第二章、第三章里，我们讨论了专业工作所发生的变化；第四章，我们结合信息架构和技术进步来解释这些变化产生的原因。现在我们开始进入本书的理论核心，在这一章里，我们会把这些观察和论点集中起来。我们设计了一个模型来演示专业工作是如何进化的。然后，基于我们至今所说所做的，把视角从专业工作转移到那些未来将要取代它们的人群和系统上来。

　　总的来说，本章的目的在于带领大家探讨人类如何处理社会上的某种特定知识。当然，我们在探寻这一概念的道路上并不孤单。几个世纪以来，各方面的学者都把心思花在知识上。比如，哲学家专注于认识论，他们会问一些根本的问题，“知识是什么”“我们怎么才能认知事物”或者“关于哪方面的知识我们是确信的”；社会学家研究知识和权力、文化、阶层之间的关系；律师处理关于知识的所有权、如何保护以及分享方面的问题；知识理论家思考知识、信息和数据之间的互相关系。我们为所有这些研究角度着迷，但它们大多超出了我们平日所言的工作的范畴，我们所关注的特定形式的知识是第一章所介绍的实践经验。

　　接下来我们将讨论这个概念，看看我们目前是如何创造与分享这些知识的，未来又能够做出哪些改变。我们希望能够向大家展示，在技术互联网时代，知识自身的不少经济特征，使得扩大传播范围、低成本创造与传播这些知识不仅都可能被实现，而且十分值得去做。

　　5.1 知识的经济特征

　　实践经验，在我们的概念里，指的是解决问题所需要用到的知识，而传统上这些问题只能靠专业人士才能解决，比如说用于应对健康困扰或者解决税务问题的相关知识。对于专业工作来说，这些实践经验由正式知识、专有技术、经验、专业人士的技巧共同组合而成。但是专业工作并不是实践经验的唯一来源。在本书中，我们认为新的实践经验来源于正在崭露头角的事物——各种日益完善的机器，无论是自动运作的还是由其他非专业用户所操作的。这样一来我们就无须传统专业人士直接介入，就可以独立解决许多难题。

　　但是任何种类的实践经验，不论它的起源是什么，都是某种形式的知识。知识是一种有趣的“怪物”，有着它独有的特征。我们创造处理知识的手段，与我们创造处理物质产品的方法十分不同。经济学家的伟大贡献之一在于为我们展示了造成这些差别的知识的四大特征。这些特征解释了为什么当社会从印刷工业时代进入技术互联网时代，对专业工作和其工作内容的冲击尤其巨大。现在让我们来聊聊这些特征。

　　大多数物质产品，即商品是具有竞争性（rival）的，意思是如果它们被一些人消耗了，那么留给另一些人的商品就变少了。如果有人咬了一口巧克力，那么别人能够吃到的巧克力就变少了；如果有人开车去旅行，对后面的驾驶员来说油箱里的燃料就减少了。当人们消费商品时，就产生了所谓的竞争性。但是，知识并没有竞争性，这是知识区别于物质产品的第一个明显的特征。如果我们使用某些知识来解决问题，那么可供后人使用的知识并不会因此减少。律师并不会由于为一个客户起草了合同，而损耗他的见解；为另一个客户准备其他合同时，他也并不会因此而变得无知。医生也不会因为每次诊断而遗忘自己的医学知识。记者不会因为写了许多文章而影响他的分析和交流能力。和大多数商品不同，知识不会因为每次使用而耗竭或者减损。

　　有的人也许会指出，律师无法同时接待多个客户，医生也无法同时接待多位病人。这样一来，他们可能会说，我们所提出的知识的非竞争性并非完全正确。这其实是一个错误，但是对我们有帮助。他们的错误在于把专业人士所取用的并不具备竞争性的知识本身，和人们传播这些知识的方式混淆了起来——这些知识在传播过程中必须是一对一、面对面的互动，在这点上我们同意他们的观点，但这样的传播方式实际上具有非常大的局限性。

　　大多数商品还是排他性的（excludable）。这意味着除非人们付费，否则他们无法对商品消费。例如，糖果店的店主在顾客买单之前，可以不让他们吃店里的糖。店主所需要做的就是不把糖果给顾客。知识的第二个特征在于它基本上没有排他性（非排他性），意思是即使别人没有付费，也很难阻止他们使用知识。如果一位律师为客户起草了一份基本遗嘱，客户就掌握了本来属于这位律师的一部分知识，这种情况下，律师很难阻止客户向其他人分享其中的知识；如果医生向病人说明了如何治疗一种简单的疾病，那么他就没什么办法不让病人去和其他人交流这份见解；如果记者把突发新闻告诉身边的朋友，也会面临类似的困境。他们很难去限制别人分享知识，也很难加入限制性条款来使得每次传播都需要付费。因此，律师、医生、记者无法阻止别人使用自己的知识，即便他们并没有付出相应的费用。

　　但是知识在特定场合和条件下，也可能具有排他性。想一想可口可乐的神秘配方——这是公司里极少数人所掌握的知识。而且这种特定的知识是许多人（包括竞争对手）趋之若鹜的，好在它被成功保护起来了。总体来说，尽管有着以上的例子，专业工作仍然比较成功地把自己领域相关的专有知识保护起来了。在第一章里我们探讨过，这是大交易的要素之一。但我们应当注意，如果想要坚守住大交易的那些主张，必须不断去抵抗不收取任何费用进行知识分享的趋势。

　　知识的第三个特征和第一个有关。我们已经注意到知识是非竞争性的，每次使用并不会消耗它。在解决问题过程中对知识的利用、循环利用往往能够帮助知识增值（more valuable），而不是减值。老师知道如何上一堂课，咨询顾问了解经营业务的门道，医生懂得应当如何应对某些症状，记者明白如何调查事件并加以报道——这些知识在每一次调用过程中，会不断成长、不断变得更加丰富。经济学家把这种现象称为巨人的肩膀效应（Shoulders of Giants Effect）——正如牛顿对世界的认知是建立在许多前辈的基础上的[7]，其他各种类型的知识也都一样。换句话说，对于现有知识的反复利用通常能够创造出新的知识来。

　　知识的第四种特征在于它的可数字化（digitized）。这意味着我们可以把知识转换成数字形式，然后用电子化手段来运算处理。把知识数字化说得再正式一点，就是我们可以用现代电子学语言“二进制数字”，由0和1组成的二元信号来表述知识。不过知识的大规模数字化，是最近才发生的。库克耶和迈尔-舍恩伯格发现，直到2000年，世界上只有25%的信息以数字形式存储着。但到了2015年，这一比例已经上升到了98%。反过来，商品是无法被数字化的。我们可以用照片来捕捉它们的图像，用文字来描述它们，然后把这些图片和文字转换成数字形式。这正是我们为物品拍摄数码照片，或者使用文字处理软件为某个物体撰写介绍时所做的事情。但是物品本身无法被数字化，只有它的介绍可以被数字化。商品的这种特性引导谷歌的首席经济学家哈尔·范里安（Hal Ronald Varian），把商品区分为可以进行数字化的“信息商品”，和无法被数字化的“工业商品”。借助这种区分，知识在本书的分析语境中特指实践经验，被明确地归类为信息商品。然而，出于前三个原因，我们要小心对待这第四个特征。

　　首先，我们并不是说所有类型的知识都可以被数字化。正如我们在第一章里说过的，有些专业工作相关的实践经验是不可言喻的——一般来说，人们仍然没有找到合适的语言来清晰表达这些知识，更不用说用二进制数字来记录它们了。专业人士用来解决问题的有些知识看来的确无法“从他们的脑袋里拿出来”，再将它们转换成数字形式。

　　其次，我们也并不认为一旦知识被数字化了，用于处理信息的技术就一定知道或理解这些0和1所表达的意思。关于机器与思考的问题，我们将在后文中进一步说明。

　　最后，也是最重要的一点，我们并不认为技术在解决问题的过程中所面对的挑战,和专业人士解决同样问题时所需要动用的实践经验是完全一致的。解决任何一件专业工作都可以有多种路径，向专业人士求助这样的传统方式并不是唯一出路。如果不这么认为的话，有可能犯下AI谬误——错误地认为解决目前由人类专家处理的问题的唯一途径就是先弄明白人类专家的方法，然后机器完全复制人类的解决方案，这种观点过于以人类为中心。当机器变得越来越能干时，机器所拥有并运用的实践经验可能与人类完全不同。

　　对于那些正在担心无法把所有人类专家脑海里的知识都进行数字化的人来说，最后这一点应该尤其让他们感到宽慰。如同我们之前提到过的，有些知识可能比较隐性，无法用语言描述。比方说，如果让泰格·伍兹（Tiger Woods）解释如何把高尔夫球打得比别人远，他可能会把一些他在挥杆瞬间产生的个人见地分享给我们，也许还能告诉我们几个小窍门。但我们猜想，他无法清晰地表达整个复杂的知识体系。其实他在高尔夫球界的地位是由长久积累起来的各种灵感、直觉和肌肉反应共同成就的。这其中的许多都是无意识行为，通过重复练习和使用来进行反复灌输，有些隐藏得如此之深以至于伍兹自己都没有意识到。但是这些都无法阻止我们造出一个机械吊臂，把球击打得比伍兹更远、飞行路线更完美——这就是运用不同的方法，去解决同一个问题。

　　总结一下，知识有四大特征，实践经验作为一种特定的知识，也具备着这四大特征：非竞争性，每次使用并不减少别人可以使用的份额；非排他性的倾向，很难阻止不付费的人使用；累积性，在知识的使用和再利用过程中会产生新的知识；可数字化，我们通常可以把知识变成机器可处理的二进制数字。

　　5.2 知识和专业工作

　　长久以来，所有专业工作都承认知识在他们工作中所占据的核心地位。通过教育和培训来掌握知识始终是专业工作的一项重点，同时专业人士还需要借助渊博的知识在同行中脱颖而出。但是，当专业人士被告知他们身处于“知识产业”时，不知为何，这一术语无法引起他们的共鸣。类似的，如果专业人士听说他们处在“知识经济”的中心，他们也并不为之所动。

　　在思考“知识经济”时，有一个简单区别常常被忽略——一方面，有些行业存在的目的就是为了提供知识；另一方面，有些行业高度依赖知识以及提供知识的其他行业。例如，制造业和零售业都属于后一类行业阵营，它们的运营模式通过开创和应用创新性的想法、新鲜思维、新的工作实践、创造性的技术运用以及更加系统性的管理得到加强提升。一家公司依靠这类知识就能够在同行竞争中胜出。但是利用知识从竞争中脱颖而出的企业，与以创造传播知识本身为业务的公司相比，主要的区别在于：对专业工作来说，知识，不仅是帮助提升竞争力的道具，更是行业所提供的产品本身。专业人士拥有其他人并不掌握的知识，他们的角色在很大程度上就是去开发、提炼并且让人们能够使用到这些知识。

　　如果知识的确是专业工作的核心，那就出现了两个问题。首先，专业人士在自己所处的组织内部，对知识进行创造、捕捉、培育和再利用的做法是否行之有效？在讨论知识特征的过程中，我们了解到知识可以被使用和再利用，新的知识也可能由此被创造出来（非竞争性和累积性）。专业工作应当好好利用这些特征。其次，则是本书的核心问题，也是这章的主题——有没有不一样而且更好的方式来创造知识，并且提供给社会，这种新方法能否完全不需要传统专业机构的介入？

　　第一个问题是“知识管理”领域研究人士的主要关注点。这些细分领域的专家为人们提供建议，让相关知识得到更有效的管理。表面上看，知识管理在各种专业工作中都有自己的一方天地：医生们有自己的协议，律师们有着案件先例，管理咨询顾问有自己的方法论，审计师有各种核查清单，税务顾问和会计师有预先设计好的电子表格，等等。评论家在谈到知识管理在专业工作中的应用时充满信心，对于形形色色的知识他们会关注：谁（关于组织内谁对某些特定话题了解最多的信息）；什么（具体的技术知识以及概念）；怎样（如何进行一些活动的具体流程）；何地（关于某个具体问题，去哪里寻求帮助、指导，以及专业经验）；为什么（解释各种概念、活动、流程、服务背后的原理）；何时（应当采取行动或者克制自我的最佳时机）。在知识管理领域思考更为深入的专家和评论家承认，专业表现不仅仅由那些正式的、已发表的、明确的知识来决定。他们苦苦思索知识能否变得不言而喻，而专业人士的本能反应和直觉是否能够被清晰地表达出来。

　　然而，更深层次的检视揭示出一个事实，许多主流专业人士普遍都不愿意分享和再使用他们的知识。坦率地说，专业人士倾向于不向其他同行分享自己所掌握的知识。我们发现，对许多专业工作来说，分享知识是一件反文化的事情。经过培训和部署，专业人士更享受独立工作。即使在大型专业机构里，这些员工事实上也是个体的从业人员，因为机缘巧合来到了同一家机构，共享同一个品牌。比方说，大多数专业机构的奖励系统，无论人力资源部如何抗议，都倾向于鼓励个人成就，而不是团队贡献。再进一步，这里还涉及让人不舒服的信任和信心方面的问题——许多专家并不信任同事能够正确使用他们的知识，另一些人则是为此感到紧张，生怕他们的成果被别人怀疑，因此暴露了他们的无知。在商业上也是这样，知识管理对于追求利润的专业工作来说其实是行不通的，因为他们的收费是基于所花费的时间。如果同行都这样做，愉快地用自己低下的效率向客户收着钱，这些客户也并没有抗议，那为什么要去拥抱知识管理这种工具来减少重复劳动，减少收费的时间呢？

　　总而言之，知识管理并不成功。它并没有满意地解答我们的第一个问题——专业人士对知识进行创造、捕捉、培育、再利用的做法是否有效？此外，知识管理的专家几乎无法回答我们的第二个问题——是否有更好的方式来创造知识，并且提供给社会，这种新方法能否完全不需要传统专业机构的介入？直到最近，知识管理几乎都是一个完全面向内部的功能，致力于搭建专业机构内部或同一企业从业者的知识平台以及分享平台。如此一来他们的关注点必然受限，他们并没有认识到传统的知识管理手段，创造分享方式，可能都只是临时的过渡方案。接下来的章节里，让我们通过观察专业工作的演化，一起来看看接下来可能会发生什么。

　　5.3 专业工作的演化

　　当许多从业人员和评论家提到如今专业工作的商品化或者商品属性，说明他们已经把眼光放到了传统专业工作之外。这里所用到的专业术语并不精准，但概念本身已经足够清晰——大多数领域的专业工作的日常部分已经被精简成标准化操作，因此曾经需要人类专家来执行的任务可以由知识不那么渊博的，甚至是外行人士，在适当的流程和系统的支持下去完成。

　　在许多关于商品化的讨论中，这种现象被认为是具有威胁性的，尤其是对那些按小时收费的专业人士（原先带来可观收入的工作不再需要这么多时间去完成，也不必非得由传统的专家去完成）。有时商品化也被认为是令人讨厌的，因为在把服务变得日常化的过程中，它将会或者已经降低了服务的价值。如果一部分专业工作中的任务可以被商品化，那么许多传统的专业人士，尤其是怀疑论者和受威胁的人群，倾向于轻视这些任务的重要性，不再把这些活动放在心上。但是就这样放弃这些商品化的工作其实低估了它们的价值——站在接受方、客户或者消费者的角度，这通常是件好事，降低了服务成本，提高了便利度，也保证了更高水平、更加一致的服务质量。

　　商品化这个术语已经在各种文献里被使用过度了。它所包含的负面暗示以及丰富的语意已经使这个词变得模糊，不再那么有效。然而我们需要思考的是，在此时转换思路是否会更有帮助。这正是我们要提供的——我们要为大家介绍一种人类专家所从事的专业工作的演化模式。图5.1描绘了这种模式。它展示了专业工作成果交付的四个演化阶段：手工制作、标准化、系统化、外化交付（最后一步又分成了三类）。宽泛地说起来，我们认为市场的力量、技术的进步以及人类的智慧共同推动着专业工作遵循图中的模式从左往右移动。一开始人类专家以手工方式提供服务，经历不同的发展阶段，到了适当的时候，大量实践经验将通过互联网以各种方式被提供给社会。我们认为这种从左至右的变化将会发生在所有专业工作领域里，并掀起一次根本性的转型。尽管我们认为这个讲法没什么用处，但这种背离手工制作的情况的确代表着专业工作的商品化，当然从传统到商品的转换并不是一蹴而就的，其实它有着复杂的转变过程。

　　图5.1专业工作的演化过程

　　跟所有模型一样，这种演化过程，显然只是事实的简化版本。比如，我们承认有些类别是彼此交叉重叠的；也并非所有专业工作的演化过程都是清晰的、线性的。有些工作可能永远也不会演化到某些特定阶段；有些工作在早期可能不会进化，但到了后期可能会产生突变，等等。但是，它是一种有用的简化。除了它的局限性以外，我们在向众多专业工作推介这个模型以及它的早期版本时体验到了鼓舞人心的效果，它似乎捕捉到了变化的实质和趋势以及专业工作所拥有的选择。我们希望这个模型能够帮助专业人士去解释、预测他们在各自领域内所见到的各种变迁，其次它能够为横跨不同专业工作的比较分析统一用词和概念框架。

　　这个模型还有一个特征应当从一开始就牢记在心。我们想表达的并不是每种专业工作的具体组成部分——比如，如何治疗一位病患，如何解决客户的法律争端，如何去教一节课，如何审计一家公司的财务数据，如何为读者报道一起调查或故事——其挑战在于为每项工作找到它们在模型中所处的位置。我们所主张的是，任何一份专业工作都可能被分解成不同的任务，然后可以把它们归属到模型中最适合的位置上去。接下来，在本章“5.6分解专业工作”这部分里，我们会更详细地讨论这个话题，但是很有必要在我们展开讨论前把这点记在心上。

　　四步演化之路中的第一步描述了专业工作被当作一门手艺来操作与交付的时代。对于许多专业人士和观察者来说，这正是专业工作的精髓所在。按照这种观点，专业人士都是手艺人。利用他们各自的实践经验，通常还需要高度的耐心和专注，他们每次都会根据情况从零开始制订方案，针对客户、病人、学生或者顾客自身的特定情况打造服务内容。典型的情况下，这样的方法需要专业人士和服务接受方之间进行面对面（通常一对一）互动。法庭上的律师，手术室里的外科医生，提供辅导的教授，首席财务官的税务顾问，起草头条新闻的记者，翻看账务明细的审计师——所有这些情况中，我们都联想到了一位拥有知识和经验的专家，从无到有创造一个解决方案或者一项服务，就像一个艺术家在一幅空白画布上进行创作，或者一位裁缝在制作一套定制西服。这种专业人士的形象正是很多代年轻人（以及他们的父母）所希望成为的样子。这也正是各种学术论文对于专业工作的预设概念。这同样还是各种文学作品、戏剧和电视剧里的专业人士形象——在法律领域，我们有能言善辩的鲁波尔（Rumpole）以及无懈可击的阿提克斯·芬奇（Atticus Finch）；在医药领域，我们有脾气暴躁却又无比杰出的诊断医生格瑞利·豪斯（Gregory House）；在教育领域，有大家熟知的荷兰先生（Mr. Holland）和约翰·基廷（John Keating）这两位启人心智的老师；巨蟒剧团（Monty Python）则对令人生厌的注册会计师进行了讽贬。尽管这些虚构的角色以及由此表达的对专业工作的认知带着惊悚、浪漫、振奋人心的色彩，但我们相信如今许多专业工作并不再是一门手艺了。并且，在未来几年里，这种定制形式的受欢迎程度很可能也很有必要持续降温。

　　我们并不认为专业工作的手工艺成分会完全消失。实际上是指大量从前需要手工完成的工作，现在都已经用非常不同的方式来完成了。而且，当成本压力上升，同时出现了更加强大的系统，曾经需要人类专家参与的各种任务将变得简单，初级员工使用适当的系统就可以胜任，有时甚至完全无须人类介入。

　　我们可以再次用传统手工艺行业做个类比。回顾历史可以帮助大家理解。在伦敦有许多十分繁荣的同业公会（Livery Companies）。这些组织可以被追溯回古代的同业公会（guild），早期它们重点关注如何对贸易进行规范。如今这类机构还有110家，其中历史最为悠久的是成立于1394年，如今位于伦敦五金巷（Ironmongers Lane）的绸布商人同业公会（Mercers' Company）。绸布商人们经营的都是高档服装和丝绸，1888年出现了最后一名学徒，自那时起，和许多其他同业公会一样，绸布商也已经从贸易转型做慈善和教育了。但是绸布贸易商们的命运十分有启发性。交通和通信手段的进步、工业机器带来的影响、人造纤维的发明、大型零售市场的问世、影响力日益增强的时尚行业——这些因素改造了绸布商们的世界，动摇了他们赖以安身立命的小村经济和手工艺人模式。同样的命运也降临在许多其他属于同业公会的行业身上——例如鞋匠（使用优质皮革），蜡烛制造者（把动物脂肪制作成蜡烛），车轮制造者。他们的原始工作方式，以及无数其他手工艺人的工作方式都被革新了。但是有趣的是，人类对于这些产品贸易的需求——衣服、物料、蜡烛、车轮——并没有消失。情况恰恰相反，如今这些传统贸易的交易量比以往任何时候都要大。结论是，市场力量和技术进步把这些手工艺人从我们的日常生活中逐步抹去了。

　　专业工作中的手工艺元素不断减少已经不是新闻了。演化之路的第二步——标准化，也已经得到了许多专业领域的拥护，因为他们的拥护者有意识地避免对既有项目的操作方式进行颠覆性的改革：管理咨询顾问使用方法论（应用于系统开发和项目管理）；律师使用各种模板和案例；医生需要遵守规程；教师参考上一年度的笔记；审计师、税务顾问和精算师都采用标准核查清单。

　　当谈论标准化时，我们设想了两种途径来把实践经验变得日常化，以供日后取用：从流程角度，提供核查清单、流程手册、标准指引；从实质工作角度，使用内容可重复使用的标准格式文件。历史上，这种从手艺形式向标准化的转型并不总是纯粹由成本压力驱动的，甚至成本都不是主要考虑因素。更深层次的原因在阿图·葛文德所写的《清单革命》（The Checklist Manifesto）中得到了很好的阐述：

　　这就是我们在21世纪开端所面临的情形：我们累积了数量惊人的诀窍和知识。我们把这些内容托付给一部分受过顶尖培训、拥有精湛技艺，并且勤恳工作的人。借助这种方式，我们的确达成了卓越的成就。尽管如此，这些诀窍和知识并不易于管理。本可避免的失败屡见不鲜，更不要提各个领域中打击人的泄气事儿了——从医药到财务领域，从商业世界到政府事务。其中的原因越来越明显：我们所掌握的知识量和复杂程度超出了个人的能力范围，个人无法正确、安全、可靠地传递这些知识。

　　葛文德通过医药行业的例子让大家理解这一观点：

　　世界卫生组织国际病症分类第九版中的疾病数量已经上升到13000多种……临床医生可以开的药品数量达到约6000种，医疗和外科手术种类达到4000种……在如此庞大的数量面前，（个人）很难做出所有正确的选择。

　　即便世界顶尖专家也无法仅仅通过培训和记忆，就把工作做到天衣无缝。对于专业人士来说，标准化并不一定带来那些对专业工作商品化发表评论的人士所担心的后果，也就是说，专业活动与任务的价值和地位将会被削弱。相反，我们通过标准化来预防那些本可避免的错误，来保证我们工作中的一致性，防止重复劳动。除此以外，我们经常通过标准化来评估工作的质量——当一群律师、医生、会计或者教师共同协作，参与制订标准流程和材料，通过对这些专家的经验和知识进行提炼，所得到的工具常常能够使得普通专业人士比杰出专家做到更好。事实上，标准化在专业工作中已经十分普遍。我们再次强调标准化并不会完全取代手艺形式。这些能够被日常化的特定任务反而都是由手艺人从各种活动中鉴别出来的，随之被加以改造并变得更加高效。

　　从手艺活儿转变到标准化尤其需要用到最初讲过的知识的两大特征。首先，它利用了知识的非竞争性——比方说，一个给定的清单或者标准指引可以被复制，被许多专业人士重复使用也丝毫不会受到减损。第二，它利用了知识的可累积性——清单和标准指引使用次数越多，就越容易发现其中的错误或遗漏，越有可能想到并做出相应改进，工具的价值也因此得到提升。

　　在未来，随着新技术不断面世，专业工作领域将引入越来越复杂的标准化手段，借此进一步利用标准化的各种益处。正是技术催生了那些工具，让人们得以享受到标准化带来的好处。此时进入了我们所说的第三阶段，专业工作变得系统化了。我们在这里所指的并不是那些已经存在数十年的支持性后勤软件（文字处理、数据库、电子邮件等）。我们所关注的反而是那些特地为辅助人类专家完成专业任务，甚至完全为取代他们所研发的系统。标准化的主要目标是减少各种工作量，引入可重复的常规手续，而系统化的主要目标在于把更复杂的技术应用到这些工作中去。我们在这一阶段所指的系统化主要针对专业工作机构内部会用到的，并不包括服务接受方能够用到的各种工具和系统（这些将在第四阶段也就是最后阶段进行讨论）。

　　在有些专业工作领域，技术可以辅助人类完成各种手工任务，同时提高精巧和精确度。这方面的实例有外科手术中的机器人，以及建筑领域的CAD软件。在专业工作领域里，系统其实被更广泛地用来把标准和流程变得数字化，而这正是我们演化过程第二阶段的特征。这些系统有时候仅仅是电子核查清单，就像审计工作中常用的那些。有些是更有抱负的工作流工具，把工作量大、重复性较高的专业工作变得数字化。有些系统则再进一步，以不同的方式把实践经验直接运用到具体的任务中。在税务领域，这些系统让从业人士可以在线填写自动生成税务局认可的申报表；在法律领域，文件汇编系统会向用户提一些问题，基于问题的答案生成一份草稿；在教育界，个性化学习系统帮助教师为学生们定制学习材料；医学领域有各种诊断工具；会计行业已经使用系统电子化了大部分审计工作……这些应用的运作方式比细节本身重要得多，它们所实现的远不止储存标准流程和文件（演化第二阶段）供人类使用。在某种程度上它们执行了人类专家的工作，即通过和用户进行互动，进行了实质性的输出。

　　从标准化向系统化的这次演变利用了知识的三大特征。它利用了知识的非竞争性和可累积性——这些工具可以被不断重复使用，其中所包含的知识也不会有任何减损，但工具本身却越用越增值。通过不断使用系统，可以发现不足之处并做出改进。通过重复操作，我们会发现系统的缺陷和极限，会遇到故障和报错，我们将为此进行相应的创新和完善。不过系统化也依赖于知识的另一特征——它可以被数字化。这些工具和系统使用的实践经验都以数字形式来描述，不再收藏在某些专业人士的脑袋或者文件柜里。实践经验因此得以被存储、取用、修改、运用、分享——这大幅提高了便利性，不像从前那样受制于要和手工艺人面对面交流所造成的瓶颈。接下来，实践经验的数字化特征为第四阶段做好了准备。

　　5.4 向外化交付演化

　　我们使用外化交付这个词来代表演化进程的第四阶段。在这一阶段，人类专家的实践经验通过互联网提供给非专业人士。正如图5.1所画的，我们认为外化交付可以通过三种方式实现——在线收费、在线免费和公共资源。前面两者与后者之间的区别在于谁拥有并控制着这些外化的资料。尽管这种分类会带来一些艰涩困难的知识产权法律相关的问题，但这样简化处理有助于我们解释问题。

　　在专业人士（或者他们所属的机构）发现有利可图，决定动手外化交付实践经验的情况下，在线收费模式就有机会繁荣起来。提供收费在线服务的专业人士属于这一类。不可避免的，这些专业人士会同时保留系统和内容的所有权和掌控力。

　　如果专业人士并不是为了获得某种订阅，但是仍然希望保留对内容的控制，这样的系统可以被归类为在线免费模式。用户并不需要支付任何费用，但这些服务通过其他间接收入来维持（比如说收集用户数据并开发其商业价值），或者由其他机构来资助（比如政府或慈善机构）。专业机构可能仍然希望保留对内容的控制，但它们有可能会妥协，通过对所有权进行部分授权，同意用户对材料进行复制。

　　以公共资源形式进行外化交付时，各种内容都成为这样一种资源——即使做不到所有人，但能让社会的大多数成员，都可以免费使用、再利用并且有权分享。把实践经验变成公共资源的动机在于让知识变得更加广为人知。为了实现这种目标，知识提供方允许其他人视情况而言，对内容进行编辑、增减、分享并且再利用。专业人士和其他人一样，对内容的所有权和控制权做出了重大让步，使全民都从中受益。

　　大部分专业人士对在线收费和在线免费服务的概念都比较熟悉，但公共资源模式就不那么为人所知了。这是一个正式名词，特指被一群人共享的资源。劳伦斯·莱斯格（Lawrence Lessig），哈佛大学法学教授，在《思想的未来：网络时代公共、知识领域的警世喻言》（The Future of Ideas）这本书里给出了几个有趣又简单的例子。比如说，许多社区公园和公共街道都是公共资源，任何人都不能阻止别人在其间散步；伟大的思想，例如爱因斯坦的相对论，所有人都可以去学习（或者试图理解），没有人能够阻挡其他人去研习。在享用这些资源时，我们无须获得某些人的同意。此时，整个团体共享着相关的所有权和控制权。在我们这本书的语境里，我们所谈论的公共资源是实践经验。管理以这种形式存在的资源是个难题，政治经济学家埃莉诺·奥斯特罗姆（Elinor Ostrom）曾因为她对公共资源，及其所对应的难题（被称为公共资源困境）的相关理论，获得了诺贝尔经济学奖。

　　从完整性的角度，这三种外化交付并没有涵盖在线提供实践经验的所有形式，但它们有着代表性，指出了传统专业领域正在发生的各种演化。其他并不遵循这一路径的服务包括经验社区形式，以及由机器产生的知识形态。

　　外化交付三种形式中的任意一种形态，都有两种实现方式。我们把第一种称为“打开金库”。这一想法主张把内部系统——就是专业人士日常所使用的那些系统——向互联网用户开放。守门人或多或少需要开放对专业知识的限制，至少向公众开放自己一部分的实践经验。比如，已经被专业机构采用的系统可以通过互联网，以在线服务的形式直接开放权限给客户。本着这种精神，一些会计师事务所、咨询公司、律师事务所以及税务咨询公司都已经把他们的资源公布到网上。再先进些的内部系统也能够被用于外化交付，例如，税务事务所向客户提供他们内部所使用的工具；律师事务所把文件汇编工具提供给他们的用户。税务和律师事务所的系统和其中的内容，如此一来都被一并打包提供给客户，大致说来，也就是让用户便利地享受到自己动手的自助式服务。

　　然而，专业领域所开发的、向大家提供的在线资源通常并非来自于机构内部所使用的程序或系统。相反，它们是为了让终端用户可以直接在线操作而设计的，这是外化交付的第二种实现方式。教育领域的在线学习系统、个人税务申报系统、大部分在线法律文件汇编系统、健康咨询系统、商业诊断系统都属于这类。这里的外化交付不再基于既有的内部系统，而是把专家们所掌握的部分实践经验以一种标准形式呈现出来。

　　现在让我们再来回顾一下整个演化过程，显然在如图5.1自左向右的过程中，专业人士的工作本质发生了变化。在图表的最左边，以手工艺形式交付的服务通常由可信的顾问、杰出专家或思想领袖来提供，然而网上的实践经验通常来自于集体智慧的提炼。同时在整个过程中，不同的技术被行业采用。通常越往右边，相应的技术水平和创新程度越高。它们的创新性正如我们在第三章中所提到的，体现在它们挑战了甚至取代了传统手艺方式。

　　因此，从情感、心理上，传统专业人士、咨询顾问的舒适地带都位于左端，越往右他们越不适应。换句话说，可以想象当我们逐步远离手工艺阶段，比较保守的专业人士会越来越不同意我们的观点。多数领域的个人从业者更愿意相信所有专业领域的重大变革都早该发生了——除了他们自己的领域。各方面的传统已经深深扎根，过去的工作方法也无处不在，大部分专业人士都很难想象他们的知识和经验——也就是实践经验——能够以完全不同的形式存在。医生有可能接受法律和咨询业务的转型，审计师可能真心支持新闻业和教育业的改革，但所有专业人士共同的偏见在于无法想象自己身处的行业将面临彻底重组。这是我们特别提过的请求，而这点非常重要，因为至少从历史来看，专业工作的变化多来自于内部。如果专业人士无法认识到他们自己的领域需要做出重大调整，他们就不会拥护变化。再说得直白一点，如果医生、律师、会计师和老师都感受到了新工作方式所造成的威胁，他们就更不乐意、也没热情站出来要求消灭自己的工作了。

　　传统专业人士普遍愿意待在图表左端，但也有例外。当有人要求专家（特别是律师、会计师、咨询顾问、税务顾问，以及其他时间等同于金钱的人士）把按小时计费模式改成固定费用服务时，他们的想法就变了。在商业环境中，从图表左端向右端移动显然可以降低成本、提高效率，从而提高利润率。无论如何，除了来自服务提供方自我维系以及自私自利的目标，还有着更加强大的力量。暂且不谈外化交付这三种形式各自的自有驱动力，我们认为各种经济和技术因素会驱动许多专业工作向演化过程的右端发展。

　　其中第一点就是成本。通常说来，沿着路径从左往右时，完成专业工作的成本相应下降。这是因为大部分情况下，任务被标准化和系统化之后，比起手工艺时代每次从零开始是节约成本的。一旦创造标准化、系统化流程的初始成本被消化，接下来再次提供服务的成本——边际成本——就趋近于零。这是因为实践经验在得到清晰表述后，尤其是一旦完成数字化，其复制就变得异常简单，这可以把提供额外服务的成本变得非常低。想象一下，复制一份电子文档、一条电子音乐或者一组数码照片，再发送给朋友是多么易如反掌。如果实践经验以数字形式存放，那也会变得同样方便。当我们从左端演化到右端时，处理实践经验相关的固定成本分布也发生了变化。在左端，这些成本主要来自于专业机构，由它们独立承担——它们按照以手艺形式完成专业工作的模式，为所需的办公场所和设备进行投资。但是当我们向右端过渡时，这些资本性投入就由服务接受方来分担了。

　　在从左向右的过程中，复制实践经验的成本趋近于零，固定成本也得到了分摊，服务价格也不太可能维持在左端的水平。当我们向右移动时，如果竞争足够充分，那么提供每一份服务的价格将逐步接近它相应的成本，也就是边际成本。像我们之前提到过的，这一成本几乎可以忽略不计，那么相应的服务价格也将逐步接近于零。专业人士理所当然会担心他们的服务价格变成零。因此对于专业机构来说，从左端进化到右端是一把双刃剑——既能够降低成本，但同时可能压低价格。这样一来，利润就很不确定了。卡尔·夏皮洛（Carl Shapiro）和哈尔·范里安，两位信息经济学方面的专家已经注意到这两个方面：

　　因为复制信息的边际成本非常低，如果由市场规律来决定的话，信息产品的价格也应当很低。这将会使得信息产品变得具备市场吸引力——低复制成本——也使它们从经济角度陷入危险的境地。

　　从左往右的演化过程中，追求利润的机构有两种战略路线可以选择。首先可以选择限制竞争（比如说差异化竞争），这样可以维持较高的价格。另一个选择是在低利润的情况下，增加工作量。这让专业人士产生了另一种担忧——把专业工作全部简化成数字形式，降低了专业工作的价值，同时也削弱了人类专家所能做出的贡献。这是对于商品化趋势的常见反对意见之一。

　　另一方面，专业工作从个性定制向更高性价比演化的这种趋势，对服务接受方，也就是服务的需求方来说有着重大意义。我们所处的时代正把高品质的专业服务变得高不可攀，因此现在我们可以更精确地说——大部分居民和机构，都在异常艰难地支付着专业机构以传统手工定制模式所提供的服务费用。全世界大公司的CEO和CFO经常抱怨高昂的律师费、会计费用、审计费、管理以及税务咨询费用。这种抱怨通常并非否认专业顾问所能带来的价值，反而是针对专业人士工作效率以及松散的组织发出的不满。无论这种直觉判断或者怀疑是否有足够依据，全世界的管理层都在要求大幅削减专业服务相关支出，尽管他们的工作量反而在增加（尤其受不断增加和持续变化的法规所影响）。同时，中小企业承认他们常常必须自己动手完成许多专业工作，虽然偶尔为之且缺乏指导，但他们根本无力支付外部顾问的费用，也聘请不起内部专业人士。对于这些企业来说，专业工作是靠零星资金来完成的。对个人消费者来说，传统专业人士那高昂的收费水平，更是足以让大多数人望而却步。每个专业领域都有他们特有的问题。比如说，全世界的医疗服务都在因为成本攀高而服务费用高涨；如果让老师和教授都以传统方式来运营高质量的学校和大学，人们普遍认为教育经费是不充足的。

　　当我们沿着演化路径从左往右，专业工作的成本越来越有望被降低，这时我们相信自然会产生一种强大的市场推力。这种需求不光来自于如今疲于应付账单的客户。我们预计外化交付模式还能够满足潜在需求。这对应着大量有望受益于专业指导，但却负担不起相关费用的、未被满足的需求。沿着演化路径往右前行还有一种好处——总的来说，手工艺成分越低，专业工作的成本就越容易确定。当专业人士采用传统服务形式，整个流程相当开放，没什么限制。询问艺术家、音乐家完成一件伟大作品需要多长时间是很不恰当的。同样的，在专业人士创造服务成果的过程中，询问工作时间表也不合适。事实上，的确很难对专业人士在处理复杂、高难度任务时，所需要动用的创造力、创新想法以及战略观点给出限制。但是当任务变得标准化、系统化之后，服务提供方能够更准确地预估工作量。如果标准和系统已经存在，那么它们在实际应用中的比重就相对固定，而不确定变量——人类的介入——其重要程度就下降了。

　　服务接受方所组成的市场力量会推动专业工作往右端演化，其中还有一个不那么明显的原因。许多经验丰富的专业人士看到我们的理论，直觉反应就是在路径右端，工作质量无法得到保证。手艺形式被认为是最精细、最尖端的专业手法，几乎被专业阶层奉为神明，在预算允许的情况下，绝对是首推方案，但是目前至少在某些任务上，在线专业服务无论是服务质量、一致性、速度还是便利度，都已经明显胜过传统手艺模式。

　　比如说德勤针对英国注册公司所开发的税务合规系统。这一应用从超过250名税务专家所掌握的专业知识中进行提炼，能够轻松超越任何一名个体专家的工作质量。类似的，出色的演说家和顶尖专家所做的世界一流讲座，通过在线形式呈现给所有的在线课程用户时，所能达到的效果会远远超过不那么专业、以课时进行考核的老师。或者再看看IBM的Watson，至少在某些情况下，它能够打败以传统模式和病人沟通的许多内科医生。当专业人士不断向右端演化时，他们把自己所掌握的专业知识进行了外化交付，相应提升了服务质量。

　　总而言之，作为服务接受方的人群有着充分的理由，要求服务提供方从左向右做出改变：不但能够节省费用，而且费用可以变得更透明，服务质量通常还能得到优化。因此市场将会推动许多专业人士远离手艺模式。有些专业人士会非常不愿接受这种变化，但具有创新精神的人就不需要别人敦促。

　　采用新技术能够提升效率这是毋庸置疑的，但如果仅仅把技术看成应对成本压力的措施就未免显得片面了。另一种动机则来自于人类的天性——好奇心、发明、改良——似乎激励着所有专业领域的创新者挑战传统，探索尝试那些能够辅助甚至全面取代人类的技术。近来，在专业领域的先锋人士中，即便并非所有评论家都同样乐观，但拥抱新技术蔚然成风。相比起来，有些专业人士则因为特别乏味的原因开始采用新技术——他们不想成为落后人群。即使最为保守的专业人士都在逐步进化，以免在技术被社会广为采纳后，他们的工作方式变成了“老皇历”。因此，即便有些人行动迟缓，专业人士最终仍然会拥抱个人电脑、网络、电子邮件、平板电脑以及未来的新技术。

　　5.5 解放专业知识：工艺品变成公共资源

　　实践经验按照外化交付模式公布到网络之后，大量机会涌现出来。在传统模式下，无论是否经过标准化和系统化的改良，专业人士仍然是他们所掌握的专业知识的守门人。标准化和系统化可能会改善工作效率，但专业人士牢牢把握着通往实践经验的门锁和钥匙。作为守门人，作为交互接口，专业人士对试图接触实践经验及其知识来源的人士保持着高度警惕。

　　如果一部分实践经验能够在线上完成创造与分享，那我们可以想象，大量知识将被发布到网络上。专业人士无法再将它们牢牢控制在自己的大脑里，限制在出版物和标准操作流程里，或者仅仅把它们用于内部系统和工具。此时，外行人士可以直接接触到它们。基于非竞争特性，反复使用也不会对知识造成损耗。基于可积累性，使用者还能够进行分享、调整和修订，反而更有助于知识得到补充和增值。只有当实践经验以这种方式被外化交付之后，我们才能够充分利用知识的这些特性。在印刷工业时代，这些特性无法被唤醒，大部分也没法实现，但在技术互联网时代，知识以数字形式存在，因此得到了解放。

　　然而，各领域的知识解放程度其实各不相同。如果专业机构把实践经验打包成可以付费预定的线上服务，其实算是一种比较初级的解放。此时内容并不是免费提供的，尽管比起通过和专业人士接触获取信息已经方便许多，但古老的守门人角色仍然存在。如果专业知识真正做到了免费分享，那就是进一步的解放，但通常这些用户也无非是信息的被动接受方——提供方控制着内容，并且控制着这些内容何时以及是否可以被复制使用。

　　最彻底的解放就是把知识变成一种公共资源，由专业机构以外的人拥有并控制这些信息，并且可以进行二次开发和再利用。第三种选择代表了专业知识最全面、最根本的解放，终结了一个时代——先是由人类专家轮流拥有并控制实践经验，后期则组成了各种专业机构集体掌握这一特权。这种形式的解放基于知识的另一个经济特性——非排他性，也就意味着很难阻止人们在不付费的情况下继续传播知识。如果这一波解放来势如此凶猛，那我们就应该顺势而为。

　　人类社会究竟会更青睐第三种全面解放、第二种部分放开模式，还是第一种最小限度做法，是一个综合了商业、政治和道德考量的复杂问题。我们还不如问问自己，究竟什么样的激励机制能够推动专业人士选择第三种，也就是最彻底的解放形式。

　　5.6 分解专业工作

　　在这里让我们稍作暂停，澄清一下。我们并不是说，在日常工作中，专业人士和协助其管理工作量的人们的挑战在于把每个特定的项目、合同和服务一一对应到演化过程的不同阶段上。这并不现实。比如说，很少情况下能够把客户或者病人的问题简单用标准化的手段来解决。用于解决问题的专业工作——咨询、谈判、指导、写作、建议等——都并不是无法分割的整体。每件工作其实都是由许多不同的任务、流程和活动构成。如果参考我们的演化路径，其实真正的问题在于——在需要专业人士意见的场合下，如何把工作进行分割、拆解，使得细分后的工作在演化的四个阶段上找到最佳平衡组合？

　　再说得具体些，我们希望把专业工作进行分解，变成各种任务——可辨认的、清晰的独立模块。完成分解后的下一步挑战就是为每种类型的任务匹配最有效的完成方式，需要考虑任务本身的性质、人类介入程度、分解后的任务是否能够方便地进行汇总，以及如何为用户提供具备整体一致性的服务。如何把专业工作分解成不同的任务并没有固定的方法。通常分解得来的任务和原来的工作生命周期高度对应。但是有些情况下，分解任务的过程就会发现异常和矛盾，需要重新设计整个工作架构，最终结果和原来的做法就大相径庭了。我们把负责拆解专业工作，冷静评估构建任务体系的人称作流程分析师，他们是未来专业人士的社会角色之一。

　　照此思路，人们不再认为工作不可分割，这样一来就能想办法把每件专业工作变得更高效。它还有第二个作用——帮助我们思考专业工作的未来是什么样的。在日常会话中，当我们讨论不同人的工作时，我们常常说的是不同的职业。当我们提到专业人士时，所指的包括律师、医生、老师、记者、会计师等。但是，职业这个概念并不那么具有启发性。这个叫法没什么用处，就像工作这个词没太大意义一样。对于任何领域来说，职业本身也不是不可分割的整体。如果想对专业工作的明天进行思考，那研究各种职业的实际内容才是有意义的，应当专注分析他们的职业究竟由哪些具体任务构成。

　　这里更深层的问题是，工作中任何改变通常都发生在具体任务层面，而非笼统地与某种职业相关。试想如果我们引入一种新技术，把专业人士的一些工作变得计算机化，接下来会发生什么？医生可能会发现远程心脏检测仪器能够减少面对面检查的频次。但如果说这会消灭医生职业，那就太夸大其词也有失准确了。有些新技术还能帮助专业人士创新，采用新的工作方式可以解放医生，让他们有更多时间去从事研究工作，那这一领域，也显然产生了变化，但我们并不认为新工作就此被“创造”出来了。所以，从职业高度来讨论这两种变化是不合适的。

　　我们想表达的意思是，有时候医生职业的确变得不一样了。在具体任务层面研究问题的话，条理会变得更加清晰。实际情况是，医生们需要执行的任务变得不一样了。在我们的例子里，一种新的技术抢走了他们的一种特定任务（面对面检查心脏）。但医生也会有一种新任务，或者如果他们从前从事研究工作的话，就可以花更多精力在既有事务上。这就是为什么职业这个词太宽泛。在任务层面探讨问题更有助于我们了解真相。

　　当然，如果其他人或者新技术拿走的任务达到一定数量，那专业人士可能真的就失业了。这种情况下，可以说某个职业被消灭了，但如果是为了清楚思考任何职业的未来和可持续性，我们都应该想着具体的任务，并以此为起点。正如医生这个例子所表明的，职业的变化最初起源于任务层面的变动与调整。他们失去了一部分任务（其他人或者机器取代了他们），也获得了一些新的任务。这对未来有着深远的影响。

　　这样思考还有一个更为实际的原因。如果我们使用职业思维，而不是任务思维，我们会更乐于把专业工作想象成人工的、自给自足的独立空间。比方说，法律问题就应该全部由传统律师来解决，健康问题由医生来应对，等等。但其实，客户和病人的问题通常超越了职业边界。更为全面的做法是按照分解后的任务，而不是职业来评估专业工作。以任务为基础进行分解这一做法有着它的传统。许多经典社会理论学家都深耕过这个课题，尽管当时他们的研究对象是制造业，而非专业工作，他们所使用的词汇是“劳动分工”。21世纪早期，经济学领域诞生了一个重要的想法，其代表人物是麻省理工学院的一位经济学教授大卫·奥托尔（David Autor）。从法律职业的角度，我们从20世纪90年代中期就开始采用类似做法了。1996年我们首次在《法律的未来》（The Future of Law）里提出以任务为单位来分析法律工作。2000年我们在《改造法律》（Transforming the Law）里把这一思路变得更加正式，我们提出法律工作应当被“分解，把这些经过分解的任务交给律师事务所以外的其他服务方，性价比可能会提高”。2008年，我们又在《律师职业终结了？》（The End of Lawyers ）里用到了这个概念，在本书的讨论里我们沿用了同样的方法：

　　我认为任何法律职业或者法律工作类别都可以被分解，也就是说，可以被细分为各种任务、流程、活动……我用“任务”这个词比较笼统地概括了任务、流程和活动。任务是可以被辨认的、相对清晰的独立模块。

　　5.7 经验的创造与传播：七种模式

　　有些专业人士无法接受在网络上（以任何形式）公布自己所掌握的知识这种做法。有些人甚至不愿意将自己的专业知识标准化或系统化，而一味希望保留传统做法。但是终归会有先锋人士出现，在网络世界积极尝试各种机会，他们可能会找到一种更赚钱的业务，或许也可能提高自己的服务质量。

　　实践经验总是来自于人类专家，一个人不断操练某种专业技能，成为一名专家，将他的实践经验标准化，然后加以系统化，最终就可以实现外化交付了。当然也并非所有的实践经验都来自于人类。基于我们在前几章所呈现的不断发展的技术手段、本章早先探讨过的知识特性，以及已经被投入使用的新系统和新工具，事实已经很清楚——实践经验可以通过其他方式被创造以及传播。除了专业人士以外，普通人以及专业人士的助手，借助各种机器、系统和工具，或独自工作，或通过网络、在线社区进行协作。所有人都在各施所长，着手解决专业性的问题，而这些问题过去都是交给专业人士打理的。

　　根据以上情况，我们可以找到两种全新的、特征明显的实践经验的创造方式。第一种来自于非专业人士，第二种则来自于人类的帮手——系统及工具。从某种意义上说，这也创造了两股新的劳动力，它们有望替代传统专业人士的工作：第一种情况下，工作可以被重新分配给不同类型的人；第二种情况下，工作可以被交给机器。因此，对专业工作未来的发展进行预测，不能只研究传统意义上的专家，必须将这两种新的劳动力一起考虑进来。

　　在部分场景中，这两种全新的经验创造方式和传统的专业工作之间有着明确的边界，它们各自的工作内容完全不搭界。但在有些情况下，一些大胆的专业人士和机构会采用这些新的手段来取代人类专家的工作。我们已经看到的实例包括：IDEO设计公司开始尝试在线社区模式，让设计师和普通人一起工作；Rocketship Education采用了由程序员设计的学习系统，来辅助传统的教学工作；《福布斯》杂志社和美联社已经使用了由人工智能专家设计的软件来发表部分新闻，作为对传统工作方式的补充。专业机构仅仅由各种人类专家，比如咨询师、教师、记者等构成的时代已经过去。当然以上提到的混搭协作形式显然还没有成为时代的主流。总体而言，专业工作目前仍然坚定采用传统模式，从人类专家手里获取各种实践经验。

　　然而，我们的目标不止于此，我们的研究对象将超越传统专业工作，超越这些专业人士所掌控的实践经验的边界。我们汇总了本书中诸多的观点和证据，希望在更宽泛的范畴内，探讨创造与传播实践经验的方式。学习经济学家的表达习惯，我们将创造与传播实践经验的模式归纳为七种。

　　传统模式

　　专家网络模式

　　专业人士助理模式

　　知识工程模式

　　经验社区模式

　　内嵌知识模式

　　机器生成模式

　　其中，传统模式代表了目前专业人士的主流工作模式，其余六种都是可供选择的替代方案。随着近年来技术的不断进步，这六种模式都具备可行性，起码指日可待。我们明白这些模式并不同等适用于所有专业领域。有些特性，比如一对一的互动，可能仅适用于某种工种（比如医药，但并不适用于新闻工作）。尽管细节可能不尽相同，我们期待所有模式都能在合适的领域里生根发芽，并且因地制宜发挥价值。

　　传统模式

　　第一种创造传播模式就是传统模式。一般说来，人类专家提供服务的形式通常是实时的、需要面对面互动的工作报酬基于所花费的服务时间。目前各种专业服务主要都采用这一方式。这种传统模式下，相关的实践经验都来自于人类。基于不同的情况，专业人士可能并不需要借助额外的研究或准备，已然拥有足够的经验来独立完成服务；但他们也常常需要引用外部信息源、网络信息以及同事的见解来完成工作。换句话说，实践经验往往以个人专家的经验和培训作为基础，为了完成工作按需制作，甚至有时现场即兴创作而成。通常专家会使用行业内学术圈所发布的数据、机构内部的知识储备，或者业内广泛使用的信息系统。

　　为某种场景个性化制定的建议、指导和服务一般都是针对特定客户的具体需求。因此，其中的知识都是为了每个用户特地提炼的。这种服务往往需要通过面对面讨论、演示、书面报告（打印的或电子版的），或者电话视频探讨来完成。大多由人类专家通过一对一的形式来完成服务。尽管服务期间获得的知识以及所做的研究可以为后续的工作服务，但所形成的成果通常并不是为了再利用。按照第三章的说法，辅助传统模式的那些技术，其实是自动化工具而非真正的创新。实际上它们是用来简化长久以来的传统工作方法的技术，但并没有向现状提出挑战，更谈不上进行变革。工作内容本身是劳动密集型的，常常需要高级专家和低级别的专家一起工作。传统模式下的专业服务是被动的，也就是说主动权总是掌握在客户、病人或者学生手里，因此需要非专业人士自行辨别是否需要、何时需要外部专家的帮助。对于知识产权的所有权，除非事先清楚约定将进行转移，否则通常情况下专业人士保留相关权利。

　　如果你想亲眼见见传统模式，那你可以去拜访几乎任意一家医院、学校、律师事务所或宗教场所。

　　专家网络模式

　　创造传播实践经验的第二种模式叫作专家网络模式。人类专家需要参与其中，但与传统模式相比，其不同之处在于，专家不再单枪匹马工作，他们有相对稳定的组织和团体，加入专家网络以虚拟团队的形式一起工作。这种模式下，实践经验仍然来自于人类，而且目标仍然是通过定制服务满足客户的特定需求。然而它和传统模式的差别是相当大的，不止一位专业人士参与其中，他们是流动的、互相沟通的，他们轮流针对客户的需求提供自己的服务。

　　在这种模式下，专业人士们通过互联网而非实体机构，正式或非正式地聚集到一起。专家团队，大多都是自由职业者，使用在线平台沟通互动，组建临时联盟解决客户的特定问题。专家网络的规模和构成不尽相同，有以个人身份参与的，也有大型团队。成员之间通过各种方式互动。有时是互相协作性质的，团队成员齐心解决一个共同的挑战。但更常见的是竞争关系，网络中的个人专家分别提出方案，以供比较选择。这些专业人士彼此之间并不一定认识，他们在工作过程中并不需要面对面接触，尽管有时也会见面。这些专业人士并不是传统意义上的白领，也不是蓝领工人。为了更好凸显他们的特色，我们乐意称他们为“开领”工人。

　　在这种模式下，和服务接受方的互动方式也变得不一样。他们的工作范围、复杂程度和时间要求变得很不一样。和传统模式相比，服务变得即兴、需要迅速响应，专业人士变得“随时待命”或“仅在需要时出现”。这种安排对响应速度要求很高，因此简短独立的工作包就比长期复杂的项目更适用。客户识别出特定的问题，个人专家受到召唤、组建团队，任务完成后直接就地解散。各种安排和关系都是临时的。在线选择扮演了很重要的角色，客户会使用个性化的搜索引擎寻找合适的服务提供方，基于客户体验评分系统做出选择，有时候会打电话给工作人员来帮忙组建团队。在服务交付过程中，技术很关键。这算创新而非自动化。它使得传统专业人士能够聚集起来，互相协作，以团队为单位提供服务，而这种结构以前是无法实现的。印刷工业时代里不可能实现的人才和实践经验的组合变成现实。和传统模式不同，服务成果不需要总是和客户面对面交付，但又真正做到了即时沟通。服务本身还属于被动的，客户提出需求，服务提供方并不会主动提醒。

　　除非协议明确约定转移所有权，否则专家网络里的人们大多会保留服务内容的知识产权。但是，这一模式的平台（如果是一个独立实体的话）并不属于或受控于那些参与工作的专家们。

　　这种模式以许多形式存在。人们在BetterDoctor和ZocDoc这类搜索引擎上浏览医生清单；10 EQS和Axiom Law帮助人们组建临时咨询顾问和律师团队；作家和记者利用社交网络保持沟通，与读者、传统新闻机构进行互动；还有在线项目管理系统，比如说建筑领域的BIM。

　　专业人士助理模式

　　接下来是专业人士助理模式。它和传统模式类似，通过一对一咨询方式完成服务。但服务提供方不是专家，而是在专业领域内经过培训的初级人员。这些人员在没有指导的情况下无法独立可靠完成所有工作。事实是，这些初级人员可以借助那些通常由专家设计的程序和系统，以此大幅提升他们的服务质量。这和目前市面上的律师助理和护理人员是两回事，他们的职责是独立操作一部分有清晰界定的工作。而在这一模式下，专业人士助理的能力得到程序和系统的增援，帮助他们进入那些以前由专家掌管的领域。这种模式下的知识成果也就成了一种组合，助理们的技巧加上标准化、系统化之后的专业知识。这是一种共同努力的结果，通过开发辅助工具来帮助专业人士助理。这些辅助工具的开发者是经验丰富的专业人士，他们拥有可观的知识和经验储备，加以提炼形成程序及系统，为助理们的工作提供帮助。这些标准都具备普适性，让助理们可以应用到不同的客户和项目上。仅仅依靠程序和系统，没法为服务接受方直接提供个性化方案，但结合专业人士助理的技能之后，就能精准完成任务了。

　　服务形式很可能是一对一的。互动通过人类来完成，可能以即时对话形式，也可能以专门的文档或者建议来交付。实际工作的内容通常不会被再利用，也不会被其他人使用——律师助理，使用恰当的工具，交付定制化的服务（尽管助理们所使用的标准和系统，其工作原理具有高度普适性）。

　　为专业人士助理提供支持的技术分为两类。第一类技术类似于传统模式，对传统咨询流程进行自动化改造。第二类技术，超越自动化现有流程的程度，为助理提供可以部分复制人类专家能力的高级系统。随着时间积累，这些系统会变得越来越强大。时机成熟之际，助理的知识就能由机器来创造（见本章最后一个模式）。实际交付服务的人类助理比起传统专家来说，通常更具备成本优势。除此以外，助理模式要求专业人士投入精力来准备流程、开发系统。通常助理们的服务是按照固定费用，而不是计时方式计费的。和传统模式类似，助理模式的服务通常也是被动等待召唤的。服务过程中所产生的知识产权，除非另有约定，否则将会由开发程序系统的专家和提供服务的助理共同享有。

　　Waston和护士联合工作就是一种助理模式。初级教师由顶级在线课程、在线学习系统共同辅助，就能够大幅提升课程水平。自由职业者博主使用标准模板，根据社交网络的信息，把他的作品发布到在线平台上，也属于这种模式。

　　知识工程模式

　　第四种模式叫作知识工程模式。此时，用户可以通过在线系统直接接触到实践经验。这一模式最早出现在20世纪80年代，当时的主流人工智能系统就是这样的理念。

　　在知识的创造过程中有两个任务。第一个任务，需要识别出既定专业领域内有条理的、证据充分的知识，这些通常可以从教科书里找到，然后把这些知识以某种形式整合到系统里。第二个任务，也是更重要的任务，是去挖掘专家们所掌握的知识精华。在人工智能领域，这被称为知识启发。人类专家所给出的知识通常缺少结构性，也比较随便——基于经验。专家能力高低其实都是实践技能水平的体现。有时候专家会觉得他们的知识讲不清道不明，更像是本能反应和直觉。但是通过内省思考，在知识工程师的帮助下，他们会发现知识原来是可以被设计成模型的。从专家身上总结的经验也被加到系统里，与之前已经录入的书面知识一起，供资历较浅的专家或外行人士查询。

　　这种模式下知识的呈现形式具备高度普适性，人们可以把它们应用到各种不同的情景中，因此系统里的知识并没有经过个性化打造。系统里的知识结构更像是一棵大型的决策树，用户可以通过一些问答互动，在这棵树上自行上下求索。说到底，用户根据具体的指导进行操作也是一种个性化方案，我们在前文中曾经介绍过——大规模定制。

　　在知识工程模式下，实践经验通过在线自助方式进行交付和传播。用户不需要和人类直接接触，就可以自行取用系统里的实践经验。知识工程模式实现了一对多的专业服务交付模式。从这个角度看，它与传统模式、专业人士助理模式相比做出了重大的改进。在后面这两种模式下，每次都要针对用户需求从零开始准备，而且服务成果是一次性的。一旦知识经过工程设计，同一批资料就能为不同用户的各种情况提供服务。内容本身，正如之前提到的，也不由人类专家，而是通过某种在线服务形式来交付。

　　知识经验经过系统性梳理发布到网络上就成为了一种共享内容。知识可以被反复利用，不像在传统模式和专业人士助理模式下，知识都是一次性的，很少被循环利用。帮助实现知识工程模式的技术是属于创新性的，因为它们创造了一种全新的实践经验分享方式。换句话说，这些系统并不是简单地把传统专业服务变得自动化了而已。专业人士或助理们，本来是需要参与服务的，如今他们的角色被架空了——不再需要他们直接参与到提供服务的价值链上。

　　知识工程模式的开发与交付需要三类人的参与：课题专家，他们的实践经验将被收纳到系统里；知识工程师，负责对实践经验进行梳理和表述；在线服务提供方，进行系统整合，让用户能够接触到实践经验。参与到系统开发过程中的个人，有些会收取费用，有些则免费参与。同样的，有些在线服务收取低廉的甚至是零费用，但另一些平台则收取相当高昂的费用。

　　这类在线系统有时提供被动响应型的服务，比方说用户意识到他们有问题需要求助。不过，这些系统也可以，至少理论上，采用更加积极主动的服务形式，比如说发布在线提醒或者风险预警。在知识工程模式下，实践经验相关的知识产权通常属于那些搭建平台的人（知识的源头、人类专家，都不一定会成为所有人或者共有人，甚至或许不会参与利益分配）。

　　第二章里我们提到过不少知识工程模式的案例：自助医疗诊断系统，自助服务式税务申报软件，在线合同起草工具等。

　　经验社区模式

　　第五种模式是经验社区模式，这和实践经验获取方式的进化趋势是一致的——协同获取——借助从前接受过专业服务的人，或者靠自己钻研解决过问题的非专业人士的力量。因此这些人都有实力去分享那些为他们所用的技巧、方法、观点和知识。有一群坚定的参与者，他们不断地编辑、补充、更新这些经验集合，就像Wikipedia和Linux的运作方式。在这种模式下，人类通过各种方式创造出系统里的内容，而并非那些拥有资深经验的专家。

　　另一种方式是，问题和挑战出现之后，向众多社区成员发出召唤，每个成员为解决问题做出适度贡献。这是众包的一种体现形式。按照这种方法拼凑起来的内容和知识工程模式比起来，会显得缺乏结构性，普适性也较差；如果和传统模式比较，又显得不那么专注。因为缺少专家的参与，答案比较缺乏条理，定制程度偏低，但是由于收集到大量详细的经验，又能够给人个性化定制内容的感觉。

　　我们再次发现，传统的顾问被去中介化了。这种特殊的实践经验的交付方式通常参照一对一的服务，但当经验成果公之于众，其他人都可以详细阅读并加以利用，那么，它就转变成了一种多对多的服务。虽然人类还是扮演着社区的核心，负责产生内容，但最终的交付肯定是在线的，不需要人类参与了。内容本身此时成了一种共享资源，社区成员对内容会积极出力，也会经常从中取用内容，内容开始以公共资源形式存在。

　　促成这一模式的技术，宽泛说来，属于社交网络范畴，让非专业人士能够互相协作，创造共享的经验集合。这些系统并没有对传统专业领域的工作方法进行自动化改造。其实这些系统是非常具有创新性的，成就了多年前根本无法想象的实践经验共享方式。

　　表面上看，这一模式的人力成本应当是很低的——通常，知识由志愿者来创造并传播。但是，这些内容以及它们的用途是具备社会及经济重要性的，因此一定程度的专家审核和编辑指导是有必要的。大多数情况下，系统的投稿者并不指望得到报酬，用户也没有付费意愿。大多数服务都会是应对用户所面对的问题或状况的，不过也可以清楚看到社区可以提供更具有主动性的指导。在特定社区里，成员们通过日常互动，一般十分了解社区所具备的能力，这样就可以更早地意识到自己所需要的帮助以及社区所能提供的协助。当我们通过社区众包形式获取实践经验，相关的知识产权很有可能并不属于投稿人士，而是采取共享模式，也许可以参考知识共享组织（Creative Commons）的知识产权制度。

　　第二章提供过一些实例：医药领域的PatientsLikeMe；教育界的Edmodo；神学领域的BeliefNet；新闻界的GlobalVoices；咨询行业的OpenIDEO；税务行业的AnswerXchange；建筑界的WikiHouse。

　　内嵌知识模式

　　内嵌知识模式是我们介绍的第六种模式，需要将实践经验提炼成某种形式，再把它构建到机器、系统、流程、工作方法、物体，甚至人类和动物中去。总的来说，这种模式让知识变成某一主体的组成成分，或者主机的一部分。这种设定不需要特别调用，它自动被启用。举个例子，宗教定制款的智能手机被预设只能进行有限的上网浏览活动，这样一来严于律己的信徒们就无须担心自己会点开“非洁净”网站。另一个例子是智能建筑，它们安装有传感器和系统，能够按照环境法案的规定去测定并调节室温，这样就用不着麻烦律师和合规专家了。如今，这些系统里的设置条件基本都是根据知识工程模式创造出来的——使用人类给出的知识作为源头，再借助传统的知识启发技巧进行系统化梳理，完成清晰的表述（尽管未来的知识可能由系统来创造——见最后一个模式）。不过其传播方式就和知识工程模式非常不一样了。知识并不是储存在某种在线系统里供人取用，而是像之前所说的，它们已经被设计嵌入到环境里（虽然众所周知，知识有时候被存储在本身已经联网的物体上）。

　　这一模式本身就是“大规模定制”强有力的实证。尽管基础是以通用的设计去应对各种不同的环境，但在实际操作中，可以针对特定情况进行微调，去适应每个主体的独特需求。因为每个系统都将被安装到许多个主体上，这又实现了一对多的服务可能性。这意味着同样的知识集合可以被重复利用多次。这种情况下，实践经验既不由人类来交付，也不以在线形式存在。实际上，专业知识和交付方式都被巧妙地隐去了，用户有可能并不知情。

　　系统内嵌的知识并不联网，也不会大范围发布，因此不会成为共享资源，但对于各种主机来说，它就是一种共享资源。这种模式所用到的技术，再强调一遍，并不能优化提高传统模式或专业人士助理模式的自动化程度。这一模式下的大部分技术都具有高度创新性，改造了知识的存在形式和应用方式，实现了技术发明前完全不可能实现或者无法想象的效果。

　　这一模式所需要的人力资源和知识工程模式类似，内容来自于课题专家，知识工程师对其进行设计，再由技术专家和工程师实现交付。这些系统的开发成本很可能会很高，开发人员无疑会期待相应的报酬，主机拥有者也会对内嵌的知识收取相应的费用。知识内嵌有一个明显的好处，就是可以设置预警机制，这么一来知识不仅能用于解决已经发生的问题，也能够第一时间遏制问题的发生或升级。在内嵌模式下，交付机制及其内嵌的一般知识的所有权，很有可能会保留在经销商的手里。

　　大部分专业领域都可以找到内嵌模式的例子。比如说医药领域里，起搏器监测病人的心脏，然后将数据传递给远程的中央系统；税务审计领域，“代理人”负责过滤财务系统数据，无须人类干预，就能指出其中的例外和反常现象。

　　机器生成模式

　　第七种，也是最后一种，叫作机器生成模式。此时，实践经验由机器而非人类生成。虽然内容生成模式非常清晰，但如何进行传播却不那么明确。正如我们在本书中对于技术的明天所持的观点，终有一天，日渐完善的机器能够自行生成实践经验，并将其运用于解决那些原本专属于人类专家领域的问题。无论这一目标是通过大数据、人工智能、智能搜索，还是尚未问世的技术来达成，机器的工作方式将与人类大不相同。

　　现在对机器生成模式所能实现的功能进行推测还为时过早。可以想象这些机器生成的知识可能会包含大量具备广泛应用潜力的通用信息，也可能会具体到特定特殊情景下的个性化观点。人类或机器都可以把机器生成的知识运用到实际操作中去。基于机器生成内容的服务可以是一对一，也可以是一对多的。这些系统所生成的实践经验能够为人类专家或他们的助理所用，同样也可以被某种在线服务、某些内嵌模式所采用。机器的所有者，可以决定是否要向用户收取内容的使用费。

　　这里所用到的技术完全都是创新性的。尽管早期的人工智能期望复制人类大脑、思维和推理模式，但未来这类系统不会再局限于把人类的工作方法自动化，它们会变得无比强大。否认这种可能性就犯下了AI谬误。

　　即使在此模式下，人类并没有参与服务交付，他们在其中也扮演着各种角色，首先就是设计这一系统，需要的技能包括系统工程学、数据科学、各个专题的相关知识。和内嵌模式一样，生成知识的系统开发成本会相当可观，因此开发人员会指望获得一些回报。

　　当这些机器变得越来越能干，人们的期望值也就越来越高，希望它们不仅能应对已发生的问题，最好还能提示用户何时应当求助，甚至帮助避免问题发生。看得长远些，有些问题尚待解答。当生成的内容可以被重复利用时，谁将拥有系统所输出的成果？这些知识产权是否仍将属于少数富有的个人或公司，就此把他们塑造成新的守门人，又或许把这些知识全部变成公共资源？某种程度上，这些问题的答案将决定这些服务是否会收费。

　　我们所能想到的最有可能的实际应用情形包括：在医药领域进行诊断，分析财务信息，设计建筑，预测法院裁决等。对于机器这样运作，有些人会感到不安。下一章里我们将为这种担忧，包括其他因为系统部分或完全取代专家而产生的顾虑做出解答。