到賦能組織，知識的智能化將發揮知識內在價值的最大化。知識的智能化可以讓我們更加方便地獲取到所需要的知識和信息，而且這些知識和信息還可以被不斷地更新和優化。
同時，知識的智能化也可以讓我們更好地理解和掌握隱性知識，從而更好地服務于人類。例如，在醫療領域，知識的智能化可以讓計算機和人工智能系統更加準確地診斷疾病和開展治療方案。在工業領域，知識的智能化可以讓計算機和人工智能系統更加準確地進行預測和決策?？傊?，知識的智能化是未來服務發展的一個重要趨勢，它可以讓我們更加方便地獲取到所需要的知識和信息，從而更好地服務于人類。
五、知識IP營造
隨著知識經濟時代的到來，人們對于獲取和利用知識的需求不斷增加，這為知識服務行業提供了廣闊的發展空間。在這個充滿機遇和挑戰的時代，知識IP將成為知識服務行業中最具潛力和價值的資產。
首先作為知識服務平臺，需要通過對知識提供者和需求者的連接，打造出有價值的知識IP。這需要建立一個良好的知識生態系統，讓知識生產者可以在這里創作和分享知識，同時讓需求者可以便捷地獲取到高質量的知識內容。
這里的平臺可以是知識服務平臺，也可以是專門的知識IP孵化經紀平臺。平臺的最大價值除了挖掘培育知識IP外，就是輔助知識創作者把處于隱性狀態或碎片化狀態的知識進行萃取沉淀，實施體系化的整合輸出。這是一種極為專業化的服務能力，要拿捏好知識密度和知識負荷對受眾群的表達呈現。
當然，僅靠平臺孵化和推出的知識IP是遠遠滿足不了市場需求的，知識經濟下知識的加速流動會呼喚更多的IP創作者。他們會基于市場需求而自發涌現出來，可能起步于某個公眾號，或者某個短視頻號。知識創作者和需求者有了多元化的接觸方式，鏈接的渠道及頻度都大大拓展提升了，他們下一步的演變方向自然就是自身知識IP化，只有把自身IP化，才能實施多維度多層次的價值輸出，更高效的對接市場受眾。
知識IP憑借自身IP優勢，將不再局限于單一產品化，可以融合知識傳播流程里提到的每一個步驟，可以輸出體系化的知識產品，一本書、一個課程，也可以打造私域社群實施不定期的知識互動分享交流，也可以打造能夠親身指導傳授的線下近距離實訓營，甚至可以招募“學習實習生”，與老師于同一個環境下工作，近距離工作觀摩體察中學習，工作內容即是項目實戰，能圍繞在大咖旁邊工作，我想這是每個終身學習者的夢想。其實真正的大IP這些都已經全部做到了，在知識傳播的每個流程都會有涉及，彼此互相轉化促進，把個體IP價值最大化的輸出和變現，但更多的還是在發展的路上。
整個社會的演進其實是不斷調整社會化分工的過程。工業革命以來對工業體系化知識的需求誕生了現代教育行業，而現在所處的是知識革命時代，工業革命時代形成的體制教育已經遠遠無法滿足時代需要了。社會需要分化出專門服務終身學習者的個人IP和組織，可能現在他們還很弱小，但未來他們將會構建形成終身學習行業的大廈，與體制教育、企業培訓形成三足鼎立的局面，繼而將會是互相影響互相融合。
六、信息/知識保真與過濾
當承載知識的信息越來越豐富，當自媒體門檻越來越低，當知識服務商越來越多，知識服務產品的內容和種類越來越豐富，同時產品同質化也越來越高，此時我們會發現一種現象，即人們對信息/知識的獲取效率不增反降。
信息/知識本身作為個體及組織成長的負熵流，是促進個體及組織進化成長的熵減因子，所謂開卷有益；但當信息/知識由稀缺到過剩的時候，信息/知識卻構成了一種熵增環境，開卷未必有益，反而消耗了時間。
此時，可以做的，只有兩個方向，一是供給，二是篩選。
首先供給一定要“真”，比如提供行業資訊類的服務，只有資訊是來自真實世界的觀察和記錄的時候，它才會發揮熵減因子的作用，不然就是熵增因子。
假的資訊信息被吸收時，在其基礎上建構出的認知如同海市蜃樓，危害極大，這就是很多人不夠智慧的緣由之一，他所構建的智慧大廈很多根基沒有被核實，也沒有親身去實踐感知，那么他的“智慧”就不具備促進外部世界熵減的能力，總結一句話就是，不具備把事情做成的能力。
所以，即使在供給為“真”的情況下，個體也要主動的去核實確認，辨偽存真，時刻保持一種警惕心理。如果能夠親身實踐就一定要去實踐，什么樣的資訊信息都沒有自己具身實踐得來的可靠，實踐是最堅實的構建自我智慧的方式之一，所以最好的知識服務永遠是讓學習者親身實踐體驗這個世界，也可以說在社會大學中的學習才是最高效的學習。
其次是篩選。我們如何篩選過濾來保證我們所獲取的信息及知識產品的質量？以及如何篩選適合自己的知識或產品，同時不陷入認知遮蔽陷阱？
目前可看到的解決方案有三類：分別是編輯機制、算法機制和社交機制。編輯機制是依靠人工編輯的把關推薦，算法機制就是由平臺人工智能算法推薦，社交機制則是利用社交關系鏈和信任背書，由你的好友、同事所做的推薦你反而更容易接受。
編輯機制還會迎來大發展機會，尤其是具有行業口碑及公信力的大平臺，類似于新時代的互聯網媒體出版組織，利用互聯網的傳播優勢，相信還會有很大發展空間。但其弱勢在于只適合只適合于頭部等綜合性主題，但在更垂直化的領域仍會有很大發展空間。
算法機制勝在易與各類短平快的自媒體平臺相結合，填補了碎片化時間的空白，弱點在于容易陷入自我認知遮蔽陷阱。
社交機制除了生活工作化的社交圈起作用外，在當下各類社群、社團、線上自組織網絡中起到了很大作用。未來仍然會有更大的發展，而且潛力巨大，它借助的是互聯網時代網絡化效應，線上、線下或各類混合式的社交機制將極大的促進知識的傳播、交互、碰撞及創新。
以上三種篩選機制之間還可以產生聯動，如果能以知識的學習內化為體，化三種機制為用，從而有機結合起來，相信還會有很大的想象空間。
七、學習勢能挖掘
在一個信息爆炸、知識過剩的時代，我們面臨著前所未有的海量信息與知識。我們窮其一生也難窺其一二。當答案不再稀缺的時候，稀缺的就是我們的好奇心！
當下快節奏的科技及社會變革，以及越來越大的生活及工作壓力，帶給我們普遍性的迷茫與焦慮。調查顯示中國上班族壓力位居全球第一，當壓力不斷增加，相當一部分人所感覺到的焦慮，就從一種普遍的情緒體驗，變成精神抑郁，據統計中國泛抑郁人數超過9500萬，如果再考慮到焦慮人群，那將是個天文數字。
當日益喪失的好奇心，加上普遍性的迷茫焦慮，使我們浮躁喧囂而又內心焦慮不安，一直在不停的奔跑，無形的重壓壓得我們喘不過氣來，靈魂無所歸依。
我們的靈魂，太累了！它需要休息、緩解與療愈。
只有靈魂得其所歸，心靈得到滋養，內心的勢能才能源源不斷的釋放出來。
有了勢能，才是學習成長的開始，才是知識服務的角力場。沒有了勢能，任何知識服務都是無用的，當你的內心被浮躁喧囂的泡沫裝滿的時候，自然是學不進任何東西的。
所以，我們要終身學習成長，要做知識服務，如同中醫瞧病，不僅治標也要治本。而市場的潛在需求也會隨著市場的發展慢慢涌現出來，有三類市場將會有很大的發展潛力。
一是成長規劃、職業規劃、生涯規劃等類似成長規劃服務，幫助處于迷茫期的人找到自己的目標和方向；二是心靈療愈、咨詢、撫慰和內在喚醒服務，幫助人們減輕壓力、焦慮、抑郁等情感問題，重建自信、找到生命的意義和價值；三是各類場域化服務，包括任何能夠幫助心靈放松、安歇、緩解焦慮緊張的地方都可以稱作未來時代的心靈場域服務，比如冥想空間、療愈空間、藝術體驗空間，也可以是音樂廳、圖書館、禪修室等等，它不是為物質服務，它是為心靈服務。
當然，一個社會還應該多一些寬容和理解，容納個人試錯的空間，并鼓勵個人大膽的去試錯，只有足夠的試錯，一個人才能充分的探尋自我、發現自我、認知自我，這是一切學習成長的基礎。一個太過急功近利的社會會扼殺掉很多身心合一自我實現的機會，其實這才是社會最大的資源浪費，當個體身心錯位靈魂焦慮不安時，當生命得不到綻放時，就沒有了勢能，自然就沒有了創新、開拓與進化。
一個社會的寬容度和理解度是最好的療愈服務，也是一個社會成熟度的標尺。顯然，我們的社會還處在一個浮囂躁動的青春期，但未來已經不遠了，需要我們每一個一起努力，尤其是已經看到了曙光的人。
以上從七個方面分析了知識服務供給側變革的幾個特點，分別是熵值變小、知識負荷降低、傳播效率提升、網絡化與智能化、知識IP營造、信息/知識保真與過濾以及學習勢能挖掘。知識供給側雖然重要，但并不是完整的服務鏈條，知識的供給加上內化服務才是完整的鏈條，下節我們就將重點分析知識內化側服務，敬請期待。
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