https://nintil.com/scaling-tacit-knowledge/
上周入选了BlueDot的Biosecurity课程的最新一个cohort，有了接触到很多优质信息源的机会。今天开始准备week 2的讨论，读到了一篇和Biosecurity无关、但对于如何学习知识、如何与AI交互可能都有启发的一篇文章。
作者围绕一个看似老生常谈但其实非常关键的问展开：专家身上那些“说不清、道不明”的本事（也就是“隐性知识”），到底能不能被高效传递？作者没有浪漫化隐性知识的不可言说，也不假装它可以被简单地总结，而是在尝试理性地探讨——我们能不能再往前推进一点？
文章一开始抛出了一个问：学习一个领域，到底应该读论文，还是应该跟人聊？Ben Reinhardt 和 Alexey Guzey 都倾向于“九成靠聊，一成靠读”。作者自己认为：读论文有读论文不可替代的优势，输入快、可跳读、可并行、可深挖；但读论文的代价是慢——一个专家几秒钟能回答的问，自己摸索可能要几个月。问是，当你想了解的不是“雷帕霉素能不能延长小鼠寿命"这种具体事实，而是”这个领域的开放问是什么"、"哪些项目能推动这个领域的发展”，那么单靠搜索和阅读就完全不够了，因为这些答案根本不在公开文献里。
作者随后给出了一个我觉得很有用的知识分类：横轴是公开 vs 私人，纵轴是显性 vs 隐性。公开显性知识就是百度一下就能查到的事实；私人显性知识是因为激励问（NDA、商业机密、专业护城河）而没被公开，但本质上能说清楚的知识；公开隐性知识像骑自行车或判断牛排几成熟，讲不清楚但能通过观看示范学会；私人隐性知识则需要师徒制或社群浸润，又分为个体型（嵌在某个人身上）和社会型（嵌在组织/网络的边界上，比如台积电CEO也并不真正完整知道台积电怎么运作，正如没有人完整知道一支铅笔是如何造出来的）。
文章里提到了几个案例。一个是著名的Fogbank。一种几十年前用于核武器的材料，后来要重新制造时，即使有原始文档、原班人员还在，依然花了好几年和数百万美元才搞定，最后发现关键是某种"无人察觉的杂质"。另一个是Collins 2001年的研究：美国研究者复现苏联的蓝宝石样品测量，怎么都做不出来，最后才知道关键在于用人体油脂润滑细线——把丝线在耳后或鼻梁上蹭一下，而且不是所有人皮肤分泌的油脂都有效。这两个例子经常被用来
