王雨琪

随着人工智能技术的快速发展，图书馆领域正经历深刻变革。现聚焦人工智能在图书馆馆藏资源管理与创新服务中的应用，探讨其在资源管理自动化、个性化服务、知识发现等方面的创新实践，分析应用过程中的挑战，并对未来发展趋势进行展望，旨在为图书馆利用人工智能实现智慧化转型提供理论与实践参考。随着信息技术的进步和互联网的普及，在大数据背景下，各种信息呈爆发式增长态势；同时，人们对图书馆的需求也在不断提高，不仅要及时获取自己需要的信息资料，还要得到更符合自身需求、个性化的信息服务。传统的图书馆管理模式已无法满足这一要求，人工智能技术的兴起则为图书馆的发展带来了新的机遇。通过模拟人类行为，如学习、推理、判断等，人工智能能够高效处理海量数据，为图书馆馆藏资源管理的优化和服务模式的创新提供强大技术支持。

人工智能在图书馆馆藏资源管理中的应用

智能采购与馆藏优化

以人工智能为代表的大数据分析手段可以基于用户以往的阅读记录、学科发展的趋势以及社会媒体关注的话题等多维度的数据，推测未来一段时间内用户对书刊的需求情况；使用机器学习的方法，根据馆藏中各类图书之间的相似度(如作者相同、出版社相同、出版时间相近等)判断出哪些是已经过期或利用率较低，甚至完全没有被读者查阅过的资料，为今后购买图书资料提供可靠依据。例如，某大学图书馆借助人工智能分析系统，结合校内科研项目研究方向及课题组成员的变动情况开展数据分析。结果显示，近两年学校的研究重点已从传统的计算机基础软件开发转向当前热门的人工智能领域；同时，部分传统编程语言教材借阅量极低。基于此，该图书馆在后续采购中加大了人工智能相关书籍的采购比例，并合理剔除了利用率低的传统教材，使馆藏资源更贴合读者需求。此外，人工智能还能辅助图书馆进行版权与许可管理，自动识别和管理数字资源的版权信息，确保资源使用的合规性。

智能编目与分类

传统手工编目不仅耗费大量人力物力，还存在不同编目者执行标准不统一的问题。借助自然语言处理（NLP）技术可以直接从文献中抽取书名、作者、出版社、摘要、关键词等重要元数据，形成标准化书目数据，有效提升编目速度。在此基础上，依托机器学习与深度学习算法建立的主题标注与分块模型可以使智能化信息检索引擎更方便地按照所给定的文献内容进行主题标记，并将其放入相应的类别，从而增强整个信息组织的一致性，提升检索响应速度。例如，对于新出版的跨学科书籍，人工智能系统能够快速分析其内容，准确给出中图分类号和主题词，而以往这一过程通常需要人工编目员花费大量时间查阅资料和判断。

数字化与内容管理

图书馆智慧化转型离不开人工智能的支撑。光学字符识别（OCR）技术和手写识别技术可对书稿、报纸杂志、书籍以及各种印刷品进行高效、准确的识读，并将其转化为数字形态，尤其适用于对古代典籍或重要文档的数字化保存及开发利用；计算机视觉技术可以根据图像或视频内容生成对应的描述性标签，帮助管理多媒体数据并使其更易于被检索。例如，在古籍数字化项目中，借助人工智能技术能迅速辨别古籍中的字迹，即便有部分不清晰的文字，也可以依靠基于深度学习的推理机制进行合理的猜测和识别，从而有效提升古籍数字化工作的效率与效果。同时，对于图书馆收藏的大量历史图片与视频资料，人工智能技术可自动标注时间、地点、人物等关键信息，便于用户检索和利用。

智能盘点与书架管理

为解决传统的手工清点方式效率低、容易发生错误的问题，图书馆使用了具备计算机视觉技术和无线射频（RFID）技术的机器人。该机器人能够实现无人值守式自动巡检功能，可以迅速、精确地定位目标书籍位置及该书的状态信息，并提供给工作人员作为参考，或直接完成上架与下架操作。智能书架管理信息系统能够动态跟踪每本馆藏图书的在架状态，并记录其被读者借阅的情况。通过对这些数据进行科学统计和分析，管理人员可获得合理的书架布局建议，以充分利用有限的空间资源。例如，根据一段时间内的图书借阅量判断某一类别图书的受欢迎程度，对于受欢迎程度较高的图书可以根据系统的提示将其所在书架置于靠近入口处，同时对书架布局进行优化，使同类图书集中摆放，方便读者查找。此外，人工智能技术还能通过分析设备运行数据，预测自助借还机、门禁系统等设备的潜在故障，提前进行维护，减少设备停机对读者服务的影响。

人工智能在图书馆创新服务中的应用

智能咨询与问答

目前，许多图书馆部署了全天候在线运行的智能问答机器人（如中国国家图书馆的“小图”、上海图书馆的“图小灵”等），可以帮助读者解答一些常见的有关开放时间、借阅规定、图书存放地点以及如何使用各种设施等问题，有效缓解了传统咨询服务的压力。同时，智能问答机器人可以通过语义理解和意图识别帮助用户解决日常问题。例如，针对某个句子“我想找最近出版的人工智能方面的书，请问在哪里能找到”，语义理解能够根据该句的上下文提取出其中的实体（包括人名、地名）并构建知识图谱以用于后续推理过程；意图识别则会从整个对话历史中提炼出用户的真正需求，最终给出相应答案。此外，部分较为高级的问答机器人甚至结合了大语言模型（LLM）和本地知识库，能够提供更专业的文献咨询和主题问答服务，为读者的学习和研究提供有力支持。

个性化推荐服务

利用已有数据（如用户阅读过什么书刊、点击了哪个页面以及用户的个人特征），采用协同过滤或基于内容的算法模型开展智能推荐。例如，针对某个特定的用户，在了解其偏好后，可以推荐一些他感兴趣的书籍或刊物；针对不同的场景可以提供不同的推荐内容。又如，针对正在图书馆里看书的学生，如果知晓其在阅读《三体》时经常查阅相关的百科知识，并且借阅量较大，则可以认为他是喜欢科学的人，进而为其推荐近期出版、以宇宙奥秘为主题的趣味科幻小说与前沿科学杂志。当读者在图书馆的自习区使用移动设备时，系统可推测其可能需要学习资料，从而推荐相关学科的电子书籍、学术论文等资源。

智能检索与知识发现

传统的人工情报检索方法依赖对特定单词或短句的搜索。然而，随着人工智能的发展，通过识别用户的意图，可以实现更为智能的情报检索服务，并提供更加准确的相关文献。例如，对于“关于人工智能在医疗领域的研究综述”，普通检索引擎只能提供含有关键词的文章；智能搜索引擎则可以从语义角度出发，在没有出现关键字的情况下查找符合要求的文章，并根据知识图谱中已有的知识关系，以及机器学习算法建立的知识库模型，将馆藏资源、作者、主题、时间、地点及各类事件之间建立联系，形成庞大的知识网，以便帮助用户寻找自己需要的信息。如果读者想要查找特定文献，该系统还可以推荐具有相似或相同引用文献的资料，并提供文献作者的相关信息、所属机构背景，以及对应领域的研究热点，引导读者进行深度探索，发现新的知识关联和研究方向，为科研人员的文献综述撰写和研究选题确定提供有力支撑。

个性化学习与研究辅助

在信息爆炸的时代，如何高效获取所需知识，是每位读者都会遇到的问题；同时，随着互联网技术的发展以及多媒体应用的普及，人们在学习与研究过程中，对智能化辅助工具的需求日益迫切。基于此，需针对用户兴趣点（如某一特定领域的知识点），结合已掌握的相关知识，提供个性化导航路径，包括相关的教科书、参考材料、教学视频等资源。例如，针对Python程序设计的初级学习者，可以先为其推荐适合初学者的基础读物，再循序渐进地向其提供Python进阶方面的实用教程，最后辅以权威的专业书籍，助力其深入研习。在科研方面，人工智能可从海量学术文献中挖掘隐藏关联，通过自动摘要与关键词提取功能，帮助科研人员快速筛选和理解大量文献，提高研究效率，为科研工作提供有力的信息支持。

人工智能应用面临的挑战

数据质量与安全问题

要想充分发挥人工智能的作用，就必须有足够数量且具有代表性的大数据支撑，在此基础上，才能进一步开展人工智能数据分析与决策。然而，图书馆采集的大数据，常因各类因素存在信息不全、数据不一致、精准度不足及格式不规范等问题，直接影响人工智能分析的最终结果；此外，随着计算机网络的发展及人们对知识需求的增长，海量个人隐私信息通过各种渠道被上传至互联网并储存于服务器中，此类数据安全问题亟待重视。如果相关工作人员因工作疏忽或操作不当等原因致使数据库受到病毒侵害或遭到非法入侵，可能给用户带来严重的损失甚至灾难。因此，图书馆需建立完善的数据质量管理体系，确保数据的准确性和完整性；同时，加强数据安全防护措施，采用加密技术、访问控制等手段保障数据安全。

技术成本与人才短缺

将人工智能应用于图书馆建设，需投入高昂成本，包括对硬件设施的投资（如机器人的购置）、软件授权费及系统的后期维护等，对于部分经济实力有限的图书馆，是一笔不小的开支。同时，人工智能技术的研发、维护、管理和使用也要求具备相应专业知识和技术水平的专业人员。然而，当前图书馆界从事人工智能技术研发和使用的专业技术人才十分匮乏。例如，智能盘点机器人落地应用时，需由专业人员完成调校与参数设置，并对其搭载的程序代码持续迭代优化；此外，需定期对智能盘点机器人的工作状态进行检测以确保其能够始终处于最佳的工作状态。若图书馆缺乏这方面专业的人才，容易导致智能盘点机器人无法正常使用或难以达到理想效果。

人机协作与用户接受度问题

人工智能技术在落地实际应用场景这一过程中，如何与用户建立良好的协作关系，同样是值得重点关注的问题。一方面，图书馆馆员可能会因担忧自身被替代而产生排斥心理；另一方面，读者对于新事物持观望态度，这些因素都容易导致人机之间合作不佳，甚至降低整体工作效率。例如，部分老年读者虽知晓机器人可以回答问题，但并不了解具体的操作方法，或不愿学习这类新技能，转而直接前往咨询处寻求帮助。

人工智能驱动图书馆发展的未来展望

深化人工智能与图书馆业务的融合

展望未来，人工智能将在图书馆各个业务模块中得到广泛应用：一是资源管理层面的人工智能应用，即实现基于AI的全生命周期馆藏资源精细化管理；二是服务创新层面的应用，通过“AR/VR+AI”技术构建沉浸式的虚拟阅读场景，并通过深度学习算法进行用户画像分析，在此基础上，进一步开发满足不同群体需求的信息检索系统以及个性化信息推送功能等；三是跨领域的协同创新应用，以高校为例，联合学校各学院共同推进“智慧校园”建设，打通校内各类数据库及数据平台，促进知识资源共享。此外，可以通过开放数据接口或API等方式对接校外科研机构（如中国科学院、北京大学等）的相关研究数据，拓展图书馆的服务范围，提升图书馆的影响力。

推动图书馆知识服务的创新发展

随着人工智能的发展，未来图书馆将以知识为中心开展资源组织和服务方式变革，通过语义理解与自然语言处理技术对大量文献数据实现深入的“知识发现”（KDD）。利用人工智能对这些文献中的相关概念或主题进行知识关联推理，从而形成丰富的知识网络，并在此基础上提供更有价值的知识产品与解决方案。例如，针对特定领域科研人员的需求，可以基于知识图谱及人工智能算法，为其打造一套定制化的情报信息服务系统，协助其掌握该领域的最新研究成果和发展趋势，洞察潜在发展方向及主要竞争者的研究动向等。

加强人工智能伦理与规范建设

随着人工智能技术深度融入图书馆领域，相关伦理规范的构建工作愈发重要。图书馆需制定相关的人工智能应用标准或规则，以保证人工智能的开发与利用符合伦理要求，有效维护用户的个人隐私与合法权益。例如，划定数据使用范围；规范设计并使用人工智能算法，规避算法歧视对用户服务质量带来不利影响。此外，健全管理监督机制，监控人工智能的应用情况，包括定期审核检查人工智能系统的服务状态，以及结果是否达到预期目标等情况，以便及时发现并解决问题。

人工智能技术给图书馆馆藏资源管理与创新服务带来了诸多机遇，通过实现资源管理的自动化、智能化，以及服务的个性化、精准化，极大提升了图书馆的服务效率和质量，满足了读者的多样化需求。未来，图书馆应积极深化人工智能与图书馆业务的融合，推动知识服务创新发展，在人工智能的驱动下实现图书馆智慧化转型，为读者提供更优质、高效、智能的服务，推动图书馆在数字时代发挥更大的价值。

（作者单位：湖南中医药大学）