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《AI 驱动下大学图书馆的角色重塑与战略整合》

  • 来源专题：数智化图书情报
  • 编译者： 程冰
  • 发布时间：2024-12-26
  • 在当今时代，人工智能（AI）技术正逐渐成为推动图书馆服务创新的核心动力。本文基于美国研究图书馆协会（ARL）发布的《图书馆不断发展的人工智能战略：ARL 两次民意调查的启示》报告及其他相关研究，探讨了AI 对大学图书馆的多维影响，以及AI 背景下，大学图书馆的角色重塑及战略布局等。本文建议应借鉴国外的先进经验，结合本土实际情况，制定和实施切实可行的AI 发展战略。通过普及增强人工智能的应用能力，提升馆员和用户的AI 素养，加强数据伦理与隐私保护，有效应对未来发展趋势。
  • 原文来源：http://www.libraryjournal.com.cn/CN/,http://www.libraryjournal.com.cn/CN/Y2024/V43/I403/50
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相关报告

  • 《我国智慧图书馆建设现状与发展策略——基于对全国33家图书馆的调研》
    • 来源专题：数智化图书情报
    • 编译者：闫亚飞
    • 发布时间：2023-10-06
    • 1. 重视智慧图书馆建设 调查结果显示，31家（93.94％）调研馆表示所在单位及所属政府主管部门的“十四五”规划中涉及了智慧图书馆 建设 的相 关内容。可见智慧图书馆建设已成为“十四五”时期全国图书馆建设的重要内容之一，这不仅是图书馆顺应智慧社会建设的应然之举，更是实现图书馆社会化、智能化、专业化发展的必然选择。 《安徽省“十四五”文化和旅游发展规划》提出到 2025年基本建成全省图书馆网站集群，与国家数字图书馆、长三角城市数字图书馆互开端口、互设界面，逐步实现用户统一认证、资源共享、跨库检索、数据汇聚等功能。《山东省图书馆“十四五”发展规划》提出推动基于全省的智慧图书馆云服务平台建设，完善公共数字文化服务网络，加强公共数字文化资源供给。 《厦门市图书馆“十四五”发展规划》提出将根据《厦门市“十四五”文化和旅游发展专项规划》要求，构建云端图书馆和有声图书馆，开发图书馆智慧大脑，提升业务数据交换、汇聚和整合能力，打造多元化服务应用场景。金陵图书馆提出“１＋２＋Ｎ”智慧图书馆服务体系总体架构，其中，“１”指“云上智慧金图”，“２”指搭载知识内容集成仓储和智慧图书馆管理系统，“Ｎ”指在南京市各级图书馆及基层服务点普遍建立线下智慧服务空间。 2.  聚焦自动化技术，重塑管理生态链 伴随新技术的发展和读者精准化服务需求的增长，图书馆的业务管理逐渐从人工走向自动化。图书馆业务管理的智慧化功能包含文献的智慧采访、批量验收、智慧编目、书库管理、分配调度、统计分析等。 智慧化管理技术和设备应用方面，无线射频识 别 技 术 （ＲａｄｉｏＦｒｅｑｕｅｎｃyＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＲＦＩＤ）、生物识别技术和智能机器人在调研馆 中应用较为普遍。有３１家（９３．９４％）调研馆应用ＲＦＩＤ红外感应技术。广东省立中山图书馆２０２１年开发了图书采分编智能作业系统“采编图灵”，可自动完成图书信息采集、姿态调整、条形码打印粘贴、覆保护膜、RFID标签粘贴、翻页、加盖馆藏章、ＲＦＩＤ标签数据读写等１０余项操作。南京图书馆将 ＲＦＩＤ技术应用于自助服务、智慧典阅、文献资产管理等环节，通过分拣／盘点／服务机器人完成图书盘点、巡架等工作。武汉大学图书馆配置了无线蓝牙盘点枪和盘点车，可实现精准定位、快 速盘点的图书馆资源精细化管理。贵州省图书馆建设智能立体书库，统一采用智能书架系统和融合激光、雷达、无线定位功能的机器人，实现了文献架位信息的实时扫描、记录和更新。 人脸／语音／指纹等生物识别技术（６０．６１％）和分拣／盘点／服务机器人技术（５１．５２％）的应用占比分列第２位、第３位。海南省图书馆部署了防盗门禁系统、自助借还机、自助办证机、智能门禁管理、智能安检设备、网借设备等相关设施。广东省立中山图书馆部署了基于面部识别和与政务大数据关联的在线自助办证系统、新书智能采选系统和图书采分编智能作业系统。 云计算技术（４８．４８％）的应用占比居第４位。部分调研馆通过研发新一代原生架构和应用组件提供丰富、多元、深层次的文献数据分析功能及准确、灵活的数据决策服务。山东省图书馆建设了“山东智慧图书馆云”，关联山东省内３３０余家公共图书馆，实现了地方特色资源的统一揭示与共享。中国科学院文献情报中心开发了“慧科研”平台，具备资源智能推送、情报自动监测、学术名片自动生成、通知消息自动收割、智能工具复用等功能。国家图书馆依据基于区块链技术的数字资源全流程管理思路设计了数字资源资产化管理框架，在此基础 上 启 动 了 “全 网 知 识 内 容 集 中仓储系统”“中国战‘疫’记忆库”“民国文献知识化加工”“‘山海经’知识库建设”“影音视听资源知识服务平台”等多项建设项目，为全国性项目的统筹实施奠定了坚实基础。 3. 注重知识深挖，提升数据服务效能 资源是图书馆的立馆之本和服务之基，在智慧图书馆建设背景下，资源的组织、整合、揭示和创新是图书馆需重点关注和解决的问题。面对不同模态（文本、图像、音频、视频）和异源异构的复杂数据，多家调研馆致力于研发信息融合与智能整合技术，以实现数据集成、知识表示、语义关联和知识发现，为不同功能场景下的数据服务提供支撑与保障。 从智慧资源建设技术应用情况调查结果可以看出，资源细颗粒度加工和标签标引技术应用最多，其次是知识图谱、ＶＲ／ＡＲ／虚拟漫游、智能化编目和数字人文。２０２１ 年，国家图书馆制定了《智慧图书馆知识资源建设指南》及知识资源细颗粒度建设和标签标引项目工作方案，通过线上专题培训等方式全面支持和指导各地图书馆立足地方文化特色，丰富智慧图书馆资源内容。杭州图书馆开发了“杭州印象”知识资源平台，构建人物图谱和时空地图，通过细颗粒度阅读方式从不同角度挖掘、整理地域历史文化。中国科学院文献情报中心构建了智慧知识服务平台、面向知识管理的机构数字资产管理与分析平台及专题情报数据管理与智能分析平台，提供面向不同应用场景的智慧微服务。广州图书馆开发了视频资源智能化编目系统，对“纪录片”“广州城市影像”“红色文化档案”“口述历史”等馆藏特色视频资源进行内容标识、关键知识点标签标引建设。这些实践探索引领了图书馆智慧资源的建设方向 4.  多渠道拓展智慧服务路径 面向用户的智慧服务是智慧图书馆建设的目标和要求。在智慧图书馆理念引领下，各图书馆积极创新服务手段和服务方式，发展出精准 服 务、加护服务、泛 在 互 联 服 务、感 知 服务、预见服务等新型服务手段，拓展了智慧服务的路径 在智慧服务领域，３３家调研馆均开展了自助借还／自助预约服务，６３．６４％的调研馆提供智能问答服务，４５．４５％ 的调研馆开展 ＶＲ／ＡＲ等感知体验服务，４２．４２％的调研馆开展智能检索／个性化知识推送服务，约１／３的调研馆开展智慧阅读推广服务。国家图书馆采用“５Ｇ＋ＶＲ”技术，集成８Ｋ 全景视频拍摄、影视级三维动画制作等技术手段，全方位沉浸式展示国宝典籍《永乐大典》。佛山市图书馆主导研发了基于区块链技术的微信小程序“易本书”图书共享平台。广东省立中山图书馆２０２１年开通“粤读通”服务，实现了广州、深圳等２１个城市、２２家省市级公共图书馆的互联、互通与互认。江西省图书馆通过配置创客空间、视听体验区等为读者提供４Ｄ 全景观摩、虚拟照相、虚拟军事体验等特色感知服务。四川省图书馆在２０２２年春节期间打造了智慧阅读空间，配备电子瀑布流、数字书法机、智能棋艺机、阅读本自助借阅柜等特色阅读设备。 5. 推动智慧空间环境升级再造 智慧空间是图书馆提供文献信息服务、促进知识共享创新的重要支撑。伴随资源驱动、场景体验等要素的变化，图书馆在物理空间设计中更加注重体现“以人为本”“绿色环保”等 理念，创新空间、体验空间等成为图书馆空间发展的新形态。在虚拟空间设计方面，基于数字孪生、情景交互、元宇宙等视角的设计理念受到广泛关注，从虚拟导览、虚拟展厅、虚拟数字人到空间仿真、沉浸式交互，图书馆积极转变观念，深挖空间潜能，探索构建虚拟服务，驱动智慧服务模式升级。 在智慧空间建设领域，阅览空间是调研馆智慧化改造的首选，其次是创新空间、馆藏空间和学习空间。大部分调研馆设置了２４小时自助图书馆和智能书架，方便读者查找和借阅图书。江西省图书馆在馆内大厅屋顶安装三银玻璃，在增加采光的同时降低了空调负荷，达到节能减排的目的。新疆维吾尔自治区图书馆配备智能监控系统，可以精确统计每天进出馆的人数
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  • 《IFLA：人工智能对图书馆的影响及图书馆应对策略》
    • 来源专题：数智化图书情报
    • 编译者：杨小芳
    • 发布时间：2024-09-15
    • 人工智能对图书馆的影响 人工智能可能对图书馆工作产生“广泛而深刻”的影响。 从下表1中我们可以看到，人工智能对图书馆诸多服务产生影响，有些带来根本性的改变，有些只带来微小的变化。预计图书馆将以符合现有角色、与用户需求紧密相关或需要最少资源的方式来应用人工智能。 表 1 人工智能对图书馆运营的影响 我们已经强调了描述性人工智能与提高图书馆馆藏可访问性之间的紧密联系。人工智能技术被应用于生成初始元数据，此技术有望在搜索引擎中发挥作用，并助力综述的某些环节（如结果筛选）。 随着越来越多的学者在研究中使用人工智能技术，对数据科学家社区的支持需求也将增长。图书馆可以在数据发现、版权问题、数据管理和数据保存方面提供支持。 人工智能可能会改变日常的知识工作，例如自动翻译、摘要和文本生成。大量人工智能工具和应用程序可以应用于图书馆专业工作。例如ResearchRabbit、Scite、elicit和openread等工具有助于文献综述。生成式人工智能在图书馆宣传中得到了应用，因为其具备根据特定受众需求调整文本的能力。 因为人工智能能够准确执行复杂的常规性任务，故而具备了在图书馆后端系统中应用的可能。例如，采用机器人流程自动化（RPA）技术处理书目数据，便是一个典型的应用场景。 鉴于图书馆接受的咨询量大，图书馆已倡导采用聊天机器人多年。聊天机器人因为其技术障碍降低而变得可行。聊天机器人可承担如下职责： 回应常规问题 收集用户信息  遵循标准流程提供用户支持 成为新用户的伙伴 人工智能技术将被应用于打造更智能的图书馆空间。一些图书馆已研发了实体机器人用于读者咨询，机器人还被用于执行上架和盘点等任务。此外，已有图书馆采用自动存储与检索系统（ASRS），可以根据需求检索馆藏。通常，此类应用需开展大规模的重建工程。 对于学校图书馆而言，其他人工智能在教育领域的应用，如自适应学习内容创建或聊天机器人等，皆与其相关。（Jisc，2023b）。 因用户的广泛使用，生成式人工智能成为了讨论的焦点，这使得教职员工和学生需要具备一定的人工智能素养（包括数据和算法素养）。图书馆有责任推广信息素养和数字技能。人工智能素养涵盖对人工智能各种表现形式的理解，涉及“批判性评估人工智能技术；与人工智能进行有效沟通与协作；以及在网络、家庭和工作场合运用人工智能作为工具”（Long and Magerko，2020）。 人工智能素养在未来职场中显得至关重要；运用人工智能或与其协同工作的技能案例不断涌现；而其具体实施方式可能因不同学科领域而有所差异。 人工智能也可以应用于预测用户行为模式，从而辅助决策制定。 下表调查结果显示了在撰写本文时的AI发展水平。人工智能素养已迅速成为关注的焦点。（*编者注：此为根据111份样本调查数据的结果；受访者包括?等教育和继续教育图书馆员，主要来自英国。） 表 2 图书馆计划中、试点和成熟应用的人工智能服务 如何更新资料以跟上人工智能不断变化的特性？ 哪些应用需求资源最少且最符合用户需求和现有图书馆角色？ 哪些发展对重塑图书馆角色最为关键？ 哪些最有可能发生，在多长时间内发生？ 人工智能技术如何提升图书馆服务？人工智能能帮助解决哪些挑战？潜在的风险和伦理考虑是什么，如何减轻这些风险？ 如何持续关注并及时了解新兴的人工智能的趋势和进展？ 图书馆如何有效地培养用户人工智能素养？ 需要哪些关键的学习成果，在各个学科中的差异性如何？ 随着人工智能发生变化，教材应如何更新？ 三个重要策略 鉴于人工智能影响的广泛性，图书馆可以采取多种策略以应对。 以下列举三项重要策略建议。 策略一：利用图书馆的AI能力，构建负责任且可解释的描述性AI应用 在拥有大量需要改进资源描述的特色馆藏的情况下，图书馆可以应用描述性AI来创建符合伦理、负责任和可解释的AI的范例，以对抗大科技公司的产品（（Lee, 2023; Padilla et al., 2023）。这可以通过遵循良好治理原则来实现，比如： 揭示馆藏的来源，以便使用者全面了解信息来源的性质; 确保应用人工智能的馆藏选择是适当的，考虑到技术和版权问题，同时尊重包容性、土著权利和非殖民化问题；尊重那些在收藏中被代表的人以及所有其他利益相关者的权利；适当奖励/认可志愿者和众包工作者；尊重知识产权问题，例如藏品中的版权/内容许可; 使服务对目标用户易于使用、可访问且可解释; 充分记录项目以确保可解释性; 尽可能公开地共享代码、训练数据、工具包等; 从可持续性角度评估项目，包括环境影响的角度 实现这一目标仍然存在许多挑战，例如如何： 考虑优先应用人工智能的馆藏 评估经济可承受的现成工具是否适用于图书馆馆藏历史数据 解决概念性挑战，例如如何对图像进行分类 将概念验证项目转化为可持续服务 策略二：利用图书馆员的数据能力增强组织的AI能力 并非所有图书馆都拥有需要使用人工智能的馆藏，但图书馆员在的数据相关领域的专长对于机构应用人工智能具有较高价值，因为当今的人工智能是数据驱动的。 这种专业知识可以支持图书馆所在的更广泛组织内的数据科学家，如学术环境中的多学科社区数据科学家，或在卫生服务或政府机构分析数据的分析师。相关行为包括： 在复杂的信息环境中寻找数据源 推广数据共享、开放性和互操作性的价值 解释数据来源、有效性和质量的重要性，以了解如何适当使用该数据 根据版权、知识产权等解释哪些数据可以使用，哪些不可以 使用标准描述数据及其价值 存储、保存（或销毁）数据 所有这些做法都符合信息治理和管理的专业知识，但需要将这些知识转化到数据领域。 策略三：推广人工智能素养以提升组织和社会的AI能力 在推广人工智能素养方面发挥领导作用，是最符合现有图书馆实践和图书馆员身份的策略，特别是在大学、学校和公共图书馆中。人们普遍认识到，公众作为公民和从业者需要了解新技术。各个专业的学生都需要这样的知识来提高就业能力。 图书馆员已经开发了信息素养项目，人工智能某些方面素养可以纳入其中。他们已经发展了所需的教学知识和技能。 人工智能素养可能包括识别人工智能何时被使用的能力；理解狭义人工智能和通用人工智能之间的差异；了解人工智能擅长解决哪些类型的问题；了解机器学习模型如何训练。另外还包括对诸如偏见、隐私、可解释性和社会影响等伦理问题的认识。 由于人工智能基于数据，因此数据素养被认为是人工智能素养的组成部分。算法素养是一个已经发展起来的概念，用于描述搜索和推荐等服务如何越来越多地由算法塑造，以使内容个性化，但也可能限制信息的可见性并产生信息茧房效应。更正式地说，它被定义为“了解在线应用、平台和服务中算法的使用，了解算法的工作原理，能够批判性地评估算法决策，以及拥有应对甚至影响算法操作的技能”（Dogruel et al, 2022: p.4）。将算法素养扩展到搜索范畴之外与人工智能素养相关。 人工智能很复杂且难以解释。它有多种应用和形态。它基于难以理解的计算思想和统计数据。通常即使是人工智能的设计者也难以理解人工智能作出的决策结果，因为机器从数据中学习模式。虽然一些人工智能的形象让我们期望去使用一个明确的AI服务（如ChatGPT），但实际上它通常嵌入在基础设施中，不容易识别或抵制。的确，可以公平地说，大型科技公司不一定希望人工智能的工作方式为人所知，因为这是商业机密。
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