在当今科技迅猛发展的时代，人工智能正以前所未有的态势介入知识生产领域，其展现出的能力不仅远超人类预期，甚至有改写传统知识生产规则的趋势。这一变革引发了广泛关注与激烈讨论，有人视其为洪水猛兽，担忧人类思维会因此退化，学术领域出现失范现象；也有人将其奉为万能钥匙，却不知不觉陷入依赖，模糊了创作的边界。这一系列现象背后，折射出一个深层次的困境：在人工智能参与下，知识生产究竟发生了怎样的变化？要驾驭这股力量，不能简单地评判其好坏，而需从更深层的哲学视角审视这场变革。
从历史唯物主义视角看，知识生产并非孤立的精神活动，而是建立在物质基础、技术手段和社会条件之上的实践过程。马克思曾指出，随着科学进步，基本教育、知识等会越来越迅速、容易、普遍且便宜地再生产出来。知识生产的迅捷化、便利化，离不开社会生产发展与科技进步，深深嵌入社会实践进程。人工智能从多个维度重塑了现代知识生产，呈现出新的技术特征。
人工智能生成知识内容时，无需对知识本身有主观性的“理解”。与人类通过理解意义、形成判断来生产知识不同，它主要依靠大规模训练数据和算法模型，通过不断预测“下一个字符或词语可能是什么”，生成连贯文本。这直接冲击了传统认识论对“理解 - 判断 - 知识”的结构设定。在经典认识论中，知识形成以人的理解能力和实践活动为前提。然而，人工智能实践表明，至少在技术层面，知识生成可在不经过理解的情况下完成。从马克思主义认识论立场看，真正认识依赖实践和理解中介，未经“理解”检验的知识不能保证真理性和价值，但这种不依赖理解的知识生成方式，已成为当代人类学习和研究知识不可忽视的技术条件。
在“记忆”和“调用”环节，人工智能显著拓展了人类知识生产的能力边界。依托大规模数据训练形成的模型能力，它使人类社会长期积累的知识不再受个体理智记忆容量和调取能力限制，而是能随时调用、反复使用，直接进入知识生产过程。相关知识纳入模型训练后，不再依赖主体回忆与再现，而是作为稳定技术性资源，在不同问题和情境中被即时调动和重新组合。传统哲学认识论将认识能力视为以有限主体为尺度的理智活动，记忆与理解的边界构成知识生产内在限制。人工智能使知识保存与调用在技术层面脱离个体理智直接约束，将记忆功能转化为外在、可持续利用的技术条件，重塑了知识生产依赖的能力结构。
在“输出”环节，人工智能推动了多模态知识形态的出现与发展，使知识表达从以文字为中心，转向文字、图像、声音、数据模型等多种形式协同呈现。这使得许多原本难以完全文字化、书面化的实践经验与操作性知识，能以更适合自身特性的方式表达和传播。实际上，知识长期偏重文本化呈现，并非知识只能以文字形式存在，而是受限于既有媒介条件与表达手段。多模态输出在技术层面扩展了知识的可表达性，拓展了知识呈现形态的边界。
生产力与科学技术的发展为人工智能参与知识生产奠定了基础。进一步需要辨析的是，人工智能参与的知识生产与传统知识生产的差别，以及其独特优势。其一，人工智能强化了对知识的整合处理能力。随着生产力发展和知识总量积累，百科全书式学者已退出历史舞台，传统人类知识生产受个体经验和学科壁垒限制，而人工智能在整合处理大规模知识方面优势明显，能帮助人类以前所未有的效率掌握学科内外丰富知识，推动跨学科、跨领域知识生产。其二，人工智能重塑了知识生产的协作性实践。从社会认识论角度看，知识生产是社会协作结果。人工智能降低了知识生产参与门槛，使更多非专业群体和基层实践者能进入知识生产过程。在资本主义社会中，知识与劳动分离，知识成为资本或富人的奢侈品。而在人工智能时代，知识生产不再只是少数人特权，也不仅依赖少数专家个体，更易呈现为人机协作下的社会协作实践，有助于打破知识生产壁垒，推动更广泛主体协作参与。其三，人工智能加深了知识生产过程中的反思。传统知识生产中，人主要反思自身认识活动和知识产品，而在人机共创条件下，反思对象扩展。反思不仅指向“人类是否正确生产了知识”，还指向“人类能否更好使用人工智能生产知识”。这后一重反思在生产力层面，人类将辨别、反思并改正人工智能的幻觉与错误，提高其技术水平；在生产关系层面，人类将探索人机共创的具体分工协作模式。可见，人工智能必然要求人类不断加深反思，在确证人类主体地位的同时，推动人工智能技术和知识生产实践发展。
