人工智能在欧美图书馆界的应用历程、路径和趋势研究

李承阳

摘 要：当前，人工智能在图书馆界的应用越来越广泛，推动了图书馆的智能化和智慧化发展。文章介绍了人工智能在欧美图书馆界的应用历程，重点阐述了人工智能在图书馆的应用路径，解析了人工智能在欧美图书馆界应用的发展趋势，以期为我国图书馆界应用人工智能提供参考。

关键词：人工智能；信息组织与发现；人工智能素养教育；融合应用

中图分类号：G250   文献标识码：A   文章编号：1003-1588（2023）05-0084-04

人工智能是机器对人类视、听、触、感觉及思维方式的模拟，包括知识表示、自动推理、知识获取、知识处理、自然语言理解等技术。2013版的《国际图联趋势报告》将人工智能列入影响图书馆未来发展的关键技术，并预测了语义网在提高检索效率，语音识别、机器翻译在消除文化交流障碍方面的应用前景［1］。2021版的《国际图联趋势报告》提出“搜索的转型”，即人工智能给信息搜寻带来革命性的变化，让用户可以获得越来越精确的搜寻结果［2］。欧美图书馆界较早开始探索人工智能在业内的应用，对其相关研究与实践进行分析能够给我国图书馆界带来一定的启示。

1 人工智能在欧美图书馆界的应用历程

欧美图书馆界应用人工智能大致可分为三个阶段：一是萌芽起步阶段（2006—2015年）。欧美图书馆界在该阶段将一些较为成熟的人工智能技术应用于具体业务，如：自然语言处理技术应用于数据库检索，模式识别技术应用于信息检索领域，还有部分机器人承担图书扫描和配送工作。二是稳步成长阶段（2015—2019年）。得益于自然语言处理技术和计算机视觉技术的快速发展，该阶段人工智能在大规模信息获取和组织方面崭露头角，如：谷歌的“生活标注”项目利用人工智能技术对《生活》杂志的照片进行详细的标签标注，实现了对照片的快速搜索；艾伦人工智能研究所基于数据挖掘和自然语言处理技术推出了“语义学者”，扮演“学术秘书”的角色，帮助用户筛选、提炼和理解科研论文。《新媒体联盟地平线报告：2017图书馆版》将人工智能描述为“未来五年内，能促进图书馆发生真正改变的技术”［3］，开启了人工智能与欧美图书馆事业加速融合的新阶段。在该阶段，人工智能在欧美图书馆界各业务环节得到广泛应用，将图书馆员从大量重复性工作中解放出来，极大地提升了工作效率。三是活跃发展阶段（2019年至今）。该阶段，欧美图书馆协会陆续发文号召图书馆员支持社区对人工智能的理解和应用，实现社区的智慧变革。在协会的大力支持下，人工智能在欧美图书馆界的应用越来越广泛，普及水平迅速提升，通过商业引进和自主研发，图书馆得以向用户提供更多加速知识发现的个性化和精准化智能工具；图书馆人对人工智能的研究也在继续深化，不再局限于人工智能的工具属性，而将其视为引发社会革新的要素，更加关注人工智能与社区的互动。

2 人工智能在欧美图书馆界的主要应用路径

2.1 融合应用于信息组织和发现

图书馆的核心价值在于对知识的有效捕获、整理、组织和保存，支持用户检索、分析并创新利用知识。人工智能被欧美图书馆界应用于馆藏建设等核心业务，主要表现在以下几个方面：①馆藏处理。针对馆藏资源分类、编目、扫描、检索等耗时耗力且琐碎重复的业务，图书馆利用人工智能模拟图书馆员的感知和行为，创建了自动化程度高、极少需人工干预的智能处理系统，如：还书机器人智能系统帮助用户寻找藏书并配送至图书馆前台。②资源分析。图书馆采用人工智能创建关联馆藏数据和用户行为数据的智能系统，对馆藏资源进行深度分析与开发，对用户阅读兴趣和习惯做出适时反馈，如：赫尔辛基中央图书馆研发了基于人工智能的用户个性化阅读分析服务程序。③信息标引。图书馆利用人工智能模式识别算法对异构异源信息进行统一标引和揭示，拓展主题词表的深度和广度，提高馆藏数字资源元数据的生成效率，如：将卡比斯机器人自动化系统应用于图书馆数据存储库建设，既提高了数据清理、规范整理和元数据创建的效率，还实现了元数据检索，以及机读目录、都柏林核心元数据和元数据对象描述模型的创建［4］。④检索优化。图书馆通过机器学习、计算机视觉等技术，优化检索工具，为用户提供融合文本、语音、图片、视频等各类文献资源的智能搜索服务，提高资源发现率，如：搜索工作站采用简单直观的搜索界面，实现对图书、地图、报纸、会议记录、音视频等多类型资源的一站式检索。⑤知识发现。图书馆在科研信息服务平台中嵌入人工智能，自动捕获预印本、数据集、视听媒体、创意作品等类型的资源，集中展示学术研究资产，提高科研成果能见度，加大科研服務力度，如：使用智慧收获程序自动识别单位员工在期刊、数据库和其他外部资源中发表的研究成果，获取这些资源的相关数据，并为这些研究资产建立记录，使其更易被发现利用，从而提升组织的整体科研生产力［5］。

2.2 融合应用于人工智能素养教育

在利用人工智能驱动管理和服务模式变革的同时，欧美图书馆界还强调对用户人工智能素养的培育。人工智能素养是帮助用户批判性评估和利用人工智能的能力，能够实现用户与人工智能的有效沟通和协作，并将其作为工作和生活的辅助工具。图书馆通过以下方式将人工智能应用于素养教育：一是开设人工智能实验室。图书馆的人工智能实验室支持用户进行人工智能的学习和探索。人工智能实验室除向用户提供智能设施设备，包括高性能电脑、各种机器人、亚马逊智能音箱、谷歌智能家居等，并向用户提供一系列教程资源和应用指导外，还开展有关人工智能的对话与讨论，进行相关课程教学，完成跨学科协作，帮助用户更好地理解和掌控人工智能［6］。二是开展人工智能基础知识培训。图书馆在需求调研的基础上，为用户提供融合人工智能开放课程和主题研讨的分阶段培训，涵盖机器翻译和机器算法等内容，同时联合行业协会培养用户的人工智能素养。三是打造人工智能共享合作空间。图书馆依托共享空间支持用户开展跨学科创新实践，举办人工智能素养、人工智能伦理以及人工智能研究等方面的研讨会；通过创客空间、数据服务中心、扩展现实空间、数字创作技能开放学习空间、大型数字交互式展示空间等多业态空间建设及资源供给，让用户在教学和科研项目中积累人工智能技能与素养。

2.3 融合应用于跨组织共享和协同

在将人工智能应用于核心业务，推动图书馆事业及社区创新发展的同时，欧美图书馆界还积极将人工智能应用于跨组织协同服务，研究人工智能对经济社会、人机互动和人际关系产生的影响，以图书馆学价值观打造人工智能协同系统，促进可信、可解释、负责任的人工智能应用。主要做法包括：①参与跨组织人工智能系统开发。图书馆员在信息处理、数据隐私安全、受控数据存取等方面具有专业优势，其秉承消除歧视和偏见、维护公平和正义、保护隐私和知识自由的基本服务原则，积极参与跨组织的智能系统开发，承担了数据处理流程开发、训练数据审核与归档、学习分析系统数据评估等具体工作。②参与人工智能应用政策的制定。图书馆与相关方合作，围绕人工智能应用中的程序正义、可解释性、隐私、透明度、责任分配、针对损害的问责与追究等问题，参与政策制定；协助完善相关管理决策框架，为政策制定者和决策者提供科学的政策建议，并持续跟进评估这些建议的适用性，通过有效干预，在不断扩大的社区应用层面实现安全有效的人工智能应用。③参与机器行为学的跨学科研究。图书馆积极探索机器行为背后的机制，应用威尔逊信息模型、信息行为假设模型、日常信息实践行为模型、非线性信息搜寻模型等研究机器信息行为，建立人类信息行为以及机器信息行为间的有机关联，参与可解释性人工智能的研究与实践［7］。

3 欧美图书馆界应用人工智能的趋势解析

3.1 深化融合应用，加速智能升级

在深刻认知人工智能变革意义的基础上，欧美图书馆界积极布局新一代智能应用，利用人工智能驱动图书馆产业转型升级，从新技术应用到新产品开发再到新业态发展，人工智能在图书馆行业融合应用的水平不断提升，加速了图书馆智能化时代的到来。在萌芽起步期和稳步成长期（渗透融合的初级阶段），欧美图书馆界将应用于其他领域、成熟的人工智能平行迁移至自身业务链，初步提升业务效率；在活跃发展期，人工智能与图书馆行业深度融合，欧美图书馆界不仅充分利用人工智能改造核心业务，创造核心价值，更主动开展面向垂直领域的科技创新，形成细分领域的创新产品和服务。人工智能深度融入图书馆管理方式、服务模式和组织关系等层面，升级了图书馆智能化形态。以人工智能为代表的数字技术，实现了馆藏数据、馆藏资源使用数据、用户行为数据、业务工作数据和供应商第三方数据的汇聚和流通，形成了一个数据驱动的全生命周期闭环，以快速感知、敏捷响应、全局智能的决策模式更好地应对复杂世界的不确定性。

3.2 反思人技关系，实现和谐共生

在碳基智慧与硅基智慧并存的智能时代，欧美图书馆界重新审视人与技术的关系，以“互构”“互驯”为切入点，采取建设性行动，实现图书馆、用户社区与人工智能系统的协同演化、和谐共生［8］。“互构”是指人与技术之间相互促成与构建。欧美图书馆界重新审视了人工智能对人工作和技能培养的潜在影响，加强针对图书馆员和社区用户的专项培训，促使人主动学习人工智能和技术逻辑，以此变革理念，构建符合智能时代发展的个人认知和行为模式。欧美图书馆界支持和鼓励馆员、供应商开发合适的人工智能工具，对机构知识库、数据管理系统进行升级换代，使知识资源的管理和供给更加开放和个性化，同时尽力调整组织结构和文化，使之更加高效地应用人工智能。“互驯”是指人与技术在互动过程中的相互适应与“驯化”。基于人类思维意识模仿的人工智能系统可能会做出带有偏见和歧视的决策，欧美图书馆界倡导通过强化数据训练，加强计算过程审核，最大限度减少偏见和歧视。另外，由于人可能会受人工智能的影响而产生被动改变，包括领导权、治理权、决策权的让渡等，因此欧美图书馆界呼吁通过提高用户的人工智能素养、制定技术应用政策和道德规范等措施，规避和解决智能技术给人带来的异化和驯化问题。

3.3 加强人文思考，推动价值回归

工具理性，又称功效理性，指通过精确计算功利的方法最有效达到目的，其核心在于对效率的追求，是一种以工具崇拜和技术主义为目标的价值观。与工具理性相对应，价值理性突出体现了对人文主义的传承，强调人的价值和尊严，追求人的个性与自由，反抗外界力量加诸人的种种束缚与控制［9］。在人工智能应用的萌芽起步阶段，智能机器仅能代替馆员从事机械性、重复性工作，但随着人工智能的发展，越来越多能从事脑力劳动的智能系统被开发出来，一些过去被认为专属于人类的工作岗位也出现了智能系统。欧美图书馆界认为，智能系统不仅拥有远超人类的体力和耐力，而且正通过不断的进化，变得比人更有知识、更可靠、更富效率。为降低运营成本，追求更高的劳动效率，欧美图书馆界越来越趋向于无人化，将更多的任务交付智能机器。但随着人工智能进入活跃发展阶段，欧美图书馆界对人工智能的应用进行了批判性研究，针对由人工智能引发的虚假信息泛滥、算法偏见和歧视、过滤气泡和回声室、注意力经济和监视资本主义、技术沉溺等问题，提出了图书馆专业视角的解决方案，确保人工智能的应用能够尊重法治、人权、民主的社会价值观，体现公平、平等、包容的社会伦理准则。从片面追求人工智能应用的效率，到批判性思考人工智能应用的社会意义和伦理价值，体现了欧美图书馆界人工智能应用由工具理性向价值理性的回归。

3.4 强化多维协作，驱动发展变革

在由人工智能引发的发展变革中，欧美图书馆界不再局限于组织自身的变革，而更聚焦社会系统的发展变革，扮演系统催化者的角色，以一种开放和赋能的方式吸引合作伙伴，围绕人工智能的应用开展主动合作，驱动转型发展与变革。催化者是一种被称为本地驱动、网络支持（locally driven，network supported，LDNS）系统性变革模式的基本要素。LDNS以適应社会多维协作、解决复杂问题和共享信息为目标，在知识创造、知识共享中实现系统层面的发展变革［10］。欧美图书馆界的催化者角色功能主要体现为两点：一是利用图书馆独有的关系、知识、网络和空间，鼓励地方非营利机构、社区组织、行业协会、个体成员等，在数据分享、应用创新、安全治理等领域开展跨学科交流和研究，营造推动革新的良好社会氛围和环境。二是积极参与开发人工智能素养教育指南和实用工具，提供适合用户使用的资源和工具包，不断提升用户的人工智能应用水平，为发展变革助力。

4 结语

当前，世界各国纷纷将发展人工智能作为提升国家竞争力的重要抓手。我国自2015年以来也密集出台相关政策，强化升级人工智能战略，推动释放技术红利。人工智能战略被相继写进“十三五”和“十四五”规划纲要，并提出要将人工智能与传统产业深度融合，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界先进水平的战略目标。我国人工智能战略发展正迈入“创新驱动、应用深化、规范发展”的全新阶段［11］。人工智能是智慧图书馆的基石，人工智能的应用深刻影响着图书馆事业的发展，图书馆也将成为人工智能的重要应用场景。在此背景下，我国图书馆界要把握技术风口，在借鉴国际经验的基础上主动应用新技术，促使用户及社区理解并拥抱新技术。

参考文献：

［1］ 吴建中.再议图书馆发展的十个热门话题［J］.中国图书馆学报，2017（4）：4-17.

［2］ 屠淑敏，殷叶玲，杜雪琴.国际图联趋势报告2021更新版［J］.图书馆研究与工作，2022（2）：5-13.

［3］ S·亚当斯·贝克尔，M·卡明斯，A·戴维斯，等.新媒体联盟地平线报告：2017图书馆版［J］.开放学习研究，2017（5）：1-13.

［4］ 傅平，邹小筑，吴丹，等.回顾与展望：人工智能在图书馆的应用［J］.图书情报知识，2018（2）：50-60.

［5］ 李绍迪.让图书馆成为不可缺少的研究机构伙伴［EB/OL］.［2023-02-19］.http：//www.ifii.org.tw/2022/05/blog-post_13.html.

［6］ Matt Enis. University of Rhode Island Opens AI Lab in Library［EB/OL］.［2023-02-19］.https：//www.libraryjournal.com/story/180926URIlibraryAIlab.

［7］ Michael Ridley.How Can Information Behaviour Inform Machine Learning［EB/OL］.［2023-02-19］.https：//arxiv.org/pdf/2205.00538.pdf.

［8］ 孫伟平.人工智能与人的“新异化”［J］.中国社会科学，2020（12）：119-137，202-203.

［9］ 柯泽，谭诗妤.人工智能媒介拟态环境的变化及其受众影响［J］.学术界，2020（7）：51-60.

［10］ English Sall，Jeffrey C.Walker.Locally Driven， Network-Supported Systems Change［EB/OL］.［2023-02-19］.https：//ssir.org/articles/entry/locally_driven_network_supported_systems_change#.

［11］ 中国信通院发布《人工智能白皮书（2022年）》［EB/OL］.［2023-02-19］.https：//m.thepaper.cn/baijiahao_17636029.

（编校：徐黎娟）