在图书馆领域，文献资源建设是核心工作之一，包括文献采集、编目加工、典藏管理和服务利用等核心环节。随着智慧图书馆建设成为不可逆转的趋势，文献资源建设的智能化水平稳步提升，从而推动整体的提质增效。人工智能(AI)应用将进一步推动文献资源建设智能化水平提升，图书馆应正视其重要性，结合自身文献资源建设现状加以分析，以促成有效实践。人工智能与新兴技术的融合将为图书馆文献资源建设带来新的发展机遇，智慧图书馆建设有望实现更高水平的智能化服务。

人工智能在图书馆文献资源建设中应用的价值

在图书馆文献资源建设中，人工智能不仅可推动文献资源的精准化采购，提升文献资源分类效率，增强用户检索文献时的体验，还可拓宽文献资源传播共享范围，因此应更加全面地予以把握和应用。

推动文献资源的精准化采购

文献采集是图书馆文献资源建设的核心环节，能直接决定后续其他环节的实效性，从而影响整体的服务管理成效。在传统模式下，文献采集依赖人工经验决策，难以真正将用户需求纳入考量，有可能出现文献资源重复、文献资源偏离用户具体需求等问题。人工智能在数据自动化挖掘分析方面极具优势，可以依托机器学习算法，将有效的文献资源建设既往数据和用户文献资源利用数据等用于训练，深度介入文献采购决策，并提供更多依据。内部数据主要涵盖用户资源借阅历史数据、馆内资源利用频次和图书馆平台用户咨询及意见等;外部数据对应学术出版趋势或学科研究热点，均可作为人工智能的训练集发挥作用，支持人工智能精准预判未来趋势，自动生成文献采集建议。

有效提升文献资源分类效率

采购文献资源后，图书馆还需进一步开展编目加工和典藏管理等工作，分类整合采购所得文献资源，从而为后续的服务利用夯实基础。传统编目加工形式依赖馆员人工操作，由于采购文献资源数量庞大，操作难免出现失误，额外增加工作量。在智慧图书馆建设背景下，编目加工可通过信息化方式开展，而文献资源实际的分类效率仍未取得突破性提升。图书馆应用人工智能可进一步增强智慧图书馆建设成效，从而切实提升文献资源的分类效率。在文献采集环节，人工智能可自动识别资源的元数据，如作者、主题词、出版年限等，根据预设的分类框架完成自动化预分类处理。进入编目加工环节，人工智能依托深度学习，可参照分类框架准确匹配并精细化分类。

增强用户检索文献时的体验

进入服务利用环节，应以用户检索利用文献时的体验为基准，衡量图书馆文献资源的建设质效。在传统模式下，用户在通过图书馆平台检索所需文献资源时，通常仅能获得输入关键词对应的文献，需要花费更多时间检索满足自身需求的文献资源。将人工智能应用于文献资源建设的服务利用环节后，自然语言处理系统可以帮助人工智能正确理解用户输入的指令，同时其深度学习模式还可支持人工智能处理用户输入的模糊资源需求，综合图书馆现有馆藏文献资源库数据进行分析，帮助用户筛选出满足其需求的文献资源。人工智能还可根据用户需求，对比分析推荐文献资源与用户需求的相关性，由用户根据人工智能推荐的资源清单自行做出选择，增强用户检索文献资源时的体验。

扩大文献资源传播共享范围

在应用人工智能后，图书馆的文献资源建设效能将大幅提升，推动文献资源在更广范围内实现传播与共享，帮助图书馆履行传播知识与文化的职责。人工智能可以与云计算技术联用，支持图书馆利用云端存储数量庞大的文献资源，同时提供智能化的资源管理。由此，可减少图书馆自建存储所需的成本投入，既可通过按需选购云端存储服务实现降本，也可经由向用户提供云端资源接入端口达成增效目标。用户可以直接通过互联网访问图书馆的云端资源，不受时间和空间的限制，从而满足自身精神文化生活需求。此外，人工智能还可支持图书馆革新版权管理和资源授权，联合区块链技术智能化保障文献资源共享过程的安全性与可控性。

人工智能应用于图书馆文献资源建设的挑战

图书馆文献资源建设中的人工智能应用难免遭遇挑战，如相关技术要素应用所获支持不足、数据分析可能引发隐私安全风险、馆员的人工智能素养仍有待提升、文献资源整合的技术水平仍偏低，因此更需积极应对。

相关技术要素应用所获支持不足

在实际应用人工智能创新文献资源时，其应用全过程均离不开多种技术要素的支持，人工智能训练需要存储并整合大量数据，人工智能算法应用也会对运行环境提出较高要求。就现状而言，人工智能应用相关技术要素应用所获的支持力度较为有限，有可能限制人工智能最终的应用成效。人工智能的应用需要与图书馆现有的智慧化建设匹配，部分图书馆现有建设与人工智能存在技术代差，也会影响其应用质效。

数据分析可能引发隐私安全风险

应用人工智能需要整合、分析并利用多种数据，一方面人工智能需经过大量数据训练才能参与图书馆的文献资源建设工作，另一方面人工智能需要基于用户利用图书馆期间形成的数据分析，指导文献采集、编目加工和服务利用等工作开展。在当前的数字经济时代，数据作为资源的价值已得到普遍认可，数据安全问题愈发关键。然而，部分图书馆应用人工智能参与文献资源建设时，倾向于关注技术应用本身，尚未将数据安全问题纳入建设考量，容易在自身关键数据和用户隐私信息等方面遭遇风险。

馆员的人工智能素养仍有待提升

将人工智能应用于图书馆文献资源建设，馆员的工作量和工作压力均可大幅降低，但仍需对人工智能的应用过程保持跟进，而图书馆现有馆员群体大多专攻图书服务管理领域，在人工智能素养方面的表现仍存在欠缺。因此，图书馆往往难以及时发现人工智能应用过程中的问题，难以真正发挥人工智能应用在文献资源建设创新中的积极作用。

文献资源整合的技术水平仍偏低

在智慧图书馆建设过程中，文献资源整合属于基础性工作，可以保障文献资源建设的最终成效，支持图书馆提升服务管理效能。整合文献资源可以改变资源彼此孤立的状况，为图书馆进一步开展服务利用工作提供核心支撑。部分图书馆已将人工智能应用于文献资源整合工作，实践中却难免遭遇相关技术水平仍偏低的现实挑战。例如，自然语言处理技术可通过预训练人工智能模型，根据用户借阅记录和检索关键词自动增强文献资源推介的针对性，而部分图书馆现有技术应用难以识别用户的复合语义查询，实际所能提供的文献资源数量有限。

1.数据安全与隐私保护

在人工智能技术应用于图书馆文献资源建设的过程中，数据安全与隐私保护也是亟待解决的重要难题。人工智能系统对海量读者数据的依赖使其在运行过程中不可避免地接触到包括借阅记录、阅读偏好、个人身份信息等在内的敏感数据，这些数据一旦遭到泄露或篡改，将使图书馆和读者蒙受重大损失。此外，人工智能系统的复杂性增加了数据被恶意攻击的风险，尤其在图书馆网络安全防护措施不完善的情况下，数据篡改或非法访问的可能性显著上升。因此，如何在利用人工智能提升服务质量的同时，确保数据的安全性和读者的隐私权益，已成为图书馆领域亟须解决的核心问题之一。

2.技术成本问题

引入人工智能技术为图书馆文献资源建设带来了显著的技术革新，但与此同时，高昂的技术成本也成为图书馆面临的一大挑战。首先，人工智能技术的实施需要依赖高性能的硬件设备，如服务器、存储设备和专用计算芯片，这些硬件的采购和维护费用往往超出传统图书馆的预算范围。其次，人工智能软件系统的开发与部署需要大量的资金投入，无论是自主研发还是购买第三方服务，均需支付高额费用。最后，人工智能系统的后期维护成本较高，包括系统更新、算法优化以及专业技术人员的薪酬支出等，都对图书馆的经费管理提出了更高要求。对于许多中小型图书馆而言，有限的预算难以支撑人工智能技术的全面应用，这在一定程度上限制了其现代化转型的步伐。因此，如何在控制成本的同时有效引入人工智能技术，成为图书馆管理者必须面对的重要课题。

3.人力资源配置

人工智能技术的广泛应用不仅对图书馆馆员的技能提出了全新要求，同时也对图书馆的人力资源配置产生了深远影响。一方面，人工智能系统的引入使得传统图书馆工作中的部分手工操作环节逐渐被自动化工具取代，如智能分类、标引和文献数字化等工作可以通过机器学习算法和自然语言处理技术高效完成。这种技术变革要求图书馆馆员必须具备一定的技术素养，能够熟练操作和维护人工智能系统，并具备基本的数据分析能力。然而，目前许多图书馆馆员的专业背景仍以传统图书情报学为主，缺乏必要的技术培训，难以适应人工智能环境中的工作需求。另一方面，人工智能技术的普及导致图书馆内部岗位结构调整，部分传统岗位可能被削减，这种变化不仅对图书馆馆员的职业发展提出了更高要求，也给图书馆的人才培养策略带来了新的考验。因此，如何通过系统化的培训计划和合理的岗位调整，帮助图书馆馆员适应人工智能时代的职业需求，成为图书馆人力资源管理中的关键问题。

人工智能在图书馆文献资源建设中应用的实践路径

应用人工智能创新文献资源建设时，图书馆应立足全局审视并支持人工智能应用，尝试多维度采取手段保障数据隐私安全，在常态化开展人工智能素养培训活动的同时，优化实体空间，智能化整合文献资源，更加科学地选取实践路径。

立足全局审视，支持人工智能应用

考虑到实践中可能出现相关技术要素应用所获支持不足的挑战，图书馆应立足全局统筹审视并分析，确保人工智能应用可以获得有力支持。图书馆应从顶层设计出发，结合自身智慧化建设现状进行分析，从而完成技术治理总体框架的系统性建构，摆脱人工智能应用碎片化的困境。图书馆应以具体年限为依据，明确划定人工智能应用于文献资源建设的步骤，从采集、编目和服务等角度出发，确定相关技术要素应用的优先级和具体路径，指导人工智能应用，推动文献资源建设智慧化水平进一步提升。例如，可额外构建可支持不同技术协同的智慧中台架构，实现数据接口和算法模型的统一管理，避免现有智慧化系统与人工智能之间的技术代差干扰人工智能应用。

多维度采取措施，保障数据隐私安全

数据整合利用是人工智能应用于图书馆文献资源建设的关键所在，难免伴有数据安全风险，图书馆还应多维度采取措施，从严保障数据隐私安全，以应对数据分析可能引发隐私安全风险的挑战。因此，图书馆应将人工智能应用和数据隐私安全保障视为同等重要的工作，持续跟进人工智能应用相关数据安全防护的理论研究成果和实践经验，综合现有应用框架深入分析，按需引入安全技术手段，从安全性角度出发，为人工智能应用于文献资源建设过程保驾护航。图书馆应增强内网安全管理力度，针对人工智能应用所需用户数据实施加密处理，降低数据在传输途中可能面临的泄露风险;为文献资源数据库配置分布式存储方案，规避外部因素可能引发的文献资源损毁问题。

常态化开展人工智能素养培训活动

随着人工智能技术在图书馆文献资源建设中的深入应用，图书馆馆员的角色与技能要求发生了显著变化。为适应这一转变，图书馆需通过加强馆员培训和合理调整岗位设置等方式，实现人力资源的优化配置。首先，加强馆员培训是提升其人工智能技术应用能力的关键举措。图书馆应定期组织针对性技能培训课程，帮助馆员掌握大数据分析、自然语言处理以及机器学习等基础知识，使其能够熟练运用相关技术工具完成文献资源建设任务。其次，合理调整岗位设置是适应人工智能应用需求的重要保障。图书馆可根据实际工作需要，增设与人工智能技术相关的岗位，如数据分析师、系统维护工程师等，同时减少对传统岗位的依赖，从而优化人力资源结构。最后，图书馆还应注重提升馆员的综合素质，使其具备较强的学习能力和创新意识，以应对技术快速发展带来的挑战。

优化实体空间，智能化整合文献资源

为应对文献资源整合技术水平仍偏低的挑战，图书馆需关注实体空间优化，同时基于人工智能完成文献资源整合工作。一方面是实体空间优化，图书馆应依托智慧图书馆建设，应用人工智能提升馆内实体空间的智慧化水平，通过优化文献资源配置提升服务利用环节的质效。例如，可通过计算机视觉技术整合馆内文献资源视频监控数据，提取用户在不同文献资源区域的停留时长和移动轨迹等关键视频数据，经深度学习算法分析现有文献资源排布的有效性，从而为图书馆调整文献资源服务利用的决策提供必要依据。另一方面，图书馆可以深度应用自然语言处理技术，围绕文献资源元数据实施深度语义解析，由人工智能完成文献资源语义知识库建设，确保人工智能可以自动识别入库文献资源是否重复，增强整合成效。

综上所述，在高质量转型发展背景下，科技创新驱动发展已成为大势所趋，可以带动新型技术要素融入社会各行各业，智慧化建设作为关键发展抓手的作用愈显关键。随着国内人工智能领域取得突破性进展，人工智能的应用成本持续降低，图书馆应明确认识到人工智能在文献资源建设中的应用价值，通过本地部署人工智能，支持智慧图书馆建设进一步创新。而人工智能应用难免伴有现实挑战，图书馆应对此引起重视，选取实际路径确保其应用质效。

作者：卢嘉

制作：吴飞飞

校对：肖梦妍

审核：颜宝辉