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“黑箱”和“黑匣”是我们面对知识管理的两种策略。
“黑箱”通常指在人类认识世界的过程中，遇到的一类客体，由于技术、知识及操作能力的限制，研究者无法直接研究其内部的结构和运行机制。对于这样的一类特殊的研究对象，控制论创始人诺伯特·维纳（Norbert Wiener）将之称为“黑箱”。
“黑匣子”通常指飞行数据记录仪，或飞行信息记录系统。“黑匣子”可以用来记录飞机在飞行过程中的各种参数，如飞行的时间、速度、高度、飞机倾斜度、发动机的转速及温度等，以及驾驶员与乘务人员和各个塔台之间的对话等。当飞机发生故障或事故时，找到黑匣子，从中读取记录的各种数据，用于航天器事故的调查、维修和飞行试验，帮助技术人员分析飞机出现故障或失事的原因。
从外部视角看，基于资源的企业理论将企业的知识作为企业获取竞争优势的重要来源。如果企业要长期保持竞争优势，就需要保证企业的知识不被盗用或者模仿，即企业能够阻止其他企业使用其知识，实现对特有知识的独自占有。如果其他的企业都能使用这项资源,企业的竞争优势很快就会消失。因此，拥有特定知识的企业希望其拥有的知识资源对外处于“黑箱”状态，让竞争者望而却步，知识资源得以独占，企业持续获取创新的红利。
从内部视角看，我们又期望知识管理系统深植于我们日常的工作和学习，清晰掌握知识在个体、团队、企业层面的存量及其蛛丝马迹的变化。在知识创造、技术创新的过程中哪些员工提供了有价值的知识；员工的流失对技术秘密的保守有哪些潜在风险；在失败中学习，期望创新的过程能够复盘，探寻问题究竟处在哪里；知识成果、数据的留存是否安全可靠；我们能否证明“我们的知识是我们的”？一系列问题都能够有明确的答案，将知识创造、分享、流转的全过程记录在“黑匣子”里。
一个好的知识管理系统对外是“黑箱“，对内是“黑匣子”。既要有明确的边界感，不该流出去的，牢牢控制在组织内部；也要有清晰的权益体系，赋予不同的参与者不同的权益，让知识有序流动；还要能在利用通用人工智能（AGI）技术最新发展成果的同时保障数据安全。
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