IA: Information Architecture，信息架構(gòu)

AI: Artificial Intelligence, 人工智能

我們家里都有雜亂無(wú)章的垃圾抽屜。它們包含著我們不知道如何處理但又舍不得丟掉的東西。在 Baklib 辦公室，發(fā)現(xiàn)垃圾抽屜里有舊雜志、過(guò)時(shí)的設(shè)備、壞掉的鋼筆、各種會(huì)議紀(jì)要、筆記本，以及我們承諾要讀的書(shū)、收據(jù)，甚至還有2015年的創(chuàng)業(yè)待辦事項(xiàng)清單。 2015年的創(chuàng)業(yè)清單，耶！還有金礦有待發(fā)現(xiàn)。有些東西現(xiàn)在找出來(lái)發(fā)現(xiàn)是多么有價(jià)值有意義。

企業(yè)也有垃圾抽屜

與我們個(gè)人的垃圾抽屜不同，企業(yè)組織不再局限于一個(gè)易于找到的抽屜。企業(yè)抽屜通常包含有意或無(wú)意累積或聚合的不良或放錯(cuò)位置的數(shù)據(jù)。就您的企業(yè)而言，垃圾抽屜包含向您的受眾（即客戶、員工、投資者等）提供所有可能的信息傳遞渠道。這些數(shù)據(jù)似乎太有價(jià)值而無(wú)法刪除，但沒(méi)有人知道如何處理它或從中獲得任何價(jià)值。所以它就進(jìn)了垃圾抽屜。

不妨問(wèn)一句——我們現(xiàn)在沒(méi)有可以做到這一點(diǎn)的技術(shù)嗎？難道我們沒(méi)有 AI、ML、NLP 或 GPT 或其他一些縮寫(xiě)詞可以幫助我們神奇地清理垃圾并提取有價(jià)值的東西嗎？

不幸的是，沒(méi)有！

因?yàn)槿斯ぶ悄苌踔料?ChatGPT 這樣備受推崇的大語(yǔ)言模型(LLM) 都依賴于它們所輸入的信息的質(zhì)量。如果我們給人工智能投喂垃圾食品，它會(huì)返回由垃圾制成的結(jié)果，即更垃圾的東西。或者說(shuō)：垃圾進(jìn)來(lái)；垃圾出來(lái)。也就是說(shuō)：人工智能無(wú)法自動(dòng)將你的垃圾變成黃金。它需要幫助。使用經(jīng)過(guò)微調(diào)的基于人類(lèi)的科學(xué)過(guò)程，我們對(duì)垃圾進(jìn)行分類(lèi)以找到黃金，然后最大化其價(jià)值。這就是信息架構(gòu)（IA --- Information Architecture）。

信息架構(gòu)( IA )是為數(shù)據(jù)創(chuàng)建有意義的結(jié)構(gòu)的藝術(shù)和科學(xué)。它包括元數(shù)據(jù)、分類(lèi)法，以及本體論和知識(shí)圖譜(.metadata, or taxonomies, or even ontologies or knowledge graphs)。它并不總是得到認(rèn)可或很好的理解，但它是如此關(guān)鍵，以至于.....

“沒(méi)有 IA，就沒(méi)有 AI。”

這句話首先是由 IBM 的 Watson 團(tuán)隊(duì)提到。他們從事人工智能研究的時(shí)間可能比任何人都早，所以他們應(yīng)該知道，即使是復(fù)雜的 LLM 也無(wú)法從隨機(jī)性中產(chǎn)生意義。當(dāng)他們有結(jié)構(gòu)化的、有目的的輸入時(shí)，他們的表現(xiàn)要好得多。投入更少的垃圾就可開(kāi)采更多的黃金。

大多數(shù)企業(yè)和大型組織都面臨著這一挑戰(zhàn)。就像家門(mén)口的馬路，每隔兩年就要推翻重鋪，我們已經(jīng)一遍又一遍地看到無(wú)數(shù)的類(lèi)似案例。企業(yè)每一年采購(gòu)大量的軟件，每個(gè)團(tuán)隊(duì)重復(fù)這購(gòu)買(mǎi)軟件，組織采用不同的方法論不斷的內(nèi)卷，最后通常是這樣的：

1. 生成大量數(shù)據(jù)。
2. 弄清楚如何處理它。
3. ?沒(méi)有利潤(rùn)。
4. 獲取新軟件來(lái)拯救（結(jié)果不會(huì)）。
5. 聘請(qǐng)一位數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)拯救（他們不會(huì)）。
6. 噢，天哪，我們完蛋了！

這種方法會(huì)導(dǎo)致以下結(jié)果：

1. 大量龐雜的數(shù)據(jù)
2. 缺失的數(shù)據(jù)
3. 低質(zhì)量（或不可信）的數(shù)據(jù)
4. 數(shù)據(jù)需要大量的分類(lèi)和清理
5. 數(shù)據(jù)難以訪問(wèn)
6. 參見(jiàn)上面#6。

在 Baklib，我們提出了一種不同的方法。它需要做更多的前期工作，但隨著時(shí)間的推移，這些工作會(huì)讓你免于重復(fù)和合法的沖突。事情是這樣的：

1. 評(píng)估業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和目標(biāo)
2. 協(xié)調(diào)（內(nèi)部和外部）用戶目標(biāo)
3. 確定支持這些目標(biāo)的數(shù)據(jù)
4. 探索技術(shù)能力和局限性
5. 為人類(lèi)和系統(tǒng)都可以使用的數(shù)據(jù)創(chuàng)建模型
6. 為您的數(shù)據(jù)制定可持續(xù)的治理和維護(hù)計(jì)劃。

這將解決你如何在數(shù)字內(nèi)容項(xiàng)目投資中獲得有意義的回報(bào)。我們已經(jīng)指導(dǎo)組織完成了這一過(guò)程，并且利用我們現(xiàn)有的新工具（點(diǎn)擊了解Baklib最新的產(chǎn)品），我們才剛剛開(kāi)始觸及可能性的表面。 ChatGPT 等工具無(wú)法為我們完成這項(xiàng)工作，但它們可以幫助我們加快速度。然而；重要的是不要忘記這依賴于人際互動(dòng)。它建立在通過(guò)訪談、調(diào)查和發(fā)現(xiàn)進(jìn)行深入研究和深入?yún)⑴c的基礎(chǔ)上。通過(guò)這個(gè)過(guò)程，我們從個(gè)人經(jīng)歷中建立真實(shí)的聯(lián)系，以實(shí)現(xiàn)集體的成功。

如果你想想你的垃圾抽屜——這個(gè)更深層次的發(fā)現(xiàn)元素就非常有意義。一個(gè)隨機(jī)的陌生人（人類(lèi)、機(jī)器人或人工智能）無(wú)法區(qū)分垃圾和黃金。經(jīng)過(guò)進(jìn)一步審查，2015年的待辦事項(xiàng)清單可能包括一些值得保存的東西——也許上面列出了“AI創(chuàng)業(yè)秘籍”。只有最知情的人才會(huì)知道。

那么，我們從哪里開(kāi)始呢？首先，我們想聽(tīng)聽(tīng)你企業(yè)的煩惱、你的垃圾抽屜和你的混亂情況。我們希望幫助您擺脫幾十年前無(wú)用的待辦事項(xiàng)清單，與未付賬單和平相處，找到黃金，并將其投入使用。

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