“给我一个国家图书馆，我就能创造世界吗？” 答案显然是否定的。放眼望去，公共图书馆遍布各地，浩如烟海的知识唾手可得，然而，真正能将书页上的文字内化为自身知识，并进而转化为实际行动和创新力量的人却寥寥无几。这不禁引人深思：知识库的价值究竟何在？
诚如所言，知识若仅仅停留在书本、硬盘或云端，便如同沉睡的种子，难以开花结果。知识的力量，只有当它被个体吸收、理解、并与真实情境深度融合时，才能真正迸发出来。
我们在学习英语的历程中，购买了厚重的牛津、剑桥词典，但英语口语依然磕磕巴巴；无数人从书店抱回各种XX小时精通、XX宝典，但是却依旧无法独立编写一行代码。这些普遍现象清晰地揭示了一个问题：仅仅拥有知识库，并不能直接解决现实问题。 关键在于我们如何有效地学习知识，如何将外部知识转化为驱动自身进步的内生动力。
在信息匮乏的时代，我们尚可以通过精读一本书籍来构建知识体系，塑造认知框架。然而，在人工智能（AI）时代，知识的形态已然发生了质变。知识被解构、编码成无数个向量，当我们提出一个浅显的问题时，AI便会迅速从向量库中检索出最“接近”的答案进行回复。问题越是简单粗浅，AI的回答也往往流于表面，难以触及问题的本质。
那么，我们如何才能向AI提出真正有价值的问题？答案在于问题源于真实情境下的实践，以及对现实深刻的洞察。 对现实的理解越深入，对问题的本质把握越精准，我们向AI提出的问题也越有深度，从而获得的答案也越有价值。反之，如果我们对问题本身的理解就停留在表面现象，比如仅仅询问“什么是物流？”，AI就会很敷衍地给出物流术语标准对物流的定义，然后进行一个四平八稳的回答。这种基于表面的提问，往往难以触及问题的核心。即使AI能够从向量库中找到“最接近”的答案，也未必是最“正确”的答案，更难以从根本上解决问题。
因此，在AI时代学习，不仅仅是简单地获取知识，更重要的是构建完善的知识体系。在知识体系的支撑下，我们才能更准确地界定问题、描述问题，并最终定义问题。唯有如此，我们才能选择合适的AI工具，高效地解决问题。
这就要求一个现代的管理者，需要站在更高的系统层面，既能洞察全局，又能清晰问题的具体解决方向，然后才能指挥AI这个“打工人”一步步实现目标，并最终评审AI的工作质量，人类工作从形式到内容都在发生巨大的变化。对于个体而言，工作的难度、复杂性，以及工作与现实情境的结合将变得更加重要和复杂，这对人的认知能力提出了更高的要求。
我们所需要掌握的知识与技能，不再是空洞的理论，而是扎根于现实环境，服务于我们所需要面对和解决的实际问题。我们需要了解人类在解决这些问题时的通用做法和经验，并将这些经验内化于心，形成一套解决问题的完整思路，然后在外化于行，驱动AI或者机器人行动，并且能够准确地评价工作的质量。这种能力，在未来将至关重要。
正如常见的场景：领导对新员工小张说：“小张，你去写个文件。” 小张茫然领命，却不知从何下手。因为他缺乏与领导相同的知识、经验和背景认知，只能摸着石头过河，不断模仿以往的范本来执行命令。在这个模仿过程中，小张往往并不理解每个字句背后的深层含义。经历无数次的试错和领导的批评，小张最终可能成长为经验丰富的老张，掌握了完成此类工作的知识和经验。然而，这种成长路径是基于海量的试错成本，浪费了大量的社会资源和个人精力。
试想，如果领导一开始就能清晰地指导小张：“小张，你按照XX逻辑，在收集XX相关信息的基础上，进行文献整理归纳，形成一份清晰明确的报告或文件，并在XX时间之前把报告分发给相关人员。” 那么，小张的学习与任务执行过程将变得更加明确、有条理、逻辑清晰。 在未来的工作中，AI就如同这位“小张”，而我们需要成为能够清晰指导AI工作的“领导”。 因此，对于管理者而言，重要的转变是从“指挥、命令”下属，转变为“指导”下属， “Leader”的角色将逐渐向“Coach”的角色转变。
与此同时，人与人之间的交流方式也将变得更加显性化和明确化，以避免因表达不清导致的沟通障碍和误解，这也是人类在和AI协同进化时，通过不断给AI下达指令的过程中学会了如何进行高效的沟通与交流的技巧，并且也会逐渐地优化我们人与人之间的交流和沟通模式，能把话说清楚，讲明白，也是个人思维能力、知识框架体系强大的重要表现。
所以，回到最初的主题，未来我们不再关注个人拥有多大的知识库，而是在庞大的知识库面前，我们有没有强大的逻辑力量来驾驭它，用强大的知识库外挂来丰富和建构自己的知识体系，通过正确的问题获得正确的答案，并且有效地评价答案的质量，解决我们所面临的真实世界问题。