新世界范式

世界著名的未來學家阿爾文·托夫勒在其著作《第三次浪潮》（The Third Wave）中表示，社會進步和進化的浪潮將變得更短、更快。社會將在更短的技術小波中，而不是巨大而緩慢移動的大波中實現戲劇性的轉變。他利用“托夫勒曲線”預測，變化將以垂直模式更快地發生并加速，也會反過來加速對人類和社會的破壞，因此導致“經濟超級中斷”的產生。

事實證明托夫勒在這些方面的預言都是正確的。

在農業時代，人類用了幾千年的時間才發現了火、發明了輪子。工業時代只用了幾百年的時間來塑造我們所熟悉的社會，而如今信息時代的變化速度則以幾十年為單位來衡量（見圖1-1）。

圖1-1 四個時代 時間—變動率曲線圖

我們正處于人工智能（AI）時代的風口浪尖，在這個時代，變化可能在幾年或者更短的時間內發生。事實上，巴克敏斯特·富勒（Buckminster Fuller）的知識倍增曲線（見圖1-2）顯示，在工業時代之前，知識翻倍需要500年的時間，但隨著時間的推移，這一倍增速度開始加快，到2020年，知識翻倍僅僅需要12個小時。沒有人工智能的幫助，人類不可能處理所有這些信息。

圖1-2 富勒的知識倍增曲線

發現和想法不再像過去那樣有時間自然地表露出來。雖然它們并未枯竭，但那些獨特、原創和未開發的創意正變得越來越昂貴。

斯坦福大學（Stanford University）經濟學教授尼古拉斯·布魯姆（Nicholas Bloom）在2017年發表的一篇有關經濟增長和生產力研究的論文中表示，當有更多的研究人員產生更多想法時，便會促進更大的經濟增長。然而，在研究努力增加的時候，每位研究人員產生的想法的數量卻急劇下降。

布魯姆說，想出新點子越來越難，而經濟或多或少在這方面正做出彌補。我們能夠勉強維持增長的唯一方法就是投入更多的科學家。

事實上，布魯姆并不是第一個注意到處理思想和信息的這種強化元素的人。

經濟學家本杰明·瓊斯（Benjamin Jones）在2009年的一篇論文中指出，如果知識隨著技術的進步不斷地積累，那么后來的創新者可能會面臨不斷增長的知識負擔。

這對我們這個時代的研究人員、創新者和企業家來說意味著什么呢？

創新依賴知識。無論是科學家、技術專家、面包師還是咖啡師，都需要通過直接或間接的方式獲得關于自己行業的豐富知識。然而，對個體來說，要知道足夠多的知識來從事創造新知識的工作，就像一個教授需要對自己所在的領域了如指掌一樣。有太多需要在很短的時間內處理的信息，一個人能夠掌握的知識在現有的知識總量中所占的比例越來越小。

這就是所謂的知識負擔。關于一個主題或研究領域的知識越多，后來試圖更多了解這個主題或研究領域的人的負擔就越重。數據不斷地更新，新的研究將繼續推進，試圖跟上這些新研究的步伐幾乎是徒勞的。

要打敗競爭對手，實現下一次創新就更難了。在已經建立了最佳實踐的地方，知識負擔是巨大的。即使組建團隊，分配成員之間負擔的解決方案也并不十分理想，聘用更多人才的成本會增加，而人類的變革可能會導致緊張關系，破壞所付出的努力。

如今的企業明白創新的迫切性，不創新就會滅亡。然而，向研發投入資金、對現有產品進行改進、利用大數據和客戶分析的熱潮等，在繁忙、嘈雜的創意市場中幾乎沒有產生任何影響。

那么企業應該怎么做呢？在被時間研究比率的提高和知識負擔的不斷增長吞沒之前，企業是否幾乎不可能實現創新突破？

不完全是。

有一個辦法。