去往知识深处：AI时代，我们需要什么样的知识管理工具

知识管理工具，如何走向AI时代？

AI智能化浪潮的涌现，是基于生产工具和工作方式多维度的跃升。没人知道完整的AI时代究竟如何，但已经融入到大众生活与工作的工具产品，却必须率先走出一步，突破传统界限，来开启未来智能化协同的AI新篇章。

印象笔记，全球知名的笔记和知识管理类效率工具，在移动互联时代以知识生产和工作者最佳伙伴的角色出现。这类事关信息、协同与管理的工具产品，它的创新视野又是如何？

1.当我们谈论知识时，我们在谈论什么？

谈论创新，需要先了解现实。美国一本关于知识管理的畅销书《打造第二大脑》里，提出过一个CODE法则。无论数据的形态如何，经过Capture（‌捕获）、Organize（‌组织）‌、Distill（‌提炼）、Express（‌表达）的步骤，就能快速且高效地完成从数据、信息、知识到智慧的个人消化。

用通俗语言解释，就是捕捉各类数据，分类整理成信息，再串联成知识，从中提炼出智慧。最终内化为个人智识来指导行动，这基本就是知识管理的全链路流程。

在数字时代，信息量以指数级别爆炸增长，知识管理似乎更是一种必须。“很多数据统计说每个人一天获取的信息量，大概是35GB左右。”印象笔记高级副总裁乔迁表示，这种信息量是传统时代无法比拟的，但人类大脑在近百万年内并没有发生根本性变化。

印象笔记高级副总裁 乔迁

也正因此，用户当下的需求其实更为明确：第一，在信息过载的情况下，如何记录并记忆更为重要的知识，来抵抗时间和过载造成的遗忘；第二，数字时代的信息获取虽然便捷，但也带来了严重的信息茧房，需要保持知识储备状态的群体，如何有效筛选信息源。

在此基础上，将庞杂的信息转化为真正有价值的知识，形成个体的知识体系，并且确保知识始终保持在最新、最前沿的状态。

这是传统互联时代里，人与信息关系的最优解。然而，当AI尤其是大模型的时代逐渐开启，一个新问题摆在了人们面前——面对着背靠人类文明的数据库，近乎全知全能可以解决全部问题的大模型，我们还需要知识管理吗？

这取决于人和大模型知识谱系的根本不同。面对未知，人可以探索并且发现崭新的内容；但大模型的“创造”建立在已知的基础上，超出边界就会出现“机器幻觉”，即一本正经地胡说八道。

“大模型时代，我们尤其需要管理知识。”乔迁认为，以知识的新与深为例，大模型的知识存储受限于训练集的时效，往往存在过时或者不适用的内容，这需要更新与维护；而在浅层知识方面表现优异的大模型，又无法取代人类专家在专业领域的深入分析与批判思考，需要持续补足深度与质量。

除此以外，大模型的隐私与安全是事关伦理与法律的重要命题，需要保证信息与数据符合规定。而满载通用知识的大模型，面对个性化需求，则需要定制知识库内容，以实现更好的服务。

“大模型时代，不可能一切都只靠大模型，知识依旧在发挥着自己的作用。”乔迁总结。

2.大模型时代，我们需要什么样的知识管理工具？

技术并不是阻碍，而是助力。就知识管理的维度来说，用户始终存在一些关键痛点。

而不同知识管理工具看似形态各异，其实本质一致。这类工具的出现，就是为了辅助每个环节的流畅，从而顺利完成从数据到智慧的复杂链路。

乔迁总结，结合印象笔记的实践，整个知识管理过程可以划分为：数据收集与整理、信息搜索与过滤、知识提炼与流通、多人协作与共享四个维度。而在这过程中，大模型发挥的价值不局限在入口式的“对话”，“我们并不觉得用户在知识管理过程中遇见问题，找大模型问一问就是未来，我们更希望它会是一个可以嵌入到整个流程中的复合系统。”

在此基础上，如何在入口和形态上不断创新，为用户带来场景、交互方面的体验迭代，则是产品设计维度的考量。

印象笔记的解法，是用复合AI系统（Compound AI System）的思路，打造出了专注知识管理领域的垂直大模型——印象大模型。去年4月，印象大模型已经正式发布并应用。

据乔迁介绍，印象大模型的核心优势在于，混合部署的策略符合大部分用户的实际需要，公私域数据泾渭分明地存储与管理，逐渐补全模块化的智能代理功能，以及在不同场景下获取反馈来反哺大模型。

需要指出的是，印象大模型作为垂直大模型，尚不具备文生图等能力。但在用户的日常使用中，这类AIGC能力又已经开始融入工作流。印象笔记会结合用户的实际需求，考虑接入第三方大模型来提供此类能力和服务。

如果说2023年是大模型之年，那么2024年就是当之无愧的AI应用元年。在印象笔记的视角中，要做一个AI超级应用，要兼顾数据、模型、载体、交互、场景、用户这六大要素，印象笔记通过自身的摸索，将这六个要素紧密结合，让印象笔记开始向着AI超级应用变身。

目前来看，在建立起自己的大模型能力后，印象笔记向着AI时代的探索，有了几个落地的场景。

印象AI创作。通俗来说，就是已经相对成熟的AI写作。在2023年4月，印象笔记就已经上线了智能写作能力，在国内工具类产品首发该功能。而在不断迭代中，AI能够参与到的写作场景逐渐多元，除了文章、续写等常见载体之外，还包括思维导图、清单等格式的预设场景。除此以外，如果用户提示词太过简单，无法生成足量信息，其还会主动建议更完整的提示词，让个体的“灵感发现”变得更低门槛，也让工作流更为顺畅。

印象AI阅读。知识管理工具的最大价值，无外乎对于信息的筛选、处理和整合。而印象笔记通过AI能力，可以对单条、多条笔记和附件，以及文件库内的文档进行智能分析，自动生成摘要，并且基于此可以用对用户的主动发问，加速信息效率。而保存的网页文章、扫描后的文档，也会被自动总结、智能分析，甚至一键生成智能导图。

印象AI知识助理。AI Agent现在也已经不是新鲜名词。作为通向AGI的必经之路，如何将智能体融入工作流，是许多产品和个人都在寻求的路径。印象笔记的AI个人助理，一方面集成了不同工具，可以将日常任务分解规划为可管理的步骤；另一方面可以不断为用户基于个人日志提供总结反思，以及允许多个智能体同时协作共同，寻找到更好的解决方案。

除此以外，还有会议耳机、AI墨水屏办公本、智能笔等系列智能硬件产品。线下传统模式下，可以通过智能硬件解决纸质书内容、音视频会议等信息无法电子化的难题。在AI的加持下，印象智能硬件重新编译、组织信息的效率大大提升。印象笔记将不同的AI能力，以产品功能的载体形态嵌入到原有软、硬件产品适用的场景中，实现低门槛又高效率的交互方式。

“我们希望通过整体的功能布局，来帮助用户从不同维度管理他们的数据、信息以及知识。”乔迁总结，在此基础上，AI赋能和助力能够产生更大的效能。“文艺一点说，我们希望在庞杂之上选择精简，在表面之下去往深处，在无效之外找到有效，在混沌之内发现秩序。”

在AI时代，更智能的知识管理工具，方能带我们去往知识深处。

文章来自于微信公众号36氪产业创新 作者36氪产业创新