Mengapa pengurusan pengetahuan adalah asas kepada kejayaan AI?

Salah satu cara untuk meningkatkan ketepatan ialah menyediakan AI dengan konteks yang betul

dan mengurangkan halusinasi.

Dengan semua perbualan tentang cara AI akan merevolusikan kerja (menjadikan tugas harian lebih cekap, lebih berulang dan meningkatkan usaha peribadi), mudah terbawa-bawa: Apa yang tidak boleh AI lakukan?

Walaupun namanya adalah kecerdasan buatan generatif, kecerdasan buatan yang boleh mencipta imej, kod, teks, muzik dan lain-lain tidak dicipta dari awal. Model kecerdasan buatan dilatih berdasarkan maklumat yang diberikan, terutamanya untuk model bahasa besar (LLM), yang biasanya memerlukan sejumlah besar teks sebagai data latihan. Jika AI dilatih mengenai maklumat yang tepat, terkini dan tersusun, ia akan cenderung untuk memberikan jawapan yang tepat, terkini dan relevan. Penyelidikan daripada MIT menunjukkan bahawa penyepaduan pangkalan pengetahuan ke dalam LLM selalunya meningkatkan kualiti output dan mengurangkan ralat. Ini bermakna bahawa kemajuan dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin tidak menggantikan keperluan untuk pengurusan pengetahuan, sebaliknya, ia telah menjadikan pengurusan pengetahuan lebih penting

Kualiti masuk, kualiti keluar

Dilatih mengenai maklumat yang lapuk dan tidak lengkap LLM adalah terdedah kepada "halusinasi," iaitu, keputusan yang salah, dari sedikit di luar asas hingga tidak koheren sepenuhnya. Halusinasi termasuk jawapan yang salah kepada soalan dan maklumat palsu tentang orang dan peristiwa.

AI Generatif juga terpakai pada peraturan pengkomputeran klasik "sampah masuk, sampah keluar". Data latihan model AI anda adalah penting untuknya. Jika data ini sudah lapuk, tidak berstruktur atau mempunyai lubang, AI akan mula menghasilkan jawapan yang mengelirukan pengguna, menyebabkan masalah dan juga huru-hara untuk organisasi anda

Mengelakkan ilusi memerlukan satu badan pengetahuan iaitu:

• Ketepatan Kualiti maklumat yang dipercayai dan disahkan oleh pengguna yang berpengetahuan
• Kekal terkini dan mudah disegarkan apabila data/kes tepi baharu muncul
• Kontekstual, bermakna ia menangkap konteks di mana penyelesaian dicari dan disampaikan
• Peningkatan berterusan dan Kemandirian

Pendekatan pengurusan pengetahuan (KM) yang menyokong perbincangan dan kerjasama boleh meningkatkan kualiti pangkalan pengetahuan anda, kerana ia membolehkan anda bekerjasama dengan rakan sekerja untuk menyemak respons AI dan menambah baik struktur segera untuk meningkatkan kualiti jawapan. Interaksi ini merupakan satu bentuk pembelajaran pengukuhan dalam AI: manusia menggunakan pertimbangan mereka terhadap kualiti dan ketepatan output yang dihasilkan oleh AI, dan membantu AI (dan manusia) bertambah baik.

Tanya soalan yang betul

Apabila menggunakan LLM, struktur pertanyaan mempengaruhi kualiti keputusan. Itulah sebabnya kejuruteraan segera (mengetahui cara menyusun pertanyaan untuk mendapatkan hasil terbaik daripada AI) menjadi kemahiran kritikal dan bidang yang AI generatif boleh membantu kedua-dua belah perbualan: gesaan dan respons.

Menurut laporan Gartner Jun 2023 "Laluan Penyelesaian untuk Pengurusan Pengetahuan," kejuruteraan segera, tindakan merumuskan arahan atau masalah untuk kecerdasan buatan, dengan cepat menjadi kemahiran kritikal itu sendiri. Berinteraksi dengan pembantu pintar secara berulang, perbualan akan meningkatkan keupayaan pekerja berpengetahuan untuk membimbing kecerdasan buatan untuk menyelesaikan tugas pengurusan pengetahuan dan berkongsi pengetahuan yang diperoleh dengan rakan sekerja manusia

Gunakan AI untuk memusatkan perkongsian pengetahuan

Peroleh dan berkongsi pengetahuan Penting agar amalan pengurusan pengetahuan berkembang maju. Tangkapan pengetahuan dipacu AI, pengayaan kandungan dan pembantu AI boleh membantu anda memperkenalkan amalan pembelajaran dan perkongsian pengetahuan kepada seluruh organisasi anda dan membenamkannya ke dalam aliran kerja harian.

Menurut Laluan Penyelesaian Pengurusan Pengetahuan Gartner, produk seperti Stack Overflow for Teams boleh disepadukan dengan Microsoft Teams atau Slack untuk menyediakan forum Soal Jawab dengan storan pengetahuan yang berterusan. Pengguna boleh menyiarkan soalan secara langsung dalam komuniti. Jawapan diundi atas atau bawah, dan jawapan terbaik disematkan sebagai jawapan teratas. Semua soalan yang dijawab boleh dicari dan boleh dipilih susun seperti mana-mana sumber pengetahuan lain. Pendekatan ini mempunyai kelebihan tambahan untuk menjadikan perkongsian pengetahuan sebagai pusat aliran kerja

Menurut laporan Gartner yang lain, "Menilai Bagaimana AI Generatif Meningkatkan Pengalaman Pembangun" (Jun 2023), adalah disyorkan agar organisasi meningkatkan komuniti pembangunan amalan dengan menubuhkan AI generatif untuk mengumpul dan menyebarkan penggunaan yang dijana. Amalan matang alat AI moden, seperti teknik kejuruteraan pantas dan kaedah pengesahan kod. Laporan itu seterusnya mengesyorkan agar organisasi memastikan mereka memperoleh kemahiran dan pengetahuan yang diperlukan untuk berjaya menggunakan AI generatif dengan mempelajari dan menggunakan alatan, kes penggunaan dan proses yang diluluskan oleh organisasi 🎜#

Alat AI Generatif bagus untuk pembangun baharu dan pembangun berpengalaman yang ingin mempelajari kemahiran baharu atau mengembangkan kemahiran sedia ada. Tetapi terdapat tebing kerumitan: selepas titik tertentu, keupayaan AI untuk menangani nuansa, saling bergantung, dan konteks penuh masalah dan penyelesaiannya berkurangan 🎜#Dalam episod terbaru podcast Stack Overflow, Marcos Grappeggia, pengurus produk untuk Google. Cloud Duet, berkata, "LLM sangat baik dalam memperkasakan pembangun supaya mereka boleh melakukan lebih banyak lagi dan bergerak dengan lebih pantas." Tetapi Grappeggia juga memberi amaran bahawa LLM bukanlah pengganti yang baik untuk pembangun setiap hari... jika anda tidak memahami kod anda, itu masih resipi kegagalan

#🎜🎜 #

Ini tebing kompleks adalah tempat anda memerlukan manusia, dengan kapasiti mereka untuk pemikiran asli dan keupayaan untuk melaksanakan pertimbangan empirikal. Matlamat anda adalah untuk membangunkan strategi pengurusan pengetahuan yang memanfaatkan kuasa besar kecerdasan buatan dengan memperhalusi dan mengesahkannya pada pengetahuan buatan manusia.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa pengurusan pengetahuan adalah asas kepada kejayaan AI?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!