词元经济研究丨词元经济的知识演化、生成特征与瓶颈破解|知识库|科学

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单一词元指标无法真实反映词元经济的市场供需关系、投入产出逻辑与核心知识服务价值，这也是当前词元经济发展的核心症结所在。

破解词元经济的知识生成瓶颈、推动词元经济升级为真正意义上的最高阶知识服务业，是行业发展的必然趋势。

具体需从多维度发力：技术层面优化知识识别与筛选机制；内容层面提升数据、文本、代码、图表、音视频及语料资源质量，优化知识创新与生成的生态体系；人本层面聚焦人与AI协同中的人的能力提升，依托高质量知识生成，输出高品质知识服务。

■葛新权

当下词元经济研究兴起。为了从知识经济学底层逻辑上认知词元经济，需要在过往知识经济研究成果基础上，对一些基础、重要的问题进行再深入探讨，以期完善知识经济学理论体系，为词元经济奠定坚实的理论基石。基于此，结合词元发展实践，分析词元经济创造知识的特征，揭示词元经济中潜在的“AI幻觉”“AI泔水”瓶颈风险，进而提出基于人文修养之智慧的人与AI共创知识、共创知识服务的破解思路。

词元经济的知识经济基础

知识是知识经济的第一要素。知识是人的智力（大脑）创造的有价值的劳动成果，包括人直接创造的创意、想法、主意、点子、诀窍、实验技术原理、思想、观念等知识，还包括人通过创造实验设备、仪器、工具、手段、模型、方法等间接发现的知识，诸如发现的自然现象规律、（人造）工程技术系统规律、社会经济现象的趋势规律等。

从可否用语言表述的维度，哈耶克将知识划分为可用语言表述的硬知识和不可用语言表述的软知识，创造或发现硬知识需要系统的专业知识基础、技能与条件门槛，创造或发现软知识需要持续的观察、思考与洞悉。我们将那些不需要较高门槛，但需要持续观察、思考与洞悉后形成的硬知识称为广义软知识，如经验、主意、建议、想法等。值得注意的是，硬知识是创造（发现）的，广义软知识和软知识是形成的。

简而言之，人创造、发现或形成知识的行为均属于知识创新。值得一提的是，创造属于创新，但存在首创与开创的区分。所谓首创，即首次创造成果，实现难度较低；而开创难度极高，不仅是首次创造，更能引发后续跟进式持续研究，形成系统性的新研究方向成果，具备显著的学术价值或社会经济价值。事实证明，开创是创新的本质。因此，我们鼓励开创式创新，摒弃为创造而创造、昙花一现的人为首创行为。

知识与知识产品（服务）不同。知识是创造的本源概念，知识产品是知识应用层面的再创造。

知识创新及其应用是永恒主题，共生是其底层逻辑。创新知识的价值不仅在于认知世界，更在于依托硬知识、广义软知识、软知识的创新与应用，助力人类社会经济生产生活与自然可持续和谐发展、增进人民福祉，这是知识创新落地的根本目的。

知识经济是基于知识的经济，其本质是知识创新及其应用。知识创新是源头，知识应用是目的，也是知识落地的再创新，是知识应用的核心产物。随着AI等高科技快速发展，无论是知识创新还是知识产品创新（生产），均需要投入智力、知识、技术、时间，以及相关设备、仪器、实验场景、文献资料、数据与经费等软硬件要素，同时离不开各类不可或缺的特殊非知识要素。

在知识经济实践与理论研究中，从知识维度来看，一方面，知识创新涵盖多领域知识类型，包括自然科学知识，如思想、假说、原理、定理（律）、理论等；社会科学知识，如思想、理论、观点、方法等；人文艺术知识，如思想、理论、观点、方法及相关作品；工程技术科学知识，如技术原理、方法、路线、设计方案、配方、计算机程序等。值得一提的是，技术是特殊的知识，又区别于普通知识。知识侧重解答“为什么”，技术侧重解决“怎么做”。因此，技术依托自然科学、社会科学、人文艺术知识，结合工程建设与社会生产生活实践创造而成，核心作用是解决各类实际问题。

另一方面，人类创造、生产的知识，既可留存于大脑或通过记录方式保存、仅供个人使用，也可通过交流分享、公开发布，服务社会应用。知识应用是指“知识+载体+场景”的融合过程，即在知识产权保护下，通过知识载体化、资源化、场景化应用，打造知识产品、实现知识再创造，推动人类社会经济生产生活与自然可持续和谐发展、增进人民福祉。

从知识产品这个维度来看，知识产品可分为四类。第一类为知识产品化，即通过新知识创新形成的全新产品（品种），这类产品能够挖掘新需求、提升产品知识含量、节约资源能源、减少污染、保护生态环境、提高生产力水平，典型如太空蔬菜等，尤其是以AI等高新技术打造的高科技产品为代表。第二类为产品知识化，即传统物质产品通过持续融入知识实现质的跃升，转化为知识产品。这类产品保留了传统物质产品的基础属性，同时实现本质升级，知识含量与价值占比显著提升，衍生全新功能，能够满足或拓展用户新需求，具备节能降耗、减污护绿、提升生产效率的优势。第三类为知识出版物，即在知识产权保护下，依托纸质、数字、电子、网络等载体，通过编辑、复制、发行形成的知识产品，涵盖自然科学、工程技术科学、社会科学、人文艺术等领域的专著、论文、研究报告、技术报告，以及交易流通的技术图纸资料、专利、标准、小说、剧本、乐谱、绘画、雕塑、书法、棋谱等。第四类为知识服务，即会计师事务所、律师事务所、技术服务机构、第三方智库等社会中介机构，依托专业知识，结合各类企业、组织、个人的实际情况与需求，提供咨询、决策等知识服务。

由此可见，知识与知识产品存在显著差异。其一，知识具备多元载体，可存储于大脑皮层，也可依托文字、图表、数据、公式、模型等载体留存，而知识产品的载体为实体产品本身；其二，创新属性不同，知识创新具有唯一性，同一核心知识仅需创新一次，知识产品创新则具备重复性、多样性；其三，创新投入属性不同，知识属于软性投入，依托创新制度、机制、政策、文化、环境等融入各类要素载体，知识产品属于硬性投入；其四，创新产出属性不同，知识无“产量”概念，知识产品具备明确产量属性；其五，应用特性不同，知识具备非排他性、无损耗性，知识产品依托实体载体，应用中具备排他性、损耗性；其六，收益规律不同，知识边际收益呈递增特征，知识产品受载体排他性限制，边际收益呈递减特征。值得一提的是，边际收益递减规律是判定各类生产要素最优配置的核心准则。实践中，知识投入要素的边际收益判定较为复杂：两类不同知识要素的配置规律清晰明确，未来各类要素也将随知识含量提升逐步转化为知识要素；但单一知识要素与非知识要素配置时，边际收益变化主要由非知识要素属性决定。将知识更新演化的不同状态视作知识要素“量”的增长，是衡量知识要素边际收益的可行路径。

需要特别区分的是，知识产品与知识服务并不等同。知识产品具备明确产量概念，对应的知识服务则以服务次数为统计口径，且每一次服务针对单一用户个性化需求开展，服务内容均存在差异化。从价值核算来看，知识产品产出价值为产品单价或产量与单价的乘积，知识服务产出价值则为服务合同约定费用或多项服务费用总和。

词元经济作为智能经济的重要组成部分，既赋能智能经济发展、提升知识服务业品质，也服务于传统实体经济、虚拟经济，以及公共部门、社会组织、科研院所与个人。

词元经济的知识演化、生成特征与瓶颈

首先是知识演化层面。知识经济的发展本质是持续知识化的过程。传统知识化进程以人类主体与人类智力为核心驱动。随着AI智能软硬件技术、智能体、大模型、知识库、语料库、数据库与词元体系的不断发展，知识化进程实现深度升级，从数字化迭代为智能化，驱动知识经济的核心主体与核心智力从单一人类主体、人类智力，升级为人与AI双主体、双智力协同模式，传统知识经济也由此迭代为智能经济，其中传统知识服务业进一步升级为词元经济。换言之，词元经济是智能经济高阶形态下的知识服务业，是最高阶的知识服务业。

其次是知识生成特征层面。知识生成的核心目的是应用知识、解决实际问题，知识服务业的底层逻辑是创造、生成精准高质量知识，输出精准高质量知识服务，匹配用户多元化知识需求。

传统知识经济以人类知识创造为核心，词元经济则以AI知识生成为核心。人类具备生理性内感知、问题意识、价值判断能力，以及人文素养、逻辑思维、识别筛选等综合智慧，可通过“本能+潜能+蓄能”的递进逻辑挖掘、创造知识，形成完整的闭环创新过程：一是深耕实践、研读文献，从现实场景或学术理论中挖掘、提出有价值的真问题，实现现实问题向学术问题转化升级；二是围绕核心问题，从现有理论、技术、模型、方法、工具等各类存量知识中，筛选适配的核心知识并加以运用；三是依托人文底蕴与逻辑思维认知能力，凭借综合智力智慧开展学术探索与知识创新；四是依托全新创造的理论、方法等新知识，剖析现实问题，提炼形成有价值的新观点、新结论；五是结合新理论、新方法、新观点、新结论，搭配各类可用的数据、资料、案例等，针对现实问题制定对应的解决思路、举措与方案。全程以人、问题为核心贯穿，是人类知识创造的基本特征。

反观AI，其不具备人类生理性的内在感知、问题意识、价值判断能力，也无人类独有的人文素养、逻辑思维、识别筛选等综合智慧，缺乏核心价值判断能力。AI知识生成的核心特征是依托AI智能软硬件技术、大模型技术，以及海量知识库、语料库、数据库、词元体系快速批量生成知识，全程缺失人与问题深度绑定的闭环创新逻辑，仅能高效生成硬知识与广义软知识，难以生成具备不确定性、主观性的软知识，更无法生成人类独有的智慧。

再次是词元经济的低质量瓶颈问题。作为最高阶的知识服务业，词元经济的核心本质是依托高质量知识生成，输出适配用户需求的高质量知识服务，以精准优质为核心标准，追求“君子如响”的服务至高境界。但在当前实践中，词元经济存在显著的低质量发展问题，瓶颈突出。一是知识生成层面存在缺陷。受AI大模型生成机制的技术局限，各类文本、代码、音视频等语料库低质量“垃圾投喂”，以及词元切分标准、词元体系差异等因素影响，AI易生成存在偏差的不精准知识、低适配性知识、伪知识，催生“AI幻觉”“AI泔水”等行业问题。二是知识识别层面存在短板。由于缺乏科学、高效的知识甄别技术与方法，大量不精准、低适配、虚假的知识持续流向用户。未来90%以上的结构化、逻辑化、专业化AI生成知识，将进一步放大劣质知识供给的概率与规模。三是知识服务层面存在乱象。受用户知识辨识能力差异影响，大量用户被动接收劣质知识服务，易出现决策误导问题，既加剧了知识服务低质量乱象，也催生了“人工智残”“拇指族”等用户认知弱化现象，难以实现认知与能力的迭代升级。值得关注的是，AI技术普及拓宽了大众闲暇时间，但多数人将休闲时间消耗于电脑、手机、短视频等媒介，缺乏静心阅读与独立思考，整体认知能力持续弱化，呈现“见闻广博、体悟浅薄”、智有余而慧不足的特征，进一步加剧了知识生成、知识识别、知识服务的全链条质量问题。

词元经济的低质量发展瓶颈，不仅无法有效匹配用户核心需求，更会导致行业投入产出失衡，较低的行业回报率难以覆盖词元经济AI软硬件巨额投入的折旧成本，形成AI大额投入的潜在重大经营与行业风险。

深究根源，该瓶颈由技术与人文双重因素共同导致，本质源于词元经济独特的知识生成特征。AI不具备人类的生理性感知、问题意识、价值判断与综合人文智慧，缺失人类知识创造的完整闭环逻辑。众所周知，模型预测的核心原则是“技术+艺术”，即模型基础预测结果，需依托人类经验、感知、认知能力完成优化修正。AI生成的知识等同于模型基础预测结果，仍需依托人类认知完成二次优化与校准。

追根溯源，除AI技术短板、语料投喂质量问题外，还需要从词元经济投入产出维度进一步剖析。从投入端来看，词元仅作为AI大模型信息处理的最小单元，仅能核算词元本身的生产成本，无法覆盖词元经济的全部成本。词元经济整体成本还包括词元优化、传输、应用环节的软硬件智能平台、基础设施投入，以及知识库、数据库等固定成本和能源消耗等变动成本。随着用户规模指数级增长，词元使用的单位固定成本与变动成本呈快速下降趋势，但单位固定成本基数仍较高，用户难以分摊承担。多数用户仅能承担低廉的变动成本，却无法匹配固定成本投入，最终因服务性价比不足，不愿主动分摊固定成本。

从产出端来看，知识服务是词元经济的核心产出。当前词元计费模式仅以词元调用数量核算生产成本，仅覆盖基础词元生成成本，完全忽视知识服务的核心价值，尤其是知识服务解决用户实际难题的本质价值。显然，单一词元指标无法真实反映词元经济的市场价值、功能作用与行业贡献，不利于知识服务业的价值增值与提质升级，既造成技术与资源浪费，也导致大量知识服务成果功亏一篑。

从价值核心来看，知识服务的价值、意义与作用，不仅取决于知识输出的精准度与品质，更取决于能否高效匹配用户核心价值需求。因此，词元经济的知识服务价值，不仅体现在精准优质的词元知识供给能力，更体现在高效、优质、高适配的知识服务效能与价值效益，核心是满足用户真实价值需求，这是服务业尤其是知识服务业的核心特质。在实践中，知识服务定价兼具复杂性与灵活性，最优定价方式是供需双方基于用户需求、供方投入成本，结合双方信任基础与市场预期，通过合约协商确定，这也是当前行业唯一可行的定价模式。

综上，单一词元指标无法真实反映词元经济的市场供需关系、投入产出逻辑与核心知识服务价值，这也是当前词元经济发展的核心症结所在。

词元经济瓶颈的破解

词元经济瞬时生成海量知识、提供全方位全领域知识服务，惠及每一个人，已然成为大众生活的必需品。对于个体而言，词元经济极大地平权了知识与知识服务资源。但不同用户最终获取的知识、知识服务以及实现的知识价值存在巨大差异，这完全取决于个人的问题意识、价值意识，以及人与AI协同、识别筛选、决策判断等综合能力。

无论是技术层面还是人文层面的问题，归根结底都是人的问题。主观层面，用户是提问的主体，也是解决问题的主体。个体与AI的协同能力，尤其是提问与问题调整能力的差异，会直接导致低质量知识的生成与供给；个体知识识别、筛选、决策能力的差异，则会导致劣质知识的接收与误用。因此，在词元经济发展中，提升人的综合能力，尤其是人与AI的协同能力，是破解发展瓶颈的核心关键。

人类创造AI，AI依托技术优势瞬时生成海量知识，解放人类脑力、延展人类智力，将知识与知识服务融入人类全部生产生活场景，创造了丰厚的财富红利、赋能人类发展。但AI构建的全新知识体系与人类活动环境，与传统人类知识体系、活动模式截然不同，人类极易陷入AI技术依赖、被技术桎梏。唯有通过人与AI协同共创知识、共创知识服务，平衡两类知识体系与活动场景，才能打破人类对AI的依附桎梏，真正实现技术服务于人。

破解词元经济的知识生成瓶颈、推动词元经济升级为真正意义上的最高阶知识服务业，是行业发展的必然趋势。具体需从多维度发力：技术层面优化知识识别与筛选机制；内容层面提升数据、文本、代码、图表、音视频及语料资源质量，优化知识创新与生成的生态体系；人本层面聚焦人与AI协同中的人的能力提升，依托高质量知识生成，输出高品质知识服务。

一是“种”出AI创新公地。伴随AI知识化发展与创新个体化趋势，词元经济的知识平权特性催生了大量“一人公司”新业态。依托“知识公地”、创新“极端不确定性”与“创新公地”的核心属性，搭建适配AI新技术发展的共享平台，为技术爱好者、创新从业者提供信息集聚、成果贡献、资源共享的载体场景。更重要的是，培育人人乐于参与、主动共享、协同共建的制度文化土壤，深耕知识公地与创新公地建设。这一举措能够充分尊重个体创新价值、破解知识圈层垄断、丰富知识交流共享维度、降低信息汇集成本，实现碎片化信息聚合整合，打通技术创新落地的“最后一公里”，助力新技术落地应用。

二是优化词元经济全链条生态体系，提质增效赋能服务升级。在投入端，完善数据、文本、代码、图表、音视频、语料以及词元生成、优化、传输、应用全流程生态环境，全面提升知识供给能力、服务品质与核心价值；在产出端，聚焦用户真实需求，精准生成适配性、高品质知识，构建高效、优质、高价值的知识服务体系，推动知识服务品质达到“君子如响”的理想境界。

三是构建精准化投入产出核算体系，提升行业发展效能。精准核算词元经济投入成本、科学评估知识服务产出价值，是提升行业投入产出效率的核心，其中知识服务价值评估是重点难点。可依托词元经济实际投入成本，建立知识服务市场化议价机制。通过市场公平竞争，形成优质优价、差异化发展的行业格局，全面提升AI知识生成能力、知识价值转化率与知识服务质量、效率、品质。此举既能精准匹配用户多元化需求，释放更大商业价值，也能提升用户付费意愿，推动行业良性商业化发展。

四是推动词元经济高质量规模化发展。以精准优质的知识生成与知识服务为核心，培育壮大词元经济头部企业。行业头部企业可依托技术与服务优势，为实体经济、智能经济等社会核心产业提供高品质科技知识服务、生产性知识服务，同时优化行业制度、机制、政策、文化等营商环境；面向大众生活场景，输出精准、优质、普惠的生活性知识服务。全面提升优质知识服务的投资回报率，有效覆盖AI软硬件平台的巨额折旧成本，化解AI大额投入的潜在行业风险，构建词元经济良性循环的高质量发展格局。

五是深化人与AI协同共创模式，夯实人本发展根基。在人与AI协同体系中，人始终是核心主体，人类创造AI是技术发展的本源，人与AI的差异化知识生成特征，决定了人类知识创造与AI知识生成具备极强互补性。同时，未来AI发展的核心天花板，取决于人类的人文修养与认知能力。此外，人类具备独立情绪与个体差异，面对AI带来的知识创新、资源共享、应用普惠红利，无论是人类自主创造知识服务，还是AI智能生成知识服务，最终发展质量与价值成效均由人的综合素养决定。例如，人是否具备敏锐的问题意识、能否提炼核心真问题、能否从底层逻辑拆解问题；面对AI生成内容，能否精准判别数据、观点、结论的学理依据，甄别内容漏洞、适配场景需求、落地应用价值，都是协同共创的核心关键。

由此可见，实现人与AI协同共创知识、共创知识服务，无论是技术性难题还是非技术性难题，最终破解关键都在于人。

因此，在人与AI协同发展过程中，坚守人的核心特质与优良品质是发展底线。充分保留人类独有的生命力、好奇心、审美品位、智商优势，以及情感、共情、爱心等高阶情商特质，坚守判断力、内驱力、创造力、责任感等核心素养。而推动知识生产与知识服务达到“君子如响”的至高境界，核心在于持续提升人的人文修养、学养积淀与认知智慧。具体需强化四项核心素养：（1）秉持端正务实的职业态度。态度是核心生产力，是人与AI协同发展的核心源动力，决定协同质量与创新成效。（2）积淀深厚扎实的人文底蕴。人文素养是AI技术的天然短板，深厚的人文积淀与灵性思维，是人与AI高效协同的核心底色。（3）锤炼高阶多维的认知能力。人的认知水平决定发展高度，也决定人与AI的协同上限。坚持在实践中学习、在探索中精进，持续提升实践洞悉力、文献整合力、逻辑思维力，筑牢人机协同的能力根基。（4）修炼知行合一的人生智慧。人文底蕴、灵性思维、高阶认知能够升华人生智慧。当前AI可高效生成硬知识与广义软知识，暂未具备生成主观性软知识、碳基生命独有智慧的能力。人类独有的智慧，是人机协同中的核心王牌，是人掌控协同主导权、成为协同核心灵魂的关键。相较于AI的程序化、无情绪化特性，人类拥有情绪感知能力，而成熟的人生智慧，能够让人掌控情绪、与情绪共生、突破自我桎梏、实现自我解放。未来，具备高阶智慧的群体，能够充分释放天性、发挥创意、享受AI赋能带来的闲暇时光，深耕创新创造、体悟生命价值，同时静心读书、修身向善、涵养心性，成就独一无二的自我价值。

综上，培育深厚的人文修养底蕴、精进务实的洞悉能力与科学系统的逻辑认知能力，持续升华人生智慧，是人机协同时代永恒的发展主题。可以预见，人类以端正的态度、深厚的人文底蕴、高阶的认知智慧为根基，依托AI智能技术的赋能加持，必将有效破解词元经济发展瓶颈、化解行业潜在风险，持续输出高质量知识与高品质知识服务，推动词元经济真正成长为最高阶的知识服务业。

（作者系北京信息科技大学商学院教授）