《ChatGPT对图书情报的影响研究 》

  • 来源专题:数智化图书情报
  • 编译者: 杨小芳
  • 发布时间:2023-12-01
  • 摘要

    这篇论文主要研究了OpenAI实验室推出的对话型语言模型ChatGPT对图书情报领域的影响,以及在应对人工智能技术挑战时应采取的措施。


    方法

    这篇论文提出了应对ChatGPT等人工智能技术的方法,以有效促进图书情报领域的发展和应用。具体措施包括:

    1.加强对数据源的管理,确保数据的可靠性和准确性; 

    2.优化知识结构,构建更加全面、准确的知识图谱; 

    3.加强隐私保护,确保用户数据的安全性; 

    4.提高对人工智能技术的了解和应用能力,培养相关人才; 

    5.加强与其他领域的交叉合作,拓展应用场景。


    结论

    尽管ChatGPT在图书情报领域带来了机遇和挑战,但通过采取相应措施,可以有效促进图书情报领域的发展和应用。


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    • 一般地,情报学理论范式指导情报实践工作。有研究将情报学理论范式分为 4 种,并阐释了每种范式下的情报工作重点和发展趋向,分别是:泛信息论范式下的知识管理与综合性知识服务;学术信息服务范式下的信息检索与服务;决策情报服务范式下的战略情报支持;社会信息服务范式下的企业 竞争情报、社会情报、舆情传播等。鉴于这4种范式较为全面地覆盖了情报实践工作的内容,因此本文将以此为视角,分析生成式AI将对情报实践产生的影响。 1.  拓宽知识资源建设渠道,打造知识服务新生态 知识服务是各类情报机构的一项重要职能,而智慧型知识服务是人工智能时代的产物。生成式AI又将推进智慧型知识服务向高级阶段的进化。从知识生产层面,传统的知识资源多出自出版社、数据库商以及情报机构的自建数据库和知识库。生成式AI的出现将拓宽情报机构知识资源建设的渠 道,AI辅助用户内容创作、AI自动生成内容成为 新的知识生产模式。一方面,每个用户可参与到知 识生产过程中,通过AI辅助获取知识创作的灵感、素材,由AI生成文本、图像、代码、3D模型等多模态知识,实现内容续写、跨模态内容生成( 文字 合成图片或视频等),可极大提升用户体验;另一 面,生成式AI能够通过学习数据的底层模式再自动生成新内容。但就目前最先进的生成式AI技术ChatGPT而言,一大特点就是无法保证生成内容的准确性,这与知识的属性相斥。近期发表在Nature上的文章《ChatGPT:五大优先研究问题》中,研究者指出,ChatGPT 被用于科学界,必须要 坚持人类审查的原则。这无疑对情报机构提出 了新的挑战,即缺少前端的专家审核,情报机构需要承担对AI生成知识内容的人工审核与质量把控 的任务。从知识服务层面,随着元宇宙概念的提 出,情报服务机构致力于构建结合 AR、VR、人工智能等技术的超现实空间与现实空间融合的虚实共生的知识服务场景,而生成式 AI 技术也将为此贡献巨大力量,比如利用AIGC生成虚拟人或数字人,利用“ChatGPT+虚拟人”技术打造人机交互新入口,为用户提供沉浸式、立体化知识体验,有助于拓宽情报机构知识服务的范畴,构建知识服务新生态。 2.  塑造学术信息检索新范式,优化学术信息服务模式 ChatGPT的出现对搜索引擎业务构成了较大威胁,但百度指出生成式AI并不能替代搜索引擎,两者是一种互补的关系,并提出了融合两者功能的“生成式搜索”概念,这对情报领域的学术信息搜索发出了信号。一方面,针对以 Web of Science、中国知网、情报机构自建知识库等为代表的学术信息搜索平台,如果借鉴ChatGPT与WebGPT的联动效应,将生成式AI整合至学术搜索平台中,使其实时根据数据库内容更新,生成的内容参考了某篇学术论文则注明其来源。用户关于某一研究主题 得到的检索结果将不仅是文献列表,也能呈现由生成式AI筛选、整合、总结生成的文献综述,又或是根据读者描述的研究思路,基于对海量文献中图表、图像数据的学习,生成技术路线图以供参考,甚至是针对某领域的研究成果,利用生成式AI抽取细粒度知识,自动生成学术知识图谱,把复杂的关 联研究直观地呈现给读者,以交互式问答方式回答读者的问题,并通过连续对话提升读者体验;另一方面,对于学术科研互动社区,生成式AI在学习了 科研用户海量的问答数据之后,可针对用户搜索或提问生成答案。由此可以预测,生成式 AI 将会重塑 学术信息检索新范式,有助于优化信息服务模式, 但其能力边界与训练时被投喂的数据数量、质量、丰富度有很大关系,这将是情报实践工作中着重考 虑的问题。此外,最重要的是,基于 AI 的学术信息 服务需在明确的使用规范前提下开展,避免被错误和虚假信息误导而产生学术不端等后果,这一问题 正是当前学术圈讨论的热点。 3.  挑战决策情报服务体系,驱动情报效能提升 决策支持服务是情报工作的一项重要内容,主要面向国家科技战略、产业发展与产业结构政策、学科发展等战略决策型关键问题,通过文本挖掘、科学计量等方法深度剖析科技发展态势、学科演化、政策布局,形成战略咨询报告。ChatGPT 发布 以后,被尝试用于生成行业分析报告、市场调研报 告等。其使用了来自人类反馈的强化学习方案,具备良好的思维链能力,能够针对特定问题自主生成解决方案。虽然从目前来看,生成的报告内容仍然 不够专业可信,并不能直接用于指导决策,但随着不断地反馈学习以及模型算法的优化,性能会极大地提升。这对面向决策支持的情报服务产生了较大的冲击和挑战,然而并不会完全取代情报人员的工作,而是作为辅助工具加速推进决策支持服务的智能化,驱动情报效能的提升。因为,即便是在Zero-shot设置下执行下游任务,也需要向AI输入提示。换言之,在决策支持服务中,最基本也是最重 要的环节是情报分析对象、方向、预期的情报产物 形式与内容(比如战略报告的框架)的确定,生成 式AI仅作为辅助情报分析与内容生成的工具,前提是情报人员向其输入合适的问题,这意味着情报人员需要对用户需求有深刻的理解并承担情报产品 的设计工作。从另一方面来看,生成式AI有助于将情报人员从琐碎的分析、撰写任务中解放出来,更多地投入创新性研究工作中。比如,在利用科学计量学分析方法辅助制定科技发展战略规划时,AI可以依据已有的理论和方法,针对特定问题基于数据挖掘生成分析报告,但探索计量学新理论、新律,具体到更加科学有效的新的指标体系构建等创造性工作中,仍然需要专业人员的深入研究和持续创新。 4.  增加社会信息服务压力,凸显情报价值引领 在社会信息服务范式下,情报工作在企业竞争情报服务、安全情报服务、舆情风险预警与治理、数据治理等领域发挥着重要作用。生成式AI在赋能情报收集、处理与分析的同时,也会带来一系列负面影响,增加情报服务的压力。比如,在社会安全和舆情治理方面,ChatGPT可能会成为谣言制造者或舆论引导者的辅助工具,在一些误导性、充斥阴谋论的提问下大量改编信息,引导社会舆论向片 面、极端的方向发展。这在一定程度上会加大风险的情报感知与情报预警的难度。在数据治理方面,近年来关于科研大数据治理、企业大数据治理、政府大数据治理等问题愈发重要,治理的维度涉及数据安全、数据标准、数据质量等。伴随着 ChatGPT等生成式AI的快速发展,海量AI生成数据涌向经济、科研、政务等各个领域,由此带来的数据治理 压力是巨大的。从生成式AI模型的工作原理来看,生成数据的质量取决于训练时被投喂的数据质量和输入提示的有效性。因此,数据治理不仅涉及到AI创造的内容,同样涉及训练数据和提示数据。可以预见,情报学在数据治理领域将面临较大挑战,具体包括AI生成数据的质量管理、标准化、数据归类、数据产权归属等各类问题。然而,从另一个角度来看,生成式AI在增加社会情报服务压力的同时,也更加凸显情报的价值和社会效用,如 何充分发挥情报在综合研判、监测预警、信息汇聚 与治理等方面的作用,更好地服务社会发展,是情报工作在AI冲击下保持优势地位的关键。
  • 《专题 | ChatGPT等人工智能技术对文献情报工作影响》

    • 来源专题:数智化图书情报
    • 编译者:黄雨馨
    • 发布时间:2023-10-10
    • “ChatGPT等人工智能技术对文献情报工作影响”专题序 张智雄 中国科学院文献情报中心 北京  100190?       2016年是人工智能发展史上值得关注的一年。在这一年的3月,阿尔法狗(AlphaGo)在围棋比赛中战胜人类冠军,在这一年的10月,美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》。但也就是在这一年的6月,很多人(当然包括我)都没有注意到,刚成立半年的人工智能公司OpenAI明确了四项研发目标,将研制通用机器人和具有自然语言理解能力的机器人作为其中两项重要的技术目标开展研究。       时间刚刚过去六年多,从2022年11月到2023年3月,OpenAI连续推出的两记重拳ChatGPT和GPT-4彻底打破了人类对当前人工智能已具备的能力的认知。ChatGPT和GPT-4所表现出的掌握知识、应用知识和解决问题的能力让世人为之瞠目。       目前,各行各业都在解析以GPT系列为代表的人工智能技术“为什么能”,都在探讨以GPT系列为标志的人工智能技术将对自身领域带来哪些冲击和影响,都在分析如何在各自领域利用GPT等人工智能技术,都在研究人工智能时代各自领域应如何作为。       面对人工智能技术的飞速发展,文献情报领域当持何种态度?又当如何作为?2023年2月21日,国家科技图书文献中心(NSTL)与中国科学院文献情报中心共同主办了“ChatGPT对科学研究和文献情报工作的影响”专题研讨会。会议邀请了人工智能、文献情报等领域的学界和业界的专家对相关问题进行了研讨,并发布了由国家科技图书文献中心和中国科学院文献情报中心项目团队共同研制的《ChatGPT对科学研究和文献情报工作的影响》研究报告。       在本次会议上,众多与会专家认为我国文献情报领域有必要对ChatGPT的基础技术体系、ChatGPT的智能水平、ChatGPT对我国语言大模型研发有什么借鉴之处,以及ChatGPT对文献情报领域将会带来哪些冲击和影响做进一步的深入研究。由此,提出撰写“ChatGPT等人工智能技术对文献情报工作影响”专题研究论文,得到了与会专家的大力支持。       经过相关专家的努力,本专题四篇论文完稿并结集出版。论文《ChatGPT的技术基础分析》由中国科学院文献情报中心的钱力老师牵头撰写,主要目标是通过相关资料,解析ChatGPT的底层技术基础,理清ChatGPT的技术原理;论文《ChatGPT中文性能测评与风险应对》由北京理工大学计算机学院的张华平老师牵头撰写,目标是测评ChatGPT处理中文问题的智能化水平,分析ChatGPT的潜在风险及应对策略;论文《ChatGPT给语言大模型带来的启示和多模态大模型新的发展思路》由中国科学院自动化研究所的赵朝阳老师牵头撰写,主要目的是在剖析ChatGPT的技术原理的基础之上,探讨我国多模态大模型的研究和发展思路;论文《ChatGPT对文献情报工作的影响》探讨以ChatGPT为代表的人工智能技术对文献情报工作的启示和影响,为文献情报领域提出在人工智能时代下的发展建议。       在四篇论文的写作过程中,作者团队得到了很多专家学者指导和帮助。作者团队不断吸收了相关专家的意见和建议,努力提高论文质量,完善相关研究。当然,由于人工智能技术发展迅速,ChatGPT、GPT-4等新技术成果刚刚面世,更兼作者团队能力水平有限,在论文中的论述难免有不当之处,希望各位同仁多加批评指导。