许多组织都在努力及时获取知识，但生成式人工智能可以增强他们的努力。
几十年来，知识管理团队一直采用长篇内容，并对文章进行冗长的编辑和审批流程。然而，这种方法已经变得太慢，无法跟上现代企业的需求，Forrester Research首席分析师Julie Mohr说。为了提高组织捕获、更新和共享知识的速度，许多知识管理团队已经开始实施生成式 AI。
什么是生成式 AI？
生成式 AI 是一种使用高级机器学习模型（如变压器）从大量数据中学习的 AI。开发人员使用数万亿个参数（来自书籍，文章和网站的信息片段）训练这些模型，以创建大型语言模型（LLM）。LLM支持生成AI工具，如ChatGPT和Google Bard，并可以从自然语言提示生成高质量的文本，音频和视觉内容。
生成式 AI 改善知识管理的 4 种方式
生成式 AI 可帮助知识工作者创建、查找和管理信息。
1. 撰写文章
组织经常错过获取宝贵知识的机会，因为员工并不总是有时间为他们的知识库撰写文章。然而，生成式人工智能工具可以加快写作过程，因为它们可以将信息位（例如服务台票证中的项目符号点或数据）转换为完整的文章。
例如，在IT支持技术人员解决事件后，生成式AI可以根据技术人员票证上的注释自动创建知识库文章，Mohr说。
这种自动化使客户服务和支持代理等员工在接听客户电话和解决工单时建立其组织的知识库。此过程会产生更完整的知识库，从而帮助客户和代理将来更快地解决问题。
2. 改进搜索
知识库应提供直观的搜索功能，以便用户可以轻松找到问题的答案。Mohr说，由生成式AI驱动的聊天机器人中的高级自然语言处理功能可以比前几代AI聊天机器人更有效地将搜索者的意图与正确的响应相匹配。
较旧的聊天机器人和搜索功能需要非常具体的提示才能返回准确的结果，与它们的前辈不同，生成式人工智能的LLM可以理解以各种方式编写的问题，口语和拼写错误很少会难倒它们。
此外，生成式 AI 工具可以从冗长文章中的特定部分、段落和句子中提取答案，并以对话方式呈现给用户。
“这不是浮出一堆知识文章，然后说，'这里有一堆可能有效的回应。它搜索这些并说，'哦，这是问题的答案......哦，顺便说一下，这是我们找到这些信息的链接，'“莫尔说。
生成式 AI 可以帮助组织捕获和共享知识。
3. 识别知识差距和重复项
即使是大型、全面的知识库也可能缺乏重要问题的答案。Mohr说，生成式人工智能快速分析大量信息的能力可以帮助组织识别这些差距，因此主题专家（SME）可以解决这些问题。
例如，多个客户可能会搜索其CRM提供商的自助服务门户，以了解如何解决特定问题。提供商的生成式 AI 工具可以快速分析公司的所有知识文章以找到该答案。如果找不到匹配项，它可以标记主题并提醒最合适的 SME。
生成式人工智能还可以帮助组织识别重复的文章，Mohr补充道。知识库中的重复文章（解决同一主题或问题）可能会使用户感到困惑，因为他们不知道哪个版本包含最新信息。生成式 AI 可以分析文章并检测涵盖相同问题的文章，即使重复项使用不同的措辞和格式。
4. 自动化治理流程
组织通常让治理团队在发布之前手动检查知识文章，以确保它们不包含个人身份信息。生成式人工智能可以自动化并加速这一过程，莫尔说。
“而不是让人检查，...[AI 工具] 本身正在应用一个工程提示，该提示查看......任何具有社会安全号码结构或电话号码结构的东西......然后它会标记并说，'不，在有人看它之前不能发表，'“莫尔说。
通过自动治理检查的文章可以跳过手动评审过程，这有助于组织更快地提供知识。
人工智能幻觉是知识管理中的一个问题吗？
在 ChatGPT 于 2022 年公开推出后，用户注意到该工具经常对问题给出不准确的回答，也称为AI 幻觉。这些回答听起来可信，包含很多细节，但仍然没有事实依据来支持它们。
幻觉的可能性应该引起任何计划使用生成人工智能的人的关注，但当用户提示工具写一般知识时，问题最常发生。例如，一家维生素公司的营销人员使用生成人工智能撰写有关广泛营养主题的博客文章，可能会遇到幻觉，因为LLM获取信息的网站可能包含有关这些主题的冲突或过时的信息。
然而，知识管理中的生成式人工智能要求组织根据自己的内部知识训练工具，从而降低幻觉的风险。
“当你谈论进行内部知识管理时，你是在大量信息语料库上使用预先训练的模型，而且你......使用数据微调该训练。...如果你出现幻觉，...这可能是因为你的知识已经过时，“莫尔说。
知识不完整和过时的组织可能会经历幻觉，直到他们充实并更新其内容。
知识管理团队应如何实施生成式 AI？
Mohr说，为了在知识管理中实施生成AI，组织可以等待他们已经使用的供应商将生成AI功能添加到其产品中。例如，许多IT服务管理，CRM，客户服务和企业内容管理供应商已经开始添加生成AI功能，组织可以使用这些功能来改进知识管理。
从长远来看，组织也可以建立自己的LLM以节省资金，但这种方法要求他们在竞争格局中留住高技能员工。
“我一直在看薪水...对于任何对生成式人工智能有所了解的人来说，它们不仅仅是六位数。他们是双六位数或三六位数...培训和留住员工将非常困难，“莫尔说。
选择建立自己的LLM的组织必须大力投资员工培训，并为高流失率做好准备。对于大多数组织，现有供应商提供最简单的生成式 AI 实现方法。
