现如今，我们将信息超载视为一种文化环境。而令我们深夜难眠的，并非是担忧如此众多的信息会令我们精神崩溃，而是担心我们无法得到自己需要的足够多的信息。
知识的三角形
1988年，知名组织理论家罗素·艾可夫（Russell Ackoff）[6]在其就任国际一般系统研究学会（International Society for General Systems Research）主席的发言中，勾勒了一个金字塔。此后可以说，几乎每个小时都有人在世界某处的某个白板上画下这个金字塔。1这个三角形的最下层是数据，往上逐渐收窄的每一层，依次是信息、知识、理解和智慧。这幅图在视觉上很容易理解：世界上显然有太多的数据，却没有多少智慧。从简单的数字1和0开始，上升至它们代表了什么，它们意味着什么，它们有什么意义，它们能为我们提供什么洞见，金字塔中的每一层，都从它下面的那一层汲取了价值。
艾可夫并不是第一个提出这种数据—信息—知识—智慧（DKIW，data-information-knowledge-wisdom）层级的人。米兰·泽兰尼（Milan Zeleny）[7]已经在之前一年发表的文章中提出了类似观点，而迈克尔·库利（Michael Cooley）[8]则在比泽兰尼稍早的一篇文章中提出了差不多的概念。事实上，1982年，哈兰·克利夫兰（Harlan Cleveland）[9]仅在他刊发于《未来学家》（The Futurist）的一篇文章中描述了这种层级，他还指出了这种结构已知的最早的版本：2
我们在生存中失掉的生活在哪里？
我们在知识中失掉的智慧在哪里？
我们在信息中失掉的知识在哪里？
这是1934年T.S.艾略特（T.S.Eliot）[10]在一首叫做《岩石》的诗中写下的段落。而在艾略特之后，以及有关这个主题的商业文章和书籍大量涌现之前，我们还可以在弗兰克·扎帕（Frank Zappa）[11]1979年的一首名为《帕卡德的鹅》（Packard Goose）的歌中发现类似观点。3
现在，没人会认为艾可夫、泽兰尼或库利是抄袭了艾略特或是抄袭了扎帕。这种思想，看来具有某种必然性。想象一下，现在是1955年——艾略特写出《岩石》之后而扎帕写出《帕卡德的鹅》之前——你管理着你们公司的数据处理中心，看着IBM的专家们为公司安装50年代世界上最先进的企业电脑：IBM650。4当时全世界也只有75台这样的电脑，装上它就意味着你站在了世界前沿。IBM650拥有先进的穿孔卡片读取技术，每分钟能够进行78000次加减运算。2011年时一台家庭电脑大概运算速度大概是每分钟3000亿次，不过回到50年代，拥有这样计算能力的一台IBM650来得可不便宜：价格50万美元，相当于2011年的400万美元。5这样一台电脑拥有专门的一间屋子、专门的一支维护团队以及专门的着装规定：请穿上白色实验服。但IBM650是台能干重活的机器，买它也可以说是物有所值——它能处理工资单、计算项目销售业绩、管理人力资源数据库等等。
你已经习惯了一种特殊的“阅兵式”——公司高管来参观数据中心的时候对着那装有成千上万张穿孔卡片的盒子惊叹不已。而且，你会耐心地向他们解释，那只是数据。数据本身没有价值。但通过处理数据，你得到了信息。信息之于数据，就如同葡萄酒之于葡萄园：那是美味醇厚的经过提取和蒸馏之后的产物。1955年的时候，信息就是那些迅速堆积如山的看来毫无意义的数据的价值。
30年过去了。在此期间，你和世界上的其他人，从数据中提取出了能填满无数货车的信息。现在，面对着这如山的信息，就和当初面对数据超载一样，你有了同样的疑问：你花了那么多钱来收集信息，意义在哪里？信息本身变成了一个问题，而不是一项解决方案。所以，你投入了那么多，从那么多数据中提取出了那么多信息，为的是什么呢？你用自己对数据的投入来类比，以证明自己是对的。你在数据上投入了很多，然后从数据中提炼出了信息；现在你期望，能够从信息中提炼出更有价值的什么东西。你得为这个“什么东西”命名。叫它“知识”怎么样？这样，在90年代早期和中期，知识管理开始流行起来了。它许诺企业，将会帮助它们从那些如山的信息中识别出最有价值的信息，并予以分享。
当然，为了让知识看起来像是信息的产出，你就不得不从根本上重新定义知识。对于艾可夫来说，知识是将“信息变为指令”（information into instructions）6的本事，比如“知道一个系统是如何运行的，或者如何让它以我们希望的方式运行”。7艾可夫的学生斯基普·沃特（Skip Walter）认为信息是结构化的数据，而知识则是“可以付诸行动的信息”（actionable information）。比如，当你决定是不是要穿毛衣时，信息就转化成了知识。8米兰·泽兰尼再一次抢了先，他比艾可夫提前数年提出，数据就像是构成面粉和酵母的原子，而知识就像是能够把信息转化为面包的食谱。9
好吧。但是当艾略特写下“我们在信息中失掉的知识在哪里”时，他并不认为知识就是“可以付诸行动的信息”。科学家和研究者们所发现的知识，也不是一张食谱。实际上，一大堆毫无关联的事实，根本不能称之为信息。在艾可夫提出知识金字塔之前，当“知识”这一概念最早在人类世界出现的时候，理解世界的能力，是我们和其他动物之间最根本的区别。这是我们作为人类的成就，也是我们的命运。知识本身互相配合，形成一个完美有序的整体。因此，在西方，数千年来，都认为知识是极致的美的对象。的确，在认识世界的过程中，我们尽力去体会上帝在创造这个世界时的想法，尽管我们带有凡人的局限；去认识这个世界，就像是去阅读一本上帝写下的书，他在书中解释了他是如何将万事万物凝聚在一起的。达尔文（Charles Darwin）[12]驾着一艘小船航行了5年，伽利略（Galileo）[13]违抗了教皇的命令，居里夫人（Madame Curie）[14]研究放射性物质，所有人都将追求知识作为人类最深刻的目标。这才是知识在我们文化之中的意义，这和人为的知识金字塔中间那层的知识关联不大，后者认为知识除了令事情办成的有用性（utility）之外再无其他。
尽管如此，DIKW金字塔还是有一点说得非常对，那就是我们一直以来理解知识的过程。我们是怎么去理解这个远远超出我们大脑处理能力的世界的呢？最基本的策略就是过滤、筛选，要不就是将复杂的事情降低到较为可以掌控的层面。把水流关小，我们就控制住了消防水管；同理，我们有一个复杂的编辑过滤系统，大多数人们写出来的东西被它过滤掉不能发表；我们有一个复杂的管理者过滤系统，大多数发表的东西经它过滤后，没能出现在我们当地图书馆或者书店的书架上；我们还有一个复杂的专业过滤系统，大多数人都被过滤得不知道别的过滤系统中是什么样的情况。知识一直是这样，它简化了我们需要知道的事情。
信息时代也采取了这种策略，并且运行良好。我们制造出了计算机，所运行的数据是提前分类好的最基本的信息：姓名、社保号码、出生日期……不管数据库包括十项还是一千项，只有把不在数据库之内的东西一概排除掉，我们的信息系统才能运行。
就连知识本身，也是从一种筛选主张开始的。在古希腊，任何一名公民都可以公开讨论城邦事务，只要他是接受了军队训练的4万名自由男性之一。10人们可以表达自己的观点——要不要开战，某人在一项政治罪名中是否清白无辜等——但是这些观点中只有部分是值得相信的。哲学家们注意到了这其中的差别，并且把值得相信的信念发展为单独的类目。柏拉图如此限定：在所有产生的意见当中，知识是这样一种子集：属于这个子集的观点，不仅是正确的，而且因为正当的理由为人们所信服。第二个条件非常必要，因为有些人会因为一些“偶然”的理由而支持某种观点。比如你认为苏格拉底（Socrates）没有教唆年轻人变坏，因为你很喜欢他长袍披身的穿衣方式，那么即使你的观点是正确的，它也不属于知识。猜测、预感有时候也是正确的，但同样也不属于知识。知识对于决定城邦的事务——以及对于我们理解我们是谁、我们的世界是如何运转的——是如此重要，所以我们必须把知识的门槛定得高一些。构筑它的，是那些我们可以依赖、可以作为基础、值得去保存和珍惜的信念。这才是柏拉图、艾略特，以及时至今日的我们在说到“知识”时，它的含义。
我们能够成为这个星球上的主导生物，全赖于我们创造出的这些复杂的过滤系统运转良好。但是我们也付出了隐形的代价：我们把知识的门槛定得如此之高，以至于有时候我们将一些本来值得思考的观点排除在外，而某些错误的信念——一旦被接受之后——就再也难以驱逐出去，即使我们发现它们是错误的。而且，还有那么多本来可以认识的东西，但是我们没有足够的空间装下所有；我们的科学期刊只能刊登这么多文章，我们的图书馆，只能放下这么多书籍。真正的限制并非我们个人大脑的容量，而来自我们一直用来超越我们大脑局限的媒介。纸质工具允许我们将想法写下，但纸既昂贵又占地方。但即使在处理能力强大百万倍的电脑出现之后——你的家庭电脑估计已经比IBM650的内存高30万倍了11 ——知识仍然很难从纸上转移出来，也很难依靠一台桌面机器去获取。
而现在，要是你想了解什么东西，你会去上网。如果你想更广泛地了解你学到的东西，你也会去网上查。在相当长的时间内，纸质媒介仍然会存在，但是新的、具有连接性的数字媒介显然更有活力。这可不是说，之前我们在书上画矩形，现在我们换到了屏幕上来展示它们。不是这么简单的转变。将我们获取知识的最古老、最基本的策略予以改变的——是对于知识的链接，是网络化。不再如以往那样，通过做减法，将知识简化到图书馆或者科学期刊上来获取它；我们现在是通过做加法——将任何一种想法，它的每一个细枝末节——都放置在巨大的、松散链接的网络之中，来获取知识。这就意味着，知识已经不再同于以往了。科学界不同了，商界不同了，教育界不同了，政界不同了，对于我们每个人来说都不同了。
