人工知识生成：探究生成式人工智能在知识管理中的革命性作用

研究背景

研究问题：这篇文章研究了生成式人工智能（GenAI）在知识管理（KM）中的革命性作用。GenAI能够自主生成新的内容，包括文本、视频、音频和代码，这可能会彻底改变知识管理的过程。
研究难点：GenAI算法的复杂性导致的“黑箱”问题，即AI系统的决策过程不透明，难以被人类理解；以及如何在知识管理中有效地整合和利用GenAI生成的新知识。
相关工作：已有大量研究探讨了GenAI的应用，但从知识管理的角度来看，系统化的研究相对较少。本文旨在通过文献计量学方法，结合描述性分析和科学绘图技术，填补这一研究领域的空白。

研究方法

这篇论文提出了通过文献计量学方法来分析GenAI对知识管理的影响。具体来说，
数据收集：使用Scopus学术数据库收集所有与GenAI相关的文章。搜索策略采用了仅包含GenAI关键词的字符串，以确保研究范围的广泛性。
数据预处理：为了提高样本质量，采用了排除和包含标准。排除了非同行评审期刊文章、摘要不相关的文章，并通过验证过程纳入了高被引用的贡献。
描述性分析：对文章的年份分布、地理分布、学科领域分布、期刊分布、最多产作者和最重要贡献进行了详细分析。
科学绘图：使用VOSviewer软件进行共被引和共现分析，生成网络图以可视化文献数据。通过聚类分析识别出五个主要的研究主题。

实验设计

数据收集：从Scopus数据库中收集了所有与GenAI相关的文章，搜索字符串为“generative artificial intelligence”或“GenAI”等。
数据预处理：排除了非同行评审期刊文章和摘要不相关的文章，并通过验证过程纳入了高被引用的贡献。最终得到了1411篇文章。
描述性分析：对文章的年份分布、地理分布、学科领域分布、期刊分布、最多产作者和最重要贡献进行了详细分析。
科学绘图：使用VOSviewer软件进行共被引和共现分析，生成网络图以可视化文献数据。通过聚类分析识别出五个主要的研究主题。

结果与分析

年份分布：GenAI是一个新兴领域，最早的论文发表于2018年，但自2023年以来，论文数量显著增加。这表明GenAI技术的快速发展和广泛应用。

地理分布：GenAI的研究在全球范围内广泛分布，但主要集中在发达国家。知识管理领域的研究相对较少，表明GenAI与知识管理的结合尚未得到充分发展。

学科领域分布：GenAI在社会科学、工程技术和健康领域的研究最为广泛。社会科学领域的研究集中在使用GenAI分析社会数据、开发教育工具和增强研究方法；工程技术领域则集中在模型开发和算法改进；健康领域则将GenAI视为新药发现和医疗创新的机遇与挑战。

科学绘图：通过共被引和共现分析，识别出五个主要的研究主题：数据合成、知识编码、可解释性和透明度、数据吸收和伦理影响、知识生成。这些主题涵盖了GenAI在不同领域的应用和挑战。

总体结论

这篇论文通过文献计量学方法，系统地分析了GenAI对知识管理的影响。研究表明，GenAI不仅在技术层面有着广泛的应用，还在知识生成和管理方面展现出革命性的潜力。本文提出的五个研究主题为进一步的理论和实证研究提供了方向，并为管理者和实践者提供了一个概念性的框架，以评估组织的GenAI准备情况。未来的研究应进一步探讨GenAI生成数据对决策准确性的影响，开发适用于敏感通信的知识验证和共享的可解释性特征，以及评估GenAI工具在知识管理系统中的集成效果。