百度屢提的知識管理,能引領辦公風向嗎
圖片來源@視覺中國
過去兩年多,百度內部一直在加速迭代被稱之為“知識管理”的大工程。
這個時間段內,如流作為重要的知識管理入口還上線了知識庫、星鏈、線上協作、KU享等諸多功能,為此百度還專門為這個為期兩年多的攻堅,召開了內部第一屆知識管理大會,百度CTO王海峯,百度集團資深副總裁、百度文化委員會祕書長崔珊珊,百度集團副總裁、集團首席信息官李瑩等幾位高管都在會上做了重要發言,一個核心思想是,要把知識管理在百度內部大力推廣。
甚至也有提出要求:“快一點把這個事情拉動起來,壓力給到如流團隊,要重視起來,把工具做好。”
被高層頻繁點名,百度提到重要量級的知識管理,到底是怎樣一個“工程”呢?
如果追溯源頭,百度對知識管理的重視,是從李彥宏開始的。一年前,百度創始人、董事長兼CEO李彥宏在百度主辦的2021智能經濟高峯論壇上,把“知識管理”列為了AI時代決勝未來的八大關鍵技術之一。
近日,李瑩在接受鈦媒體採訪時再次詮釋了她對知識管理的觀點,“知識管理,就是 AI 時代的‘創新流水線’。”所以理解百度的“知識管理”,可以從兩個核心來理解,一個是“AI”,一個是“創新流水線”。
解構知識,按需分配
AI一直以來都是百度重要的戰略方向,在各個產業應用中AI出場率甚至可以達到100%。在知識管理的理解下,AI貫穿在各個環節,比如,對公司內部對知識的重新分發和推薦等。
李瑩舉了一個較為形象的例子,比如有員工在週報裏面可能會寫,“簡歷的結構化抽取準確率不高,下個星期要繼續提升”,那麼知識管理的知識分發系統在識別到該問題涉及‘文本結構化抽取’時,就可以推薦百度AI大模型中的知識解析案例,或者為這位同學推薦公司內部專家進行交流。“用AI改造知識管理模式,形成正反饋循環。”李瑩總結。
AI自動推薦的知識解析案例從哪兒來呢?實際上是來源於,此前百度知識庫中的各類異構知識,這個知識庫是從員工創建的專家庫、案例庫、技術中台等沉澱出來的知識庫。
這些被無數百度員工創建的異構知識如何實現更大規模應用?百度的知識管理分發系統,會對知識庫中的知識進行重新拆解、分發、組裝。最重要的是基於AI大模型技術、知識圖譜技術,對多元異構的知識進行標準化、單元化的拆解,然後員工的畫像進行識別,進而工作場景下的適時推薦。
在百度的知識管理大框架內中,“知識星鏈”和“流式引擎”也是兩個重要功能,這兩個百度自創的概念也便於理解知識管理的整個鏈路。雖然詞彙較為陌生,但從功能上看,也似曾相識。比如知識星鏈,據李瑩介紹,一個知識點會跟其他無數知識點有這樣或那樣的關係,而知識星鏈會把這些有關係的知識串聯到一起,每個知識點都是一個小氣泡、小鏈接,通俗來理解就是企業的知識百科。
“4月份知識星鏈剛剛上線,每個月點擊瀏覽量都在成倍的增長,到6月份的時候增長了1.5倍。”李瑩説。
如果説知識星鏈連接的是知識,那麼圍繞場景的流式引擎,連接的就是工作,是“以事找人”理念的呈現。“一個審批流過來,用如流都可以收到一個卡片,可以在上面直接操作,節省了很多步驟,不需要再跳到原來的系統上去執行。”李瑩解釋。
她表示,這樣看起來簡單的功能,背後意味着一整套機制的變化,他們把百度內的很多系統進行了原子化的拆解,把這些單元維度的功能拆解出來之後,跟如流打通。“我們相當於真正改變了一種做事的方式,原來我們要到每個系統上看走到了哪個環節,要幹什麼。”李瑩説道。
創新流水線的邏輯
理順了AI在知識管理場景下發揮的作用,那麼創新流水線出現在這裏又是什麼樣的邏輯?為什麼百度提出“AI×知識管理=創新流水線”?
“流水線”這個詞更像一個工業流程中的詞彙,提起這個詞人們頭腦中出現的往往是工業生產線的流水線作業。而創新流水線,則指的是知識密集型企業的創新性較高的工作鏈條。但創新型的工作為什麼能夠像流水線一樣源源不斷產生呢?
一個企業要想長久發展就離不開創新,但是在企業當中大多數是組合創新,不是從零開始發明一個新的事務,而是把一些舊的要素針對一個新的問題進行一個新的組合。但是組合知識、經驗的速度取決於知識流動的速度,知識流動得越快,這個創新組合就會越快。
在企業中,知識的流動,往往指的是,一個員工生產出的知識,流動到另外一個員工那裏使用、消費、應用,這個過程越快,創新能力就越強。在傳統情況下,知識的流動是人到人的,比如常見的師父帶徒弟的等等,但是這種知識流動的效率卻極低。知識管理的作用,會加速知識的流動效率。如果知識流動是從人到人,有了知識管理之後,對人進行統一的管理,讓知識流動的效率更高。
“員工既是知識的生產者,也是知識的消費者。我們的知識,既從員工中來,員工工作也會用到這些知識。其實這本身就建立了一套閉環。員工生產出的知識經過知識管理系統的處理變成生產力回到起點,再次被其他同事利用重新產生異構知識,沉澱到知識庫。”李瑩總結,她表示,這樣的良性循環就使得這套流水線的積累的內容會越來越多、越來越好,使得它更加有價值、效率更高。因此,不久前,在接受媒體採訪時,李瑩便重新提出了“AI×知識管理=創新流水線”的觀點。
所以回過頭來看,通過知識管理系統解構知識、分發知識、以事找人都是為了加速創新流水線上的知識流動,無論是知識星鏈、流式引擎還是技術層面的大模型、知識圖譜,甚至是知識管理入口如流,都是創新流水線機制形成的重要組成部分。
那麼,一個核心問題是,百度花這麼大力氣來做知識管理,他們究竟如何考量知識管理這件事的重要性和以後的發展走向?對於這一問題李瑩表示,這個問題涉及兩個方面,一個是作為互聯網創新企業,百度需要這麼做,這對百度持續創新很有必要,並且知識管理可能成為百度的創新基座;第二則是,百度在文心大模型、飛槳深度學習開放平台等方面非常多的人工智能技術,百度能夠這麼做。並且在經過一番迭代,百度成為知識管理的最佳實踐後,百度也能夠將其賦能給更多企業。
“站在百度的AI肩膀之上的,我們也會跟自然語言處理、語音團隊、知識圖譜團隊合作, 將AI能力打通。在此之上,我們把知識管理賦能到如流工作平台上,並提供給行業。”李瑩説。(本文首發鈦媒體APP 作者 | 秦聰慧)
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