从理念到实践：生成式人工智能在智慧图书馆中的应用探索*

钱 彦 梅 影

（浙江图书馆 浙江杭州 310007）

1 引言

2000年以来，人工智能进入发展爆发期，全球主要经济体均将人工智能作为引领未来的前沿战略性技术，人工智能已经成为科技创新的关键领域和数字经济时代的重要支柱。2022年11月，OpenAI发布了新型聊天机器人模型ChatGPT，引燃了新一轮的人工智能革命，引领决策式人工智能向生成式人工智能（以下简称“生成式AI”）的范式转变，百度的“文心一言”、谷歌的Bard、微软的New Bing等智能问答服务产品也应运而生。生成式AI由此进入了普通大众的视野，以其巨大的算法运力、强大的语言交互能力、庞大的数据攫取规模等技术优势性能获得了人们的广泛关注与讨论，同时，也深刻影响着图书情报、新闻、出版等领域。从趋势上看，生成式AI契合了数字图书馆向智慧图书馆转型的基本方向，或能带来图书馆相关应用或功能的技术迭代，开创生成式AI与智慧图书馆融合发展的新未来。

事实上，我国图书馆已经关注到了生成式AI，并展开了相关的研究探讨与实践探索。在研究层面，赵杨等人[1]提出Artificial Inteligence Generated Content，人工智能生成内容驱动的智慧图书馆体系框架、转型路径和面临的关键问题，为推进AIGC技术在智慧图书馆建设中的深入应用提供理论支撑与实践参考；施志唐[2]介绍了ChatGPT的优势和不足，分析了其对图书馆的影响，从人员、技术、资源和服务等方面提出了图书馆的应对措施；张祖增等人[3]认为，在数字图书馆中嵌入ChatGPT系统，势必要处理好技术赋能、技术风险泛化以及技术话语法律驯顺间存在的内在逻辑关系，应以技术规制的道路为遵循，构筑数据调控、责任导向以及权利保障的综合性防范体系；李颖婷[4]指出，生成式AI的应用可大大提升用户体验，为图书馆创新服务模式和内容带来无限可能，但也潜藏着诸多不利因素；郭亚军等人[5]基于ChatGPT特有的启发性内容生成能力、对话情景理解能力、序列任务执行能力以及程序语言解析能力，总结出ChatGPT图书馆服务的“4T”特征，即Translation（交互性语言翻译）、Transformation（个性化场景转移）、Transmission（立体式信息传播）、Treatment（即时型任务处理）。在应用层面，我国图书馆对生成式AI的实践还处于探索阶段，生成式AI主要作为展示、用户体验（尝新）等的工具，基本不涉及重要的、核心的业务和功能，究其原因，除了有客观层面的新技术生成所带来的法律风险、科技伦理等的未消解，还有主观层面的图书馆等单位主体以及自然人主体对新技术的理性认知和科学判断的缺失。基于此，笔者拟从理念层面了解生成式AI在智慧图书馆中的应用潜力，并结合浙江图书馆之江新馆在智慧图书馆建设中的技术探索，探讨生成式AI应用与智慧图书馆服务的可能性。

2 生成式AI赋能智慧图书馆的应用场景

生成式AI具有庞大的数据攫取规模、巨大的算法运力以及高度敏捷、韧性与精准的算法系统。从技术路径上看，生成式AI通过学习数据中的联合概率分布，即数据中多个变量组成的向量的概率分布，对已有的数据进行总结归纳，并在此基础上使用深度学习、语言模型、图像模型等技术创造模仿式、缝合式的内容[6]，即自动生成文本、图片、声音、视频、代码等不同模态的全新的内容。因此，生成式AI可以在不需要先验知识或特定任务的情况下自动从原始数据中学习有用的信息，既可以针对用户需求生成特定内容，又可以基于不同算法生成全新的数据，其更趋向于是一个“非人”但“类人”的内容生产者。这也使得其可以不局限在特定领域，广泛应用于内容创作、内容翻译、人机交互、产品设计、代码编写等不同场景。

2.1 赋能资源增值化

内容数字化是智慧图书馆内容建设的重要组成部分，是数字系统得以存在和运转的前提，其过程是指将视觉、声音、文本等信息转化为数字格式。传统的智慧图书馆数字化主要是对所采集内容（数据）的客观记录和存储，并通过单一模态呈现资源内容，没有深度挖掘内容（数据）中的有效信息。而作为大模型的生成式AI，依靠其多模态信息汇聚与生成能力，可助力智慧图书馆多模态资源在收集、加工、呈现、保存和共享的全生命周期都可以发生增值效应。

（1）助力资源加工。泛在知识环境下，社会公众的阅读需求是全方位智能化的，用户对阅读文献获取后，除了具有深入挖掘相关知识内容及相互逻辑关系的信息需求，还追求与其他相关或可能相关的内容和对象进行动态链接以帮助自己理解、吸收、应用以及进行知识系统的再造[3]。智慧图书馆汇集了文献信息资源、用户行为数据、业务运行数据、虚实空间的各项数据等数据资源。在利用高精度设备完成数据采集之后，可以利用生成式AI对数据进行加工。因其既能够创建不同模态数据如文本、图像、视频、音频等之间的精细关联关系，也可以建立起实体资源与虚拟资源之间的知识联系，所以可以实现对多模态、多载体的资源的整合聚类、关联挖掘、分类揭示，满足用户多元化、跨模态的信息需求。

（2）实现资源整合。智慧图书馆建设的核心是内容（或数据）建设，图书馆界对下一轮发展总体上是明确的，即从以书本为主体向以知识为主体的方向发展，建成知识中心、学习中心和交流中心，这就需要转型，让图书馆的资源与服务适应数字化发展环境的需要。未来，图书馆的内容建设发生了重心转移，除了实体资源、数字化的实体资源，我们还将面对海量的原生数字资源和创新型数字资源。但鉴于原生数字资源和创新型数字资源的复杂程度远高于传统数字资源，从技术特点上看，生成式AI是目前契合度最高的技术手段。生成式AI能有效实现数字化实体资源、原生数字资源、创新型数字资源的资源整合，且资源的整合也将为智慧图书馆用户统一检索带来可能。

（3）实现资源修复和增强。现实场景中，数据采集、传输和储存有诸多限制，数字资源也会由于采集设备、环境因素等导致缺失或受损等问题。对于图书馆原有的品质、标注存在不足的数字资源，生成式AI可以应用数据清洗与标注任务，自动识别和修正资源中的错误和问题，自动生成文本标注或索引，建立数据关联性，提高资源的质量和可用性，创建高质量的知识集。生成式AI还可以根据低质量数字资源，生成经过增强的高质量数字内容，建构客观世界在数字世界中的完整映射。同时，通过智能增强技术，生成并渲染不同场景的三维内容成为可能。

2.2 赋能服务智慧化

传统的智慧图书馆致力于提供“以用户为中心”的个性化、精准化、高效化、泛在化的服务，而生成式AI可以内嵌到智慧图书馆服务的主要领域，在基础算法模型、预训练模型等通用大模型作用下，推动图书馆服务由智能化向智慧化转变，从而为用户提供更多元化、动态化、智慧化且可交互的服务内容[7]。

（1）参考咨询。目前，很多图书馆以聊天机器人的方式来提供在线参考咨询服务，但是聊天机器人多是通过预设的规则或语料库来回答用户的问题，对于复杂的问题或者新问题通常无法正确回应，无法满足用户的实时交互需求。生成式AI可以改变这一现象，其适用于图书馆智慧馆员（智能客服和聊天系统）建设。所建设的智慧馆员承载的功能并不只是通用的简单场景，更多的是个性化复杂场景。生成式AI通过强大的语言建模和推理能力，具备处理更复杂问题的能力，能根据复杂语句内容结合聊天上下文以自然语言进行互动，以“类人”的方式交流和进步，对话状态更加自然、流畅、智能，且能根据用户的反馈与质疑进行调整与修正；基于深度学习模型，通过大量的机器学习和训练，生成式AI具有很强的泛化能力和适应性，能够对用户提问进行快速响应，从而为用户带来速度和内容精度上的双重良好体验。且随着图书馆语料训练集的不断丰富与优化，在经过训练与学习之后，图书馆智慧馆员会无限接近人类思维模式和理解方式，也会输出更令用户满意的答案。

（2）信息检索。在当今信息复杂的场景中，为用户提供更加智慧、精细、准确和多样化的信息，成为衡量知识检索和推荐的重要指标。传统的信息检索通常只返回关键字匹配的单一模态结果，且检索结果与用户问题难以达到高度契合。如前所述，生成式AI可以有效整合智慧图书馆各类资源，从而实现用户统一检索。基于多模态技术，生成式AI不仅可以解决信息检索中的“异构鸿沟”问题，还可以使文本、图像、视频、音频等多模态数据之间建立精细关联关系，实现跨模态混合检索，从而改善用户的检索体验。同时，基于自然语言处理，模型可以更好地对用户输入的自然语言进行智能语义识别，并能生成符合语法和语义规则的长文本及图像、视频等多模态结果，帮助用户实现无序信息到结构化知识的转变，提升用户体验。

（3）个性化推荐。生成式AI赋能的个性化推荐服务，将在传统个性化推荐的基础上实现创新。依托大语言模型和自然语言处理技术，生成式AI能够基于用户的历史借阅记录、浏览记录、阅读收藏、阅读评价等数据，分析用户的阅读偏好、行为方式和潜在需求，刻画用户画像；此外，还可以通过对用户的表情、语音、行为等多模态进行融合分析，将对用户的刻画从扁平化转向立体化，更加全面准确地掌握用户的兴趣领域，从而自动生成相关的实体资源和数字资源推介给用户，帮助用户快速提取主要信息，提高文献浏览效率。目前，已经有公司在探索利用生成式AI生成文献速览本，以提高用户阅读体验。

2.3 赋能元宇宙图书馆

传统智慧图书馆的表现形态大多以网页端、APP、微信小程序等为主，聚焦于移动阅读、媒体视听、智慧书房、智能推送等热点应用，而生成式AI赋能的智慧图书馆将不再仅仅局限于电脑端与移动端，还会从未来的元宇宙场景切入，形成虚实融合的智慧图书馆应用生态[1]。

元宇宙（Metaverse）是一个虚拟的、可交互的数字空间，作为数实融合的终极数字载体，元宇宙具有持续性、实时性、可创造性等特征。用户不仅可以在其中创建自己的数字化身份，还可以以虚拟身份进行各种活动，如社交互动、阅读、购物、娱乐和创作等。2021年以来，元宇宙下的智慧图书馆成为图书馆人探讨的热门话题。从本质上讲，元宇宙和智慧图书馆都强调“数实融合”，追求提供沉浸式体验，因此，元宇宙具有赋能智慧图书馆的基础条件。特别是随着技术进步，数字内容不断增加，元宇宙图书馆形成的基础是存在的。一些“元宇宙图书馆”“元宇宙城市书房”应运而生。但在实际的建设中，元宇宙图书馆中的拟态生命体还不能被赋予真正的意识和情感，生成式AI的出现，为其发展提供了重要的技术支持。

生成式AI和元宇宙都是现代数字技术不断积累和迭代更新的结果，都致力于将数字化应用服务与现实世界连接[8]。利用生成式AI生成和呈现虚拟世界中的各种内容是元宇宙构建的基础手段之一。在元宇宙图书馆中，生成式AI可以作为虚拟助手，为用户提供各种服务和支持，如根据用户发布的语音指令或对话等查询信息、查找资源，基于情感识别技术感知用户的情感状态和需求并提供贴心服务，辅导用户阅读和写作，为用户制订阅读计划、收集阅读材料；可以接入虚拟角色，落地到多种应用场景中，如线上研学活动中的虚拟导游、线上展览中的虚拟讲解员、线上讲座中的虚拟讲师、线上阅读游戏中的虚拟NPC（non-player character，非玩家角色）等，与用户进行自然语言对话。生成式AI赋能的元宇宙图书馆成为了具有人类既有知识、了解人类思维模式的智能体，从而可以更好地为用户服务。

3 从理念到现实：生成式AI与智慧图书馆的实践探索

基于生成式AI数据、算法和算力的技术优势，结合生成式AI赋能智慧图书馆的应用场景，有机构开始从实践层面探索生成式AI应用与智慧图书馆服务的可能性。浙江图书馆之江新馆是全国首家全面智慧化改造的省级图书馆，以打造支持城市智能社区、智慧经济、智慧学习的建设与发展的智慧图书馆为目标。因此，其在前期顶层设计时就以深化人工智能等新型数字技术创新应用为主线，结合实际的业务管理需求、技术成熟度，搭建智慧图书馆一体化框架，加速业务流程和服务模式的重塑，实现AI技术赋能的智慧图书馆从理念层面到实践层面的转变。

根据浙江省政府数字化转型总体框架五横四纵体系建设要求，浙江图书馆之江新馆智慧图书馆总体架构由“五横”“四纵”组成（见图1）。其建设目标是充分利用物联网、云计算、大数据和人工智能等新一代信息技术，为浙江图书馆之江新馆的运行、管理、服务提供一体化智慧化的系统解决方案，实现资源、空间、活动等服务要素一体化，数据开放共享联动一体化，决策数据图表依据一体化，加快构建一个能激发创造力的智慧学习环境，有效提升浙江图书馆的公共服务水平。

图1 浙江图书馆之江新馆智慧图书馆总体框架

（1）基础设施层。基础设施层是整个智慧图书馆的技术根基所在，是生成式人工智能产生数据、存储数据、分析数据以及应用数据的载体，也是支撑整个智慧图书馆高效运作的基础[9]。作为大模型的生成式AI在模型计算和算法调试时需要庞大的算力，特别是模型的增长将会带来算力的持续增加，所以浙江图书馆之江新馆智慧图书馆采用了云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，以承载云计算、大数据和人工智能需求。书籍电子资源数据、读者行为数据、全省数据仓等申请建设本地云，部分办公信息对接政务信创云平台；使用主流开源的云计算框架部署在国产硬件设备上搭建专有云，要求云平台能够全面兼容多种芯片架构，兼容多种芯片服务器；通过Spring Cloud框架、Dubbo分布式服务框架等，使用虚拟化技术搭建中台服务、应用服务等模块组建软件的架构。

（2）数据资源体系。数据资源体系作为信息化应用及智能设备的支撑层，提供相应的数据支撑服务能力。生成式AI依托的生成式模型需要十分充足的数据量，数据关系到后期模型训练的准确性和适应性。因此，浙江图书馆之江新馆非常注重本地数据建设，其智慧图书馆数据资源体系不但是对本馆数据的集成，更是对全省文化数据的集成融合。将各类数据资源整合形成一个资源库，实现数据资源的一体化管理，统一检索，实现多维融合知识服务，读者可以按需获取资源。

（3）应用支撑体系。建设目标包含用户中心、交互中心、信用中心、业务中心、空间中心、智能中心等。浙江图书馆之江新馆建设使用中台作为支撑，采用先进的数字中台方法论与云原生技术体系构建中台，包括“硬件中台”“管理中台”“数据中台”“业务中台”“技术中台”，为各业务系统提供能力支持。通过硬件中台和管理中台，接入物联感知设备和外部系统，获取外部数据；通过数据中台，与内部数据形成数据交互；通过业务中台，与应用服务形成业务交互。且所有中台都具备统一性和扩展性，既能满足浙江图书馆将来快速接入新应用的要求，也能为新应用的接入和开发提供一套标准规范。

（4）业务应用体系。浙江图书馆之江新馆智慧图书馆建设了业务智慧化、服务智慧化、数据应用智慧化、管理智慧化、空间智慧化五大业务应用系统，实现图书馆数字化、智能化服务，提供资产、设施、能效、环境空间等的智慧化应用，并与其他业务系统（如AI图像识别的书籍盘点系统、无感借书通道建设等）集成，紧密配合，共同实现图书馆运营的一体化智慧管理与服务。

针对AIGC场景，浙江图书馆之江新馆规划了智能客服平台和拟人化服务平台等特色应用。智能客服支持通过智能对话场景，并支持智能类型交互服务，具体功能包括提供图书馆员在线支撑咨询服务的在线工作台，以及具有语义理解能力、自然语言理解能力、多轮对话能力、知识问答能力的智能机器人，实现用户服务一站式全渠道智能化覆盖。拟人化服务平台包含用户登录鉴权、拟人形象设计、多模态语义交互、机器人导引、常见业务引导等模块内容，能够提供图书馆全内容。以拟人化服务平台作为与用户的交互界面，进行常见的问题咨询、借阅查询、图书查询、地址导引等业务服务场景，从而在整个馆区形成一个完整的泛在机器人，实现一个有听觉、视觉、触觉的图书馆，为用户提供无所不在的智慧服务。同时，浙江图书馆未来可拓展支持通过接口预留的方式进行公有云AIGC相关API调用，并可拓展支持进行AIGC类型交互服务。

（5）前端展示。根据用户在不同场景下的具体业务需求，综合考虑各种终端平台，浙江图书馆之江新馆选择构建可视化大屏、PC端中屏、移动端小屏、机器人四大前端的业务交互与数据展示功能，提升用户体验感，降低用户学习及使用门槛。

（6）为保障智慧图书馆体系下的新技术、新设施、新应用的平稳、安全运行，浙江图书馆之江新馆从政策制度体系（法规、政策、评价指标）、标准规范体系（数据、业务、技术）、组织保障体系（机构、人才）、网络安全体系（制度、标准、网络、数据）“四纵”着手，综合考虑方案实施的现实性、安全性、先进性、可管理性、可拓展性，通过适当的制度措施来实现数据、人才、资源、环境等的可用、可管、可控。

4 启示与思考

从浙江图书馆之江新馆的智慧图书馆建设可以看出，其从整体上进行了积极布局，探索将生成式AI融入智慧图书馆整体建设中，实现图书馆智慧化升级。资金、技术等诸多因素，以及生成式AI潜在的信息安全风险、法律风险、伦理风险等问题，都成为该方案实施道路上的阻碍，还需要我们进一步厘清技术规制体系，平衡好技术应用与技术安全的关系。但浙江图书馆之江新馆的实践探索在生成式AI应用初期，具有重要的示范价值和引领意义。

4.1 积极寻求技术赋能

作为人工智能系统从“能用”到“好用”的重大技术突破，类ChatGPT模型等生成式AI所具有的技术优势有助于推动数字图书馆向智慧图书馆转型。我国图书馆应积极投入到新技术集成应用和自主研发的相关工作中来，依托生成式AI构建智慧图书馆一体化框架，对各层级实行精准着力，并辅之以配套制度，加速生成式AI与智慧图书馆建设的相互渗透、深度融合。

4.1.1 加强合作，升级软硬件基础设施

生成式AI驱动的智慧图书馆平台对算力、算法等有极高的要求与需求，而图书馆技术力量相对薄弱，能够自主研发的图书馆相对较少。因此，在生成式AI应用初期，一方面，图书馆需要时刻关注与生成式AI、大型语言模型相关的最新信息，特别是要关注前沿科技公司如百度、谷歌、微软、Meta、OpenAI、亚马逊等在大型语言模型方面的实践进展，提升对新技术的理性认知；另一方面，图书馆要积极开展合作，依托企业软硬件设施和国家工程（如“东数西算”），强化智慧图书馆从处理数据到终端赋能的算力。有条件的图书馆还可以基于前沿科技公司的开源大模型进行改进、抽取或模型二次开发，微调大模型参数以适应图书馆原有的技术框架，开发出场景化、定制化的应用软件或工具满足行业需求，降低智慧图书馆AI应用门槛。

4.1.2 加强本地数据建设，完善数据语料库

生成式AI依托的生成式模型需要大规模的数据，其模型训练结果很大程度上取决于训练数据的质量。作为专业的信息组织与信息服务机构，图书馆拥有大量优质的信息资源，包括书籍、报纸、期刊、论文、音视频、照片、资料等。将高性能的大模型接入智慧图书馆应用系统，通过对模型的训练，能够形成适合智慧图书馆的数字资源建设产品，以其强大的孪生能力、编译能力和创造能力为图书馆构建高质量的知识集。图书馆也要加强对现有资源的采集、本地化存储、数字化加工以及训练标注等，为生成式AI应用提供海量优质的数据语料。这也是在生成式AI应用初期，图书馆紧跟AI技术发展步伐、改善用户服务质量的有效路径。

4.1.3 拓展智慧服务场景，改进用户交互体验

随着大模型的应用，生成式AI已经有了向通用AI迈进的趋势，其不仅可以灵活执行不同场景的差异化任务，还能够匹配人类的常识、常情、需求、价值观，实现智能技术与人文智慧的有效融合。这从根本上契合了智慧图书馆“以人为本”的本质属性。因此，智慧图书馆建设应将生成式AI融入用户需求，利用自然语言理解、视觉识别、语音识别、多模态认知、数字孪生、虚拟现实等技术，为用户提供智慧问答、智慧检索、个性化推荐等更具真实性、交互感的应用服务，提供更为广阔、立体的应用场景。例如，生成式AI可以帮助图书馆员根据用户的阅读偏好、行为方式和潜在需求，并结合用户的表情、语音、行为等多模态，有针对性地提供阅读指导与服务；在阅读活动中，可以利用生成式AI接入虚拟角色，如虚拟导游、虚拟讲解员、虚拟讲师等，与用户进行自然语言对话，优化用户体验。

4.2 防范技术风险

4.2.1 从隐私到公平：数据安全

智慧图书馆数据建设的基础是安全可信，而在当前技术条件下，生成式AI难以实现其自身的安全可信。首先，深度学习的算法模型在安全上存在脆弱性，容易受到攻击，无法确保自身安全稳定，甚至引发“数据污染”“数据攻击”等威胁；其次，目前最先进的算法模型都是少数科技公司的专有产品，采用黑箱运作机制，透明度不足，阻碍了人们理解其算法的内部运作和生成机理；再次，算法生成的结果直接受到训练数据质量和可靠性的影响，如果训练数据存在错误、歧义或噪声，偏见、欺骗或歧视，将导致生成错误或者具有误导性、争议性的内容；最后，数据在流转过程中以及算法模型本身都有泄露数据的风险。

全球数字化时代，数据安全作为网络安全的核心要素，已成为重要的国家战略。2021年9月，《中华人民共和国数据安全法》正式实施，为数据安全治理提供了重要的参考方案。对于智慧图书馆建设而言，首先应当充分考虑算法模型的安全可靠，支持自主创新、自主可控的人工智能算法、框架等基础技术，优先采用安全可信的软件、工具、计算和数据资源；其次，对于馆藏资源应确保数据来源的完整可靠，非馆藏资源应确保获得许可或授权，符合著作权法的相关规定，为算法模型提供高质量的知识集；再者，提升智慧图书馆内容审核能力，采用“机审+人审”的叠加审核方式，在人员管理、流程管理、审核能力等方面加强投入；第四，应结合隐私计算技术，采用可靠的加密算法和安全体系对数据进行主动保护，实现数据“可用不可见”，确保数据本身安全。

4.2.2 从桎梏到防范：法律风险

生成式AI通过自动学习大量数据生成内容，不可避免会涉及到对他人作品的学习与使用，可能会引发著作权及所有权的争议，而后出现侵害个人信息保护、肖像权、名誉权，机器欺骗，机密泄露等一系列法律问题，可以预见，各种法律风险将长期伴随生成式AI的成长。法律具有滞后性，总体上落后于技术发展速度与社会生活实际，但法律本身不应该成为限制技术进步的桎梏。

2023 年4 月，《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》公开征求意见[10]。该办法明确，利用生成式人工智能产品提供聊天和文本、图像、声音生成等服务的组织和个人（以下简称“提供者”），包括通过提供可编程接口等方式支持他人自行生成文本、图像、声音等，承担该产品生成内容生产者的责任；涉及个人信息的，承担个人信息处理者的法定责任，履行个人信息保护义务。智慧图书馆的生成式人工智能产品首先应该通过国家网信部门的安全评估，当智慧图书馆成为“提供者”时，就已经承担了产品生成内容生产者的责任和个人信息保护义务。所以，智慧图书馆生成式AI的应用应当确保生成式人工智能产品的预训练数据、优化训练数据来源的合法性，引导用户科学合理地认识和使用生成内容；预训练、优化训练数据中包含个人信息的，应当征得个人信息主体同意或符合法律要求；同时建立投诉处理机制，及时处置违法侵权行为，从多维度保障智慧图书馆智慧化服务的合法性。

4.2.3 从冲突到合作：AI伦理

公共图书馆的服务对象是社会公众，因此，生成式AI在图书馆的应用，必然涉及到人与技术的关系问题。第一是公平性问题，第二是职业焦虑问题。我们在智慧图书馆设计时，便考虑如何通过智慧化手段优化或消除技术带来的不公平问题，释放普惠的技术红利，确保用户公平、平等地获取知识服务。图书馆是一个具备人文关怀的机构，智慧图书馆同样如此。我们深知技术的本质是服务于人，为人所用，它不可能取代人，也不可能完全取代图书馆现有服务，所以智慧图书馆的设计也是围绕着人展开。首先，生成式AI可以代替部分机械性重复劳动，将生产力（人）释放出来，这些释放出来的从业者或志愿者，可以投入到其他业务或宣传工作当中，弥补技术缺陷导致的不公平；其次，服务于智慧图书馆的生成式人工智能产品作为提升服务效率和水平的工具，可以辅助从业者或志愿者开展更加高效、专业的图书馆服务，保障技术增值的普惠；第三，生成式AI与智慧图书馆结合，有助于打破时间和空间的约束，以开放的方式确保获取知识的公平性，实现图书馆服务泛在化目标。

5 结语

生成式AI技术已日趋成熟，优秀的生成式人工智能产品层出不穷。2023年3月OpenAI宣布以付费方式开放ChatGPT的应用程序API，5月微软宣布采用与OpenAI ChatGPT相同的开放插件（Plugin）标准，确保ChatGPT与微软一系列“智能副驾”（即Copilot）产品服务之间的互操作性，6月底，Windows Copilot开发者预览版更新上线。这些实践让我们相信在某一领域或行业嵌入生成式AI系统是可能的，包括智慧图书馆。随着生成式AI技术的发展，AIGC爆发式增长，并成为数字经济时代的新引擎。生成式AI技术、生成内容发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，智慧图书馆面临的机遇与挑战也是前所未有。我们要确认技术的工具属性，致力于探索智慧图书馆发展的新思路、新方法，促进智慧图书馆的智慧化、可持续化发展，不辜负社会对图书馆的新期待。