La prima cosa che incontra il disco di rete AI è il livello semantico del file.

Lavoriamo sul disco di rete da più di dieci anni. Dopo aver collegato l’intelligenza artificiale, la prima cosa che viene alla luce non è se il modello sia abbastanza forte, ma se il file system stesso sia stato organizzato. Quando file, screenshot, pacchetti compressi, versioni storiche, collegamenti di trasferimento e pagine di condivisione temporanea sono tutti ammucchiati insieme, qualsiasi interfaccia di “chat con file” incontrerà rapidamente lo stesso problema: solo perché il modello può parlare, non significa che i file possano essere recuperati, né significa che i vecchi contenuti possano essere distinti con precisione.

La parte veramente preziosa di un disco di rete AI spesso non è la casella di chat, ma il livello semantico. Ciò che fa il livello semantico è molto semplice: aggiunge nomi ricercabili, ora, fonti, argomenti, relazioni e permessi ai file, quindi trasforma queste informazioni in un indice continuamente aggiornato. Solo in questo modo la ricerca non riguarda solo la corrispondenza dei nomi dei file, il riepilogo non riguarda solo il troncare il testo e la categorizzazione non riguarda solo il trascinamento manuale delle cartelle. Una volta accumulato il disco di rete per un certo periodo di tempo, ciò che gli utenti realmente desiderano non è “aiutare a comprendere questo documento”, ma “aiutare a riportare questa pila di materiali in uno stato utilizzabile”.

Questo è anche il luogo in cui è più probabile che i dischi di rete AI si ribaltino. Gli errori nel file system, a differenza degli errori nelle domande e risposte, di solito non sono immediatamente evidenti. Il riepilogo della vecchia versione è ancora allegato al vecchio file, l’indice non è sincronizzato dopo la modifica dei permessi e i file condivisi trasferiti sono mescolati con file privati ​​personali. Il primo problema non è la qualità delle risposte, ma i confini. Finché l’indicizzazione semantica e la verifica dei permessi non sono lo stesso insieme di collegamenti, più l’intelligenza artificiale parla in modo fluido, maggiore è il rischio. Una volta commesso un errore di questo tipo in un prodotto documentale, il prezzo non è una risposta imprecisa, ma l’esposizione di contenuti che non dovrebbero essere visti o il reinserimento di contenuti scaduti nel flusso di lavoro.

Le abilità che possono davvero essere messe in pratica sono molto simili al lavoro dietro le quinte. L’indicizzazione incrementale deve essere eseguita alla stessa velocità della sincronizzazione. OCR, trascrizione audio e video, analisi dei documenti, deduplicazione e confronto delle versioni devono essere collegati sulla stessa catena e i record di rollback devono essere conservati. Netdisk non è un motore di ricerca e non può guardare solo al tasso di richiamo; affronta anche la condivisione, la cancellazione, la sincronizzazione offline e le versioni storiche. Dopo che un file è stato modificato tre volte, il sistema deve sapere quale versione del riepilogo, quale versione deve essere visualizzata e chi deve vedere quale versione.

Pertanto, il segno che il disco di rete AI è veramente entrato nel flusso di lavoro non è “se può chattare”, ma se può completare un’azione completa per le persone: raccogliere documenti sparsi, trovare materiali simili, giudicare quale è l’ultimo e poi consegnare i risultati. A questo punto, l’intelligenza artificiale non è più uno strato decorativo attaccato al disco di rete, ma spinge il file system da uno strumento di archiviazione a un portale semantico che può essere organizzato, recuperato e distribuito. Ora sembra una nuova funzionalità, ma l’aspetto ingegneristico è più simile a un processo per riportare al funzionamento il vecchio sistema.