在博客文章“生成式 AI 如何助力知识管理”中，我们探讨了 AI 为知识管理带来的优势，包括提升质量、自动化内容创建，以及打造更具吸引力的内容。然而，将生成式 AI 纳入知识管理框架，也会引发有关准确性、数据偏见、隐私和安全方面的顾虑。
现在，我们来看看如何让二者更好地协同发挥作用……
如何将生成式 AI 与知识管理结合使用
尽管在日常运营中使用生成式 AI 仍存在顾虑，但这项技术有潜力成为优化知识管理的强大工具。通过仔细评估其潜在不足并采取措施加以缓解，组织可以利用生成式 AI 改进知识管理实践。
在将生成式 AI 用于知识管理时，需要考虑以下五点：
- 务必确定将用于训练的数据类型生成式 AI 模型。确定数据类型有助于确保所使用的数据准确可靠。您将使用现有知识文章、事件数据、问题数据，还是这些数据的组合？
- 确定数据类型后，还要认识到生成式 AI 的表现取决于训练数据的质量。“垃圾进，垃圾出”这句老话依然适用。请确保您在上文确定的数据准确、完整且保持最新。
- 监控生成式 AI 模型的输出，查看是否存在偏见、错误信息，以及完整性和准确性问题。这有助于确保模型生成的信息可靠。
- 制定政策和流程，以管理将生成式 AI 用于知识管理所带来的风险。这是确保项目成功的重要一步。这些政策和流程应涵盖数据安全、隐私和伦理等问题，并应旨在确保以负责任且合乎伦理的方式将生成式 AI 用于知识管理。
- 建立审批流程，在任何知识信息公开共享之前，确保生成的输出经过审核并获得授权。
通过采取这些步骤，组织可以在最大限度降低风险的同时，利用生成式 AI 改进知识管理实践。
互动报告：AITSM：AI 如何重新定义 IT 服务台自动化
谨慎结合生成式 AI 与知识管理
生成式 AI 对知识管理的有效性和影响，将取决于其使用和实施方式。在决定是否将其纳入之前，务必仔细评估其收益与风险。
以下是一些潜在优劣势：
优势
1. 自动生成相关内容
生成式 AI 可用于根据现有数据源自动创建知识文章，例如产品文档、客户支持工单和员工培训材料。
随着32% 的 IT 专业人员表示自转向远程办公以来，帮助台工单数量有所增加，企业有很大机会增强知识库，从而更快、更有效地解决问题，并释放 IT 专业人员的时间，让他们专注于更具战略性的任务，例如制定新的知识管理计划和提升现有知识文章的质量。
2. 提高搜索准确性
生成式 AI 可根据员工的个人需求和偏好，以个性化方式向其交付知识，从而帮助提高搜索准确性。鉴于员工平均每天花费 3.6 小时搜索信息，任何在知识交付方式上节省的时间都将带来显著价值。
让员工更轻松、更快速地访问信息，最终将提升其数字体验。
3. 增强自动化
生成式 AI 可协助自动化日常任务，即使这些任务并不直接与知识管理文章的创建相关。
随着85% 的 IT 专业人员认为自动化和 AI 投资能够带来收益，寻找简化流程的新方式可以释放 IT 专业人员的时间，让他们专注于更复杂的问题。
劣势
1. 错误信息风险
生成式 AI 可能会产生不正确或误导性的信息，这在 IT 领域可能导致严重后果。例如，引入恶意软件，或错误地建议关闭用于保护 IT 环境免受恶意行为者攻击的功能。
2. 依赖 AI 生成内容
如果企业过度依赖 AI 生成内容，可能会忽视人工生成内容或批判性思维能力，进而可能造成专业知识流失。尽管围绕生成式 AI 的讨论很多，仍然需要人工监督来验证准确性并批准生成的信息。
3. 伦理问题
生成式 AI 的使用存在伦理方面的顾虑，例如用于训练模型的数据可能存在偏见，从而延续既有不平等。
毫无疑问，生成式 AI 可以成为 IT 知识管理的宝贵工具；但作为一项令人期待的新兴技术，我们仍需进一步了解它可能带来的收益与风险。
每个组织都需要单独评估其潜在影响，并选择适合自身隐私、准确性和安全需求的 AI 解决方案。
将生成式 AI 用于知识管理的实施建议
从小规模起步，再逐步扩展
最好先从小型试点项目开始，随着经验积累，再扩大生成式 AI 的应用范围。
获得利益相关者的支持
在生产环境中部署生成式 AI 之前，获得利益相关者的支持非常重要。这将有助于确保模型得到有效使用，并且其输出结果值得信赖。
监控模型性能
在模型部署到生产环境后，监控其性能非常重要。这将有助于发现模型的任何潜在问题，并提高模型准确性。
持续改进模型
生成式 AI 模型在不断改进。通过使用新数据重新训练模型并处理可能出现的任何潜在问题，持续增强模型非常重要。
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要深入了解此主题，请观看我们的网络研讨会：面向信息安全与黑客的生成式 AI：安全团队需要了解的内容。
