知识生成之谜：来自AI专利文本与引文信息的经验证据
经济学（季刊） · 2026 · [{"name": "董直庆", "affiliation": []}, {"name": "张潇", "affiliation": []}, {"name": "余淼杰", "affiliation": []}]
中文摘要
AI生成知识易出现“幻觉”，学术界尚未清晰识别创新背后AI扮演的角色。本文利用专利文本与引文数据，探讨AI对知识生成的影响，比较预测式与生成式AI的适用场景，并分析其在知识应用和唤醒“沉睡知识”方面的作用。研究表明，AI不仅能通过知识新构与旧知识淘汰推动新知识产生，还能通过知识延伸与拓展激发后续创新，并提高知识新颖度和影响力。然而，AI的效果受企业知识关联结构的制约。此外，AI有助于推动知识整合与泛化，缩短知识应用周期，并唤醒有创新价值的“沉睡知识”。
Abstract
AI生成知识易出现“幻觉”，学术界尚未清晰识别创新背后AI扮演的角色。本文利用专利文本与引文数据，探讨AI对知识生成的影响，比较预测式与生成式AI的适用场景，并分析其在知识应用和唤醒“沉睡知识”方面的作用。研究表明，AI不仅能通过知识新构与旧知识淘汰推动新知识产生，还能通过知识延伸与拓展激发后续创新，并提高知识新颖度和影响力。然而，AI的效果受企业知识关联结构的制约。此外，AI有助于推动知识整合与泛化，缩短知识应用周期，并唤醒有创新价值的“沉睡知识”。