“制勝法寶”還是“負遺產”——隱性知識在日本科技創新中的作用與啟示

在第三次產業浪潮中，日本獨特的隱性知識驅動模式曾造就舉國體制協同攻關的輝煌，京都大學諾貝爾獎得主的譜系分析與超大規模集成電路（VLSI）項目的成功，印證了師徒制研究室和匠人精神對突破性創新的核心作用——隱性知識通過社會化傳承和外顯化機制，成為日本“技術立國”的底層邏輯。然而，隱性知識的高情境依賴性亦形成“負遺產”，即學科壁壘抑制知識組合創新，國際協作受阻，導致日本在新興領域顯性知識產出乏力。進入人工智能時代，這一矛盾進一步凸顯。雖然生成式人工智能可加速隱性知識顯性化，卻難以替代人類在復雜決策、跨學科領域創新與集體認知中的核心作用。暗知識的崛起，也對傳統的“隱性-顯性知識”轉化模型構成挑戰，亟須構建“人類/隱性知識-人工智能/顯性能力”協同范式。在剛剛結束的“浦江創新論壇——科學學上海論壇·2025 科技創新智庫國際研討會”上，多位專家也不約而同指出，創新不僅在于顯性知識的積累，更關鍵在于緘默知識的深度沉淀與隱性知識向顯性知識的有效轉化。本研究啟示我們，在知識主權面臨重構的今天，情報工作者需意識到隱性知識的戰略價值，重視其在研判趨勢、整合認知與激發創新中的不可替代性；同時，應主動運用人工智能工具增強知識外顯能力，在融合與協同中保持人的主體性與價值判斷力，從而避免技術理性主導下的創新異化。唯有如此，才能真正把握科技創新的深層動力與方向。

引言

1970—1990年間，在推動科技創新方面，日本政府與產業界基于本國文化特質創新性構建了舉國體制聯合攻關、產學協同創新、精益管理等多維度組織范式。由此，西方學術界提出了國家創新體系（National Innovation System）理論框架；日本學者野中郁次郎（Nonaka Ikujiro）則創造性、系統性地論證了“隱性知識（Tacit Knowledge）”作為第三次產業浪潮中驅動日本企業及國家競爭優勢形成的內在機制。當前國際科技競爭格局下，新一輪科技革命和產業變革正朝縱深方向推進，以論文發表和專利授權為主要載體的全球科研產出成為衡量科技創新的重要指標，并呈現大幅增長的態勢；相比之下，日本近年的研發產出數據出現增長乏力態勢。不過，專家指出，現行量化指標難以有效捕捉創新鏈條中隱性知識的戰略價值。而且，值得關注的是，人工智能生成的大量顯性知識（Explicit Knowledge）和“暗知識（Dark Knowledge）”正在引發知識生成與傳承范式的系統性重構。在此背景下，隱性知識究竟是創新的“制勝法寶”，還是阻礙創新的“負遺產”？本研究通過系統解構日本科技創新體系中隱性知識流動的典型案例，對人工智能時代隱性知識在科技創新中的功能定位展開批判性審視，進而論證其在知識生產譜系中不可替代的核心價值。

1.科技創新視角下的知識創新

顯性知識具有可表達性、可傳播性、可評估性和標準化的特點，可以極大地推動科技創新的規模化發展。隱性知識具有不可表達性、個人差異性、情境依賴性等特點，卻能提供創新源泉、創新動力和培養創新人才。這兩種知識的相互轉化則是驅動知識創新的核心機制，知識創新推動了科技創新。

1.1 顯性知識及其在科技創新中的作用

顯性知識是指能夠通過語言、文字、數字、圖表等符號系統明確表達、記錄、存儲和傳播的知識形態。相較隱性知識，顯性知識在跨主體傳遞過程中表現出顯著的系統化優勢，具體表征為編碼規范性和傳播可及性兩大基本屬性。

顯性知識同時展現出標準化的結構特征與可評估的質量屬性。其載體形式（包括語言符號、文字資料、圖像資料、數據等）通常遵循特定領域的概念框架與操作規范，這種結構特性確保了顯性知識在不同情境中的可遷移性，學者們也開發出多種評估工具檢驗顯性知識的效果和質量。在數字化轉型背景下，多模態知識載體（如文本、圖像、影像、音頻等）均可轉化為標準化數字編碼，這一技術普及使得知識的規范化儲存、智能化檢索及量化分析達到新的發展階段。

顯性知識對科技創新規模化發展具有顯著推動作用，其作用機制主要體現在以下5個維度。

首先，顯性知識顯著加速知識傳播與協作效率。現代科技產出主要表現為具備可傳播性、可計量性和可評估性的學術論文、專著、專利、技術秘密認定及技術標準等形式，依托數字化工具的指數級傳播效率，這類知識載體有效突破了時空限制，催生出跨團隊、跨組織乃至跨地域的新型協作范式。

其次，顯性知識系統提升創新流程的規范性與可重復性。其易共享、易復用的特性顯著降低重復研發風險，研究者通過系統性繼承前人成果，可在更高知識基點上推進學科前沿發展。

第三，顯性知識有效促進知識轉化與知識再創造。基于野中郁次郎提出隱性知識與顯性知識轉化模型（SECI模型）中的組合化（Combination）機制，既有顯性知識經系統性整合可生成創新性解決方案。當前科技革命中突出的跨學科融合趨勢，正是根植于海量顯性知識的數字化處理與可檢索特性。

第四，顯性知識持續增強組織學習能力與技術適應性。這些結構化知識沉淀形成的組織記憶，為技術團隊應對快速迭代的技術變革提供決策支持。

最后，顯性知識有力推動知識資產化進程與競爭優勢構建。以論文、專利體系為基礎的顯性知識通過專利化、技術秘密認定及標準制定等轉化路徑，不僅形成重要無形資產與技術壁壘，更成為創造經濟價值、強化技術競爭力的核心要素。

1.2 隱性知識及其在科技創新中的作用

隱性知識通常是一種無法通過書面文字、圖表或公式清晰傳遞和明確表達的知識，它深植于個人心智，與個體的經驗、直覺、價值觀及情感緊密相關，具有高度個性化和主觀性及難以規范化的特點，其應用依賴特定環境或場景，脫離情境則難以遷移。

隱性知識主要包含兩個層面：一個是“技術”層面，包括非正式和難以明確的技能或手藝，通常稱之為“技能知識”、訣竅，往往源自親身體驗、高度主觀性和個人的洞察力，直覺、預感及靈感均屬于這個層面；另一個是“認知”層面，包括信念、領悟、理想、價值觀、情感及心智模式。這個層面影響我們對周圍世界的感受方式。

從科技創新的視角看，首先，隱性知識為科技創新提供源泉。諸如個人見解、行業訣竅及情境化經驗，能夠激發創造性思維，或者通過直覺靈感為創新提供“種子”，幫助解決復雜問題。例如，員工通過實踐經驗積累的隱性知識可以明顯提高生產效率和新想法生成能力。

其次，隱性知識可以為創新提供驅動力。例如，隱性知識通過知識轉化、員工創造力、組織學習和技術轉移等多種機制，可以為科技創新提供核心動力。

再次，隱性知識可能是技術創新實踐的產物。例如，基礎研究的一個顯性產出形式是論文，但除此之外，在不斷探索、試錯過程中，科研人員獲取更多的是隱性知識。

我國的高端科技人才政策，其底層邏輯便是促進隱性知識以人為載體進入科研組織當中。不過，我們也應注意過度泛化的隱性知識因其保守性（因果模糊性）而抑制持續創新。

1.3 兩種知識的轉化與創造

已有學術研究成果表明，隱性知識與顯性知識的動態轉化是驅動知識創造的核心機制。野中郁次郎等學者提出的知識螺旋模型，進一步闡釋了隱性知識與顯性知識之間的轉化機制，該模型將知識創造過程分為4個階段：社會化（Socialization）、外顯化（Externalization）、組合化（Combination）和內隱化（Internalization），簡稱SECI模型。在這一過程中，社會化階段使得隱性知識得以通過人際互動和經驗傳承；外顯化階段則將隱性知識轉化為顯性知識，使其能夠更有效地被他人理解和應用；組合化階段是將顯性知識和信息進行系統化應用；內隱化階段是在實踐中學習和獲取新的隱性知識。

這種轉化體現了知識創新的過程，也為科技創新提供了重要支撐。知識的轉化還可以提升組織的創新能力、加速科技成果轉化，并解決知識轉移中的諸多障礙。正因看到了知識創新對于科技創新的推動作用，1996年日本政府率先將“知識創新”的理念應用到“第一期科技基本計劃（1996—2000）”當中。1998年，我國批準中國科學院實施知識創新工程，作為建設國家創新體系的試點。

2.日本科技創新中的隱性知識

日本科學技術與學術政策研究所（NISTEP）統計的數據顯示，2020—2022年日本論文年均發表總量、前10%高被引論文年均數量、前1%高被引論文年均數量的排名，均大幅下滑，分別是第4名、第13名和第12名，而中國的各項排名均為世界第一。不過，國際科學大獎體現了科學共同體對于研究的原創性、突破性的認可。從國際科學大獎獲獎視角來看，21世紀以來，日本共有22名科學家獲得了諾貝爾獎（自然科學），其中，手性合成技術、大分子量測量技術、誘導多能干細胞、藍光發光二極管、基于合成生物學的疫苗研發、免疫檢查點蛋白PD-1、鋰電池等技術無不產生了巨大的社會效益。同時，這些突破性成就多數源自日本科學家的親身體驗、個人的洞察力、直覺、預感及靈感?？梢哉f，中國實現了顯性知識的規?；D化，日本則發揮了隱性知識帶來的突破性創新。對此，日本國家科技智庫——研究開發戰略中心（CRDS）的首席研究員谷口維紹（Taniguchi Tadatsugu）指出，隱性知識的創造與傳承是決定日本科研實力的關鍵。

2.1 日本科技創新中隱性知識的傳承與顯性化

日本的科學與技術的起源均可追溯到江戶時代（1603—1868年）。從技術發展來看，中世時期（11—16世紀）行業團體的出現以及戰國大名的重視，工匠專業化為日本的技術發展奠定了文化基礎。 這個時期，各地手工藝品的技藝水平顯著提高。江戶末期（1770—1868年），工匠獲得了社會的尊重，町人倫理則內化為“工匠精神”的內核。在明治維新（1868年）之后，工匠精神泛化為社會文化，并在與現代產業結合的過程中支撐了技術的發展。從科學發展來看，江戶末期，日本的蘭學家開始自發研究西方科技，成為日本近代科學萌芽期；而明治維新之后，日本開始系統引進西方科學體系。

此外，禪宗的影響使日本社會將職業視為修行，石井孝雄（Ishii Takao）提出“自我同化”的概念，認為這驅使工匠將人格融入作品，為科技體系的發展提供了獨特的文化基礎。而基于直系家族結構衍生出的師徒制度，極大地推動了技藝傳承，為技術體系的發展提供了制度基礎。

日本科技創新最大的特征在于隱性知識的傳承與顯性化，即野中郁次郎的SECI知識轉化模型中的社會化和外顯化環節。

在隱性知識社會化方面，首先，日本的大學和科研院所基本是以“師徒制研究室”為核心構建起來的。研究室負責人往往被稱為“研究室主宰”，負責人退休后由其選定的繼承人接班。研究室的內部具有森嚴的等級制度，核心人員流動性不大，內部貫徹“傳幫帶”的人才培養原則，新人在研究室前輩的基礎上推進相關研究的深度和廣度。這種“現代師徒制”保障了團隊內部隱性知識穩定、持續的代際傳承。其次，頻繁的學會交流活動為各個研究室提供了緊密交流的平臺。除了學會的年度大會，各分部也會在下班之后和周末安排小規模的研究會來討論子領域的重要議題。另外，日本的研究生畢業后多數依舊從事科研工作，這些人員成為研究室廣泛鏈接學術界、產業界的紐帶，“半聚餐半研究會”形式的交流活動維系著研究室持續產生的隱性知識的“鮮度”。

在隱性知識的外顯化方面，科學家、工程師的許多不起眼的習慣值得注意。首先，無論是大學研究室還是企業研究部門都有著“筆記文化”。隨時隨地記錄下會議或實驗記錄，使用多色筆對客觀記錄與主觀思考等內容做出區分，使用鉛筆或可涂改水性筆隨時修正記錄的信息。通過這種方式，科學家和工程師們將主觀感想、靈感等隱性知識轉化為可復用的顯性知識。其次，由于書面語體基本表達的是線性邏輯，科學家和工程師們在科研工作中常用二維或三維的邏輯關系圖形輔助表達。為了從碎片化信息中提煉邏輯關系，川喜田二郎（Kawakita Jiro）開發了以自己姓名首字母命名的“KJ法（KJ Method）”，該方法具有邏輯性強、觀點可視化、少數派意見不被抹殺等特點，適合將通過頭腦風暴、分組討論獲取的看似雜亂無章的信息進行結構化梳理，從中更容易發現新問題、提出創造性觀點意見，因而成為許多日本研究生院必修的質性分析方法之一。

2.2 隱性知識是日本科技創新的“制勝法寶”

日本諾貝爾獎獲獎者的背后就存在著隱性知識的“影子”。截至2025年10月21日，日本獲得諾貝爾獎的科學家（包括日裔）共27名，其中13人畢業或工作于京都大學，如表1所示，物理學、化學、生理學或醫學三大領域的第一位獲獎人均誕生于此，京都大學被譽為日本諾獎的搖籃。

表1 京都大學諾貝爾獎獲獎人名單

獲獎時間

獲獎人

獲獎領域

1949年

湯川秀樹

（日本第一位）物理學獎

1965年

朝永振一郎

物理學獎

1981年

福井謙一

（日本第一位）化學獎

1987年

利根川進

（日本第一位）生理學或醫學獎

2001年

野依良治

化學獎

2008年

小林誠

物理學獎

2008年

益川敏英

物理學獎

2012年

山中伸彌

生理學或醫學獎

2014年

赤崎勇

物理學獎

2019年

本庶佑

生理學或醫學獎

2019年

吉田彰

化學獎

2025年

坂口志文

生理學或醫學獎

2025年

北川進

化學獎

信息來源：作者根據公開信息整理

作者結合前文提到的“師徒制研究室”傳承隱性知識的特點，通過整理獲獎人之間的譜系關系發現，其中8人具有師徒、同門、親友這樣緊密的關系，如圖1所示。前輩通過言傳身教將科學信念、價值觀以及觀察思考方法等隱性知識傳承給下一代，正是“大師培養大師”的背后機制。

注：根據網絡公開信息及訪談信息整理，虛線文字框中的人物為非諾獎得主。

圖1 京都大學諾貝爾獎得主之間的譜系關系

20世紀70年代，日本政府通過“超大規模集成電路（VLSI）項目”實現了從追趕到超越的躍遷。這個項目在世界范圍內開了“舉國體制聯合攻關”的先河，并且用時僅僅5年便實現了項目設定的戰略目標。其中，多方組織的骨干人才之間的隱性知識傳承與再創造是成功的關鍵。這一知識傳承與再創造的發展過程是這樣的：20世紀50年代，二戰期間從事無線電研究的科技人員積極從電子管技術路線切換到半導體技術路線，期待在科技領域超越美國。這些科研人員以日本東京大學、東北大學的2個研究室為核心，自發地開展半導體技術學習會，亦步亦趨式地跟蹤美國最新技術。這2個研究室為20年后的日本半導體攻關儲備了高端人才和領導人才。這些人才雖然分布在協同攻關的五大企業當中，但他們之間傳承和共享了半導體研究的隱性知識。研究室骨干垂井康夫（Tarui Yasuo）出任聯合攻關的共同研究所的總負責人，負責凝練和遴選科學問題，協調各個企業的基礎研究團隊協同攻克創新鏈上從0到1的部分。同時，計算機綜合研究所與信息系統研究所分別攻關從1到5的軟硬件關鍵核心技術。此外，以上聯合研究所的科研人員均隸屬于各自企業的產業技術研發部門，他們經常白天在聯合研究所工作，夜晚回到所屬企業報聯合攻關的工作進展，推動各個企業計算機技術從5到10的研發。接下來，各個企業的產業技術研發部門進行工程攻關（從10到100）。VLSI聯合攻關巧妙地利用了骨干人員之間的緊密關系實現了新知識的生成，也利用各個企業之間的競爭關系實現了知識的快速擴散，最終創造了VLSI聯合攻關的奇跡。詳見圖2。

圖2 日本超大規模集成電路（VLSI）項目協同攻關示意圖

除此之外，日本企業內部還出現了“10%原則”“地下研究室”等獨特的現象?！?0% 原則”是指一些企業承認科研人員可以將工作時間的10%用于個人喜好的研究，“地下研究室”是指科研人員可以利用所在企業的科研設備、試劑、資金等，暗地里開展個人喜好的研究。這些都反映出日本企業對于科研人員自主調用隱性知識行為的認同。田中耕一（Tanaka Koichi）正是這樣一名科研人員，他通過自己的努力開發了用于生物大分子質譜分析的軟解吸電離方法，并且獲得了2002年諾貝爾化學獎。

20世紀90年代以來，學術界通過知識創造過程揭示了日本企業的“異軍突起”。野中郁次郎通過研究索尼、松下、本田、佳能、日本電氣等日本企業案例，歸納出組織的知識創造能力，即“有組織地”充分調動蘊藏在員工內心深處的隱性知識。一些學者也闡釋了企業通過隱性知識獲得競爭優勢的機制，他們認為隱性知識具有難以模仿性，能形成企業的獨特優勢。日本企業通過調動深植于組織流程、文化和員工技能中的隱性知識，使競爭對手難以復制，從而維持長期競爭力。

2.3 隱性知識也給日本科技創新帶來了“負遺產”

通過分析NISTEP近年來日本若干論文指標排名大幅下滑的原因，我們發現，國際合作論文成為重要發展趨勢，然而日本學術論文中的國際合作比例偏低。這一現象也反映了日本的隱性知識在外顯化過程中對于區域差異、文化差異考慮不足的問題，隱性知識的高情境性已然成為區域間、文化間交流的瓶頸。

隨著新一輪科技革命和產業變革的深入發展，領域交叉融合成為主流趨勢。由于日本過于重視學科建設與技術的專精發展，學科領域交叉融合不足，即SECI模型中的組合化不足，導致新知識的產出不足，在學科發展上體現為難以形成新興學科或新興學科難以形成規模。

進一步而言，組合化產生的顯性知識不足，將直接導致內隱化的知識供給不足，即難以形成新的可以構筑競爭優勢的隱性知識。以電動車技術為例，電控、電機、電池是三大核心技術。日本企業對這三大技術均進行了超前布局，卻遲遲沒有推進系統集成與技術迭代。中國車企的技術研發起步雖晚，但是通過大膽的系統集成嘗試與快速迭代，過程中生成一系列電動車生產制造方面的隱性知識，在短期內構筑了絕對性的競爭優勢。在中國車企從追趕到超越的過程中，日本車企無法獲得新生成的隱性知識來改變認知，相反卻始終“迷信”過往的成功經驗，使陳舊的隱性知識成為創新的“負遺產”。

上述分析表明，在新一輪科技革命、產業變革與全球化進程縱深發展相互交織的當代語境下，組織、區域及國家競爭優勢的構建不僅需要實現SECI模型中“社會化-外顯化-組合化-內隱化”四階段的有效銜接與協同運作，同時亟須關注因地理區位差異及地域文化差異所導致的知識外顯化程度不足這一關鍵制約因素。

3.人工智能背景下重新認識隱性知識在科技創新中的作用

人工智能技術正在深刻重構知識管理體系，其對SECI模型所界定的知識轉化四階段也將產生系統性革新影響。研究表明，人工智能不僅能夠通過算法優化實現外顯化與內隱化路徑的系統性優化，顯著提升知識轉換效率，更可能在知識本體論維度實現知識創造范式的多維拓展，進而重構隱性知識與顯性知識之間的動態共生系統。值得關注的是，隱性知識在智能化轉型背景下持續發揮著創新策源的核心作用，其作為創新驅動的關鍵影響，在非結構化決策場域、小樣本復雜決策情境以及集體隱性知識的認知聚合效應等維度，仍具有不可替代的理論價值與實踐意義。

3.1 人工智能帶來知識轉化的突破和局限

在人工智能的加持下，知識將實現轉化與整合創造。例如，生成式人工智能（ChatGPT、DeepSeek等）可以通過語義解析與多模態學習，將經驗性隱性知識轉化為結構化的顯性知識，還可以憑借其高知識密度和低成本優勢，從專家操作日志中提取業務流程規則，有效解決傳統“隱喻轉化”過程中所面臨的效率瓶頸問題。視覺語義建模技術則捕捉操作場景中的隱含模式，將工匠技能編碼為可復用的算法特征。人工智能還可通過知識組合化過程整合顯性知識轉化為新知識，例如分析海量數據并發現未知模式。

人工智能可以賦能內隱化過程中的認知增強。例如，在教育領域，人機協同系統（如ChatGPT結合QQ平臺）通過即時反饋與情境適配機制，加速顯性知識的內化過程，使之轉化為個體技能。此外，智能助教系統根據學習者模型動態調整知識的呈現方式，從而促進操作手冊知識向實踐能力的有效轉化。

人工智能技術還有可能帶來知識循環的系統性重構。這主要是因為人工智能技術可能導致海量的“暗知識”涌現。暗知識是一個相對較新的概念，強調知識體系中存在的“盲區”或“差距”。它不是指具體的知識內容，而是指現實知識與潛在知識之間的鴻溝，類似于物理學中的“暗物質”——雖不可見，但影響巨大。例如，在跨學科研究中，知識可能被學科壁壘所局限，導致某些信息無法被整合或利用，形成“暗知識”。在人工智能時代，這些暗知識可能被重新定義為機器所掌握和使用、但人類無法感知或表達的信息，例如深度學習模型中的黑箱決策過程。那么，未來的知識創造過程是不是要考慮“暗知識-隱性知識-顯性知識”三者之間復雜的轉化關系。

人工智能可能帶來知識轉化效率上質的飛躍。遷移學習技術實現了模型在不同任務之間的知識遷移，例如自動駕駛系統將基礎駕駛規則（顯性知識）遷移到復雜路況決策（隱性知識）中。知識圖譜嵌入技術則可以提升邏輯推理能力，解決了傳統編碼中的“因果模糊性”難題。

最后需要注意的是，人工智能賦能知識轉化過程可能存在倫理和可靠性風險。一方面，通過人工智能使隱性知識顯性化，可能引發隱私泄露、知識產權爭議。另一方面，人工智能在生成知識的過程中，其真實性常常受到人們的質疑，因為存在“幻覺”現象，可能會削弱甚至消解知識的確定性。因此，人工智能應該被視為一種輔助工具，用來增強人類的能力，而不是完全取代人類的智慧和創造力。

3.2 隱性知識在人工智能時代的稀缺性與戰略價值

在不久的將來，人工智能可能帶來知識創造過程的重塑甚至重構，但是在以下的幾個方面，隱性知識將發揮不可替代的作用。

前文提到的KJ分析法屬于高度依賴個人經驗、直覺等隱性知識的分析方法。由此可見，隱性知識能夠有效彌補人工智能在復雜決策過程中的局限性。這類隱性知識涵蓋了直覺、洞察力以及情境化判斷等元素，這些難以被規則化的技能能夠提升人工智能在模糊環境中的決策質量。除此之外，醫療人工智能通過整合專家的隱性知識，提高了罕見疾病的診斷準確率；工業人工智能結合資深技師的經驗，優化了設備的預測性維護。

人類隱性知識能夠解決人工智能數據依賴性問題。前文提到的諾貝爾獎得主們的研究內容都是具有開創性意義的，因此也很少有豐富的數據支撐。通過師承關系獲取的隱性知識，往往僅需少量樣本即可實現認知構建（如基于經驗的模式識別），這為數據匱乏的領域（如尖端科學研究、小眾工藝技術）的人工智能應用開拓了新的研究途徑。

集體隱性知識（如企業文化）目前還很難被人工智能轉化，前文提到的超大規模集成電路（VLSI）項目就很難借助人工智能走向成功。其原因在于企業文化作為集體隱性知識，通過信任構建、情境催化和認知引導三重機制，成為創新的“暗物質” ——雖不可見卻決定系統效能。這種集體隱性知識不僅影響著成員的行為和決策，還塑造了組織的創新氛圍和價值觀。在人工智能時代，盡管技術日益先進，但組織文化的力量依然不可或缺，它作為一種無形的資產，為企業的創新活動提供了源源不斷的動力。

3.3 人工智能時代隱性知識的傳承與創造路徑

在人工智能時代，知識的傳承與創造面臨著前所未有的挑戰。隨著技術發展，傳統的知識傳遞和學習過程已經無法滿足現代社會的需求。因此，構建一個新型的人智協同范式變得更加重要。為充分發揮人類與人工智能各自的優勢，可以以構建“人類/隱性知識-人工智能/顯性能力共生體”為基本思路，并借鑒日本的成功經驗提出以下知識傳承和創造路徑。

一是參考日本的KJ法在知識創造領域的實踐經驗，探索構建面向智能時代的新型知識生產模式。

通過深度結合認知科學與人工智能技術，重點突破傳統SECI模型單向知識轉化的局限。例如在人智交互情境下，通過設計“多模態感知-推理-驗證”機制，探索隱性知識（Tacit）-顯性知識（Explicit）-暗知識（Dark）的三元轉化模型（T-E-D模型）。該模型創新性地將暗知識定義為超越人類直覺認知、需通過機器智能挖掘的知識形態。以人工智能作為核心橋梁，不僅實現隱性知識向顯性知識的編碼轉化（T→E），更強調通過深度神經網絡對海量數據進行知識蒸餾（E→D），以及基于強化學習的暗知識逆向解析（D→E）。

二是借鑒日本諾獎得主之間的譜系關系，構建“人類-人工智能”學徒制新模式。

該模式建立雙向知識流動機制：人工智能作為隱性知識的載體，通過深度學習框架實時記錄專家決策路徑，利用神經符號系統將直覺經驗編碼為結構化數據，使人工智能通過觀察專家行為構建行為模型，并轉化為可復用的數字經驗庫，支持跨領域知識遷移。人類是知識的提煉者，例如可以將AlphaZero的象棋策略提取為可教學的概念圖譜，讓人類棋手通過學習來突破認知邊界。

結束語

20世紀60年代以來，在信息化的沖擊下，日本探索出調動潛藏于人的隱性知識促進科技創新的成功實踐。當下，以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術對知識生產與傳播范式產生了革命性影響。大量由人工智能發現的暗知識被顯性化，可能導致人類認知惰性加劇，進而打破傳統知識轉化過程中由人類主導的“隱性知識-顯性知識-暗知識”動態平衡（T-E-D Balance）。這種知識轉化機制的顛覆性變革潛藏著人工智能主導知識生產與傳承體系的風險，最終可能引發知識主權轉移的倫理困境。為此，亟須在重新審視人與機器、智能關系的基礎上借鑒日本對隱性知識開發運用的經驗，確保人在創新過程中的主體性。在知識生產過程中貫徹人機回環原則（Human-in-the-loop，HITL），構建以價值理性為導向的協同進化機制。該機制強調人類作為“價值守門人”的核心地位，通過隱性知識傳遞界定智能系統的目標邊界，學界不僅需要發現T-E-D知識轉化的規律，更要主動設計T-E-D知識轉化的機制。

本文來源于《競爭情報》2025年第4期，較原文更新了2025年的日本諾獎獲獎信息。作者簡介：吳穎穎，周少丹，上海市科學學研究所。文章觀點不代表主辦機構立場。

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