當然，研究者作為傳統實體知識的生產者，還是對於知識結構的有效性與正確性有著比教育者或學習者更大的決定權力，因此並不一定會需要善用大型語言模型所提供的虛擬知識來學習。但是也正是因為這個原因，在知識越來越多元且跨領域連結的時代，這類傳統的研究者對於實體知識的貢獻，如果沒有更積極的努力，的確可能對於學習者會越來越難有更深刻的影響。畢竟年輕的學習者可以更早就從AI的虛擬知識獲得一些基本了解，其數量或速度所造成的影響力，可能很難為傳統的研究者所改變(也就是所謂的錨定效應[31])。
4. 加速跨領域的知識整合
虛擬知識所能產生最大的影響並不是在傳統實體知識已經非常成熟的領域，而是在新興領域與跨領域的範圍。原因並不只是因為藉由網路傳播的速度，而是因為即便人類的知識領域有成千上萬種，卻都是使用自然語言、數學公式或程式語言所組合出來的結果(這也是前述「顯示知識」的特色，可以用符號表達)。AI大型語言模型本質上就是將這些所有的表達方式透過各種機器學習的方式，將大量的文字資料庫來做整體的訓練。因此只要是使用同一套語言來表述(例如物理語文學都可以用中文字來表達)，這些表面上很不一樣的學科還是可能透過AI而結合。事實上，也就是大型語言模型最重要的特色之一。
為了凸顯大型語言模型所創造的虛擬知識在跨領域學習上所扮演的角色，筆者將圖一加入更多領域的示意圖成圖六：
圖六的作囿兩張圖分別是圖一的對應，但是增加更多的領域進入。我們很明顯能看出為何傳統的線性傳播方式(研究者-->教育-->學習者)對跨領域學習並不友善，因為每個領域都各自有自己的一套知識產生方式與其對應的實體學習方式，只有實體進到該領域的學習者或教育者才能有所掌握。雖然數位學習與網路增進跨領域的機會，但是整體而言並沒有改變這個結構。
但是在後知識時代，如前所述，虛擬知識會更自然的扮演起推動跨領域學習的角色，因為任何領域的學習者都可以輕鬆的使用自己的語言來詢問其他領域的問題，得到一些還不錯而可以實際應用的回答。雖然學習者可能無法完全確認所得到回答是否符合該專業領域的標準，但是只要經過多次不同的詢問得到一致性的結果，學習者還是有機會得到一些對於未知領域相對確認可靠的知識。而這些可能只需要幾秒鐘到幾分鐘的時間就能完成，遠比自己讀書或查網路文章快上許多，因此更降低了跨領域的門檻，促進更多領域知識間的交流。
假設虛擬知識中有N個領域的訓練資料。除了回應傳統N個領域的問題，還至少可以提供N (N-1)/2種兩個領域互相交錯影響的範圍。以此可知，在知識領域數目越來越多的現代高等教育，跨領域的可能顯然會有遠比原來單獨N個領域還要多的多，也正是虛擬知識從數量上掩蓋實體知識的部分。但是當然，這並不都代表這些跨領域的知識是完全正確或有實際用處或是都能正確無誤的，但是作為引領入門的方式，顯然沒有比這個更簡單、更快速、更值得嘗試的方式。而這也是為何筆者相信，在後知識時代，學習者本身也參與了虛擬知識的建構，與研究者的差距有機會更進一步拉近。(另一個原因是教育者的角色某種程度被大型語言模型所取代)。
