ฐานความรู้ขององค์กรถูกสร้างขึ้นเพื่อใช้ซ้ำการตัดสิน ขั้นตอน ความสำเร็จ และความล้มเหลวในอดีต เมื่อการสะสมเพิ่มขึ้น องค์กรก็ไม่จำเป็นต้องพิจารณาปัญหาเดิมใหม่ตั้งแต่ต้นทุกครั้ง ทำให้ความเร็วและความสม่ำเสมอในการตัดสินใจเพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม ยิ่งความรู้ถูกนำกลับมาใช้บ่อยเท่าใด ก็ยิ่งอาจเปลี่ยนจากบันทึกว่า “ในอดีตเคยตัดสินเช่นนี้” ไปเป็นบรรทัดฐานว่า “ตอนนี้ก็ยังควรตัดสินเช่นนี้” มากขึ้นเท่านั้น มีความย้อนแย้งอยู่ว่า ยิ่งความรู้มีคุณค่ามากขึ้น แรงจูงใจที่จะตรวจสอบเงื่อนไขที่ทำให้ความรู้นั้นเกิดขึ้นอีกครั้งกลับยิ่งอ่อนลง
เมื่อ AI ใช้ฐานความรู้ การตรึงตัวนี้อาจรุนแรงยิ่งขึ้น หากเอกสารและประวัติการตัดสินใจในอดีตถูกค้นคืนและนำเสนอซ้ำ ๆ เป็นเหตุผลรองรับคำตอบ ข้อมูลนั้นอาจได้รับอำนาจโดยพฤตินัยจากความถี่ในการใช้งาน แม้ภายหลังจะมีกรณีที่แตกต่างออกไป หากกรณีเหล่านั้นถูกทำให้เป็นชายขอบเพราะสอดคล้องกับความรู้เดิมได้น้อย ฐานความรู้ก็จะผลิตซ้ำเฉพาะโลกที่ตนรู้อยู่แล้ว นี่ไม่ใช่การขาดข้อมูล แต่เป็นการปิดตัวเองที่เกิดจากการขาดเส้นทางสำหรับการอัปเดต
เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ ความรู้ต้องเก็บรักษาไม่เพียงเนื้อหา แต่รวมถึงเงื่อนไขที่ทำให้ความรู้นั้นใช้ได้ด้วย ความรู้นั้นใช้ได้ในช่วงเวลาใด กับเรื่องใด เพื่อวัตถุประสงค์ใด และภายใต้ข้อจำกัดใด มีหลักฐานใดสนับสนุน และมีข้อยกเว้นใดที่ทราบอยู่ หากเงื่อนไขเหล่านี้ยังคงอยู่ ก็สามารถนำมาเปรียบเทียบกับสถานการณ์ปัจจุบันได้ เมื่อเงื่อนไขสูญหายและเหลือเพียงข้อสรุปที่ถูกเก็บไว้ การตัดสินเฉพาะบริบทในอดีตก็ถูกนำกลับมาใช้เป็นกฎสากลได้ง่าย
สิ่งสำคัญอีกประการคือไม่วางข้อคัดค้านไว้นอกความรู้ เมื่อมีกรณีที่ไม่เข้ากับกฎที่มีอยู่ แทนที่จะทิ้งมันไปในฐานะเพียงข้อยกเว้น ควรบันทึกว่า “เงื่อนไขใดเปลี่ยนไปจนทำให้ความรู้เดิมใช้ไม่ได้อีกต่อไป” ข้อคัดค้านไม่ใช่ข้อมูลที่ทำลายความรู้ แต่เป็นข้อมูลที่ทำให้ขอบเขตการใช้ความรู้นั้นแม่นยำขึ้น ฐานความรู้ที่เติบโตเต็มที่ไม่ใช่ฐานที่มีข้อมูลคัดค้านน้อยลง แต่เป็นฐานที่สามารถอัปเดตขอบเขตของตนเองผ่านข้อมูลคัดค้านได้
ในโครงสร้างนี้ ประวัติการอัปเดตเองก็กลายเป็นความรู้ที่สำคัญ หากเก็บไว้เพียงข้อสรุปปัจจุบัน เราจะไม่สามารถรู้ได้ว่าเหตุใดการตัดสินก่อนหน้านี้จึงเปลี่ยนไป หากเชื่อมโยงการตัดสินเก่า หลักฐานใหม่ เหตุผลของการเปลี่ยนแปลง และเงื่อนไขการใช้ในปัจจุบันเข้าด้วยกัน เมื่อภายหลังพบสถานการณ์อื่น เราก็สามารถนำกลับมาใช้ได้ไม่เพียงข้อมูลล่าสุด แต่รวมถึงตรรกะของการเปลี่ยนแปลงด้วย ความรู้จึงขยายจากชุดของคำตอบไปเป็นประวัติที่รวมถึงวิธีที่คำตอบเปลี่ยนแปลงมา
ผลลัพธ์ที่ AI สร้างขึ้นเองก็จำเป็นต้องได้รับการปฏิบัติตามหลักการเดียวกัน หากบทสรุปและการตัดสินที่ AI สร้างไว้ในอดีตได้รับความเชื่อถืออย่างไม่มีเงื่อนไขในการประมวลผลภายหลัง เนื้อหาที่สร้างขึ้นอาจได้รับสถานะเสมือนข้อมูลปฐมภูมิเมื่อเวลาผ่านไป ดังนั้น ความรู้ที่มาจาก AI จึงต้องยังคงเชื่อมโยงกับเหตุผลรองรับ เวลาที่สร้าง ส่วนที่ยังไม่ได้ตรวจสอบ และการแก้ไขในภายหลัง การไม่เพิ่มอำนาจให้เนื้อหาเพียงเพราะ AI เองเคยสร้างมันมาก่อน คือรูปแบบของระยะห่างเชิงไตร่ตรองในระดับฐานความรู้
ในองค์กร การตรึงตัวของความรู้ยังเชื่อมโยงกับโครงสร้างความรับผิดชอบด้วย เหตุผลว่า “นี่เป็นขั้นตอนที่ใช้กันมาโดยตลอด” ช่วยลดภาระในการอธิบายการตัดสินในปัจจุบัน แต่เมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยนไป ความมั่นคงนั้นอาจทำให้การค้นพบปัญหาล่าช้า หากฐานความรู้ถูกออกแบบให้รับข้อยกเว้นและข้อคัดค้านในปัจจุบันได้ ก็สามารถให้ความสำคัญกับความสอดคล้องกับความเป็นจริงในปัจจุบันมากกว่าการรักษาความสอดคล้องกับอดีต
ในทางเทคนิค การจัดการรายการความรู้เป็นประโยคที่แยกออกจากกันเหมาะกับการแก้ไขตนเองน้อยกว่าการเชื่อมโยงเหตุผลรองรับ เงื่อนไขการใช้ ข้อคัดค้านที่เกี่ยวข้อง ประวัติการอัปเดต และสถานะปัจจุบัน ประเด็นสำคัญไม่ใช่การเพิ่มปริมาณข้อมูล แต่คือการสามารถติดตามได้ว่าข้อมูลใดสนับสนุนข้ออ้างใด และภายใต้เงื่อนไขใดข้ออ้างนั้นจะอ่อนลง เมื่อมองเห็นความสัมพันธ์ระหว่างรายการความรู้ ก็จะระบุขอบเขตที่ได้รับผลกระทบจากหลักฐานใหม่ได้ง่ายขึ้น
ตัวชี้วัดการประเมินก็จำเป็นต้องเปลี่ยนเช่นกัน ความแม่นยำในการค้นหาและความเร็วในการตอบเพียงอย่างเดียวไม่สามารถวัดได้ว่าฐานความรู้แข็งตัวหรือไม่ เราจำเป็นต้องตรวจสอบว่า เมื่อมีหลักฐานใหม่ที่หักล้างเข้ามา ความรู้ที่เกี่ยวข้องได้รับการอัปเดตหรือไม่ ข้อสรุปเก่าถูกลดสถานะอย่างเหมาะสมหรือไม่ ข้อยกเว้นถูกสะท้อนเข้าไปในเงื่อนไขการใช้หรือไม่ และสามารถติดตามเหตุผลของการเปลี่ยนแปลงได้หรือไม่ คุณภาพของความรู้ไม่ได้อยู่เพียงที่การมีข้อมูลที่ถูกต้อง แต่ยังอยู่ที่ความสามารถในการถูกแก้ไขเพื่อตอบสนองต่อข้อผิดพลาดและเงื่อนไขที่เปลี่ยนไปด้วย
สำหรับ Sai＊aus การสะสมความรู้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำความเข้าใจมนุษย์ในฐานะสิ่งที่ตายตัว สิ่งสำคัญคือสามารถใช้บทสนทนาและความเข้าใจในอดีต พร้อมกับเปิดให้ถ้อยคำในปัจจุบันตั้งคำถามต่อความเข้าใจก่อนหน้าได้ หลักการเดียวกันนี้สามารถนำไปใช้กับความรู้ขององค์กรได้ เมื่อการสะสมเพิ่มขึ้น ความแน่นอนไม่ควรเพียงเพิ่มความแข็งแรงขึ้น แต่ระบบควรมีความแม่นยำมากขึ้นว่าอะไรเปลี่ยนไปภายใต้เงื่อนไขใด นี่คือการออกแบบที่ผสานปริมาณความรู้เข้ากับความยับยั้งชั่งใจเชิงญาณวิทยา
การที่ฐานความรู้ตั้งคำถามกับตัวเองต่อไปไม่ได้หมายถึงการทำให้ความรู้ทั้งหมดไม่มั่นคง แต่หมายถึงการใช้ความรู้ที่ได้รับการยืนยันอย่างมั่นคงอย่างเสถียร พร้อมกับไม่สูญเสียเงื่อนไขการใช้และเส้นทางการอัปเดตของมัน เมื่อความเป็นจริงใหม่ขัดแย้งกับความรู้เดิม ระบบควรสามารถตรวจสอบได้ว่าฝ่ายใดจำเป็นต้องได้รับการแก้ไข แทนที่จะตัดความเป็นจริงออกไปในฐานะข้อยกเว้น ด้วยความสามารถนี้ ฐานความรู้จะเปลี่ยนจากคลังที่ปกป้องคำตอบที่ถูกต้องในอดีต ไปเป็นกลไกที่อัปเดตความสัมพันธ์ของตนกับความเป็นจริงอย่างต่อเนื่อง
ยิ่งความรู้เพิ่มขึ้น ความสามารถในการเว้นระยะจากความรู้นั้นก็ยิ่งจำเป็น ระบบต้องไม่ให้อำนาจอย่างไม่มีเงื่อนไขแก่สิ่งที่ตนเองสะสมไว้ แต่ต้องเก็บรักษาเงื่อนไขของความใช้ได้ ข้อคัดค้าน การแก้ไข และการเปลี่ยนแปลงไว้ภายในโครงสร้างความรู้เดียวกัน เมื่อนั้นการแก้ไขตนเองจะไม่ใช่การจัดการข้อยกเว้น แต่เป็นหน้าที่ปกติที่จำเป็นเพื่อให้ความรู้ยังคงเป็นความรู้ ความเข้าใจที่ Sai＊aus มุ่งหมายไม่ใช่การลืมอดีต และไม่ใช่การเชื่อฟังอดีต แต่คือการรักษาความสัมพันธ์ที่สามารถใช้อดีตได้ ขณะเดียวกันก็เปิดให้อดีตถูกตั้งคำถามครั้งแล้วครั้งเล่าโดยความเป็นจริงในปัจจุบัน
ไม่ใช่คำตอบ แต่คือความเข้าใจ