田欣雨 陈松初

摘要：生成式人工智能（AIGC）的发展为各行各业带来了深刻变革，图书馆作为知识和信息的聚集地，更是获得极大发展。AIGC可利用先进算法为读者提供个性化的阅读资源，提升图书馆的阅读推广效果。但是这种技术的深入应用也会带来版权问题，让图书馆在阅读推广中面临较复杂的版权风险。基于此，现对AIGC在图书馆阅读推广中的作用及其版权风险与应对策略展开分析，进而创新阅读推广方式，以期为图书馆的健康发展提供一定指导。

在人工智能飞速发展的背景下，生成式人工智能（AIGC）已在不同领域获得广泛应用。将AIGC引入图书馆阅读推广工作中，能够依托海量数据，通过深度学习算法生成内容，在创建阅读IP、打造阅读推广品牌方面展现了重要价值，不仅可以激发活动创意，丰富活动形式，还可以促进深度阅读，优化工作内容。但在应用AIGC技术的过程中，涉及大量版权内容的复制和使用，在版权方面存在诸多风险。图书馆作为知识传播和文化传承的重要机构，在阅读推广中扮演着极为重要的角色，如何在利用AIGC技术提升阅读推广效果的同时，对其版权风险进行有效防范与应对，成为图书馆亟须解决的问题。

AIGC在图书馆阅读推广中的作用

AIGC及分类

AIGC即人工智能生成内容，是以深度学习和神经网络等技术为依托，通过学习和模仿大量数据的方式，自动生成符合人类审美标准的创意内容。AIGC可以按照生成内容的类型进行分类，主要包括文本生成、图像生成、音频生成与视频生成。文本生成是AIGC中最成熟的应用之一，主要是利用自然语言处理技术（NLP），生成自然语言内容，如创意写作、文章写作、代码等内容。NLP可通过预训练的语言模型，学习语言的语法规则、上下文关系和文字，从而生成连贯、有意义的文本。例如，GPT系列自然语言处理模型，可结合用户提供的提示或标题，自动生成文本内容。图像生成主要是对计算机视觉技术和生成对抗网络进行利用，生成逼真而又梦幻的图像，如绘画、设计、照片等，推动AIGC技术的发展。例如，DeepArt和Prisma使用风格迁移技术将普通照片转换为具有艺术风格的图像；OpenAI开发的DALL・E和DALL・E2，通过用户输入的描述性文本，生成与描述匹配的图像。音频生成主要是对深度学习技术进行利用，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等，生成音乐、声音效果、语音等。例如，Google的Magenta能够生成原创音乐和音效。视频生成主要是利用深度学习技术和计算机视觉技术，生成动画、电影、短视频等视频内容。例如，Adobe Premiere Pro等视频编辑软件已经利用AI技术简化了视频素材的选择、处理、色彩调整等操作，提高了视频制作速度和质量。

AIGC在图书馆阅读推广中的作用

AIGC可通过多种形式提升读者的阅读体验，在图书馆阅读推广活动中发挥着重要作用。一是快速处理大量文本材料，自动生成简洁且准确的阅读内容摘要。读者无需对长篇文章进行逐字阅读，仅通过摘要即可了解核心内容，并对文章的主旨和关键信息进行快速把握，有利于提升阅读效率。同时，读者可依据摘要判断文章是否符合自己的兴趣或需求，具有辅助决策的作用。二是分析读者阅读历史、兴趣偏好和需求，提供高度个性化阅读推荐。AIGC能够以读者阅读习惯和兴趣为基础，通过分析阅读记录和读者反馈，为读者推荐不同领域、风格、类型的作品，并且能够实时调整推荐列表，拓宽读者的视野。三是提供即时性阅读交互体验，增强读者的参与感和互动性。AIGC可结合读者阅读进度与问题，自动生成个性化的注释和补充材料，读者通过即时问答功能有效解决阅读中的问题。四是扩展阅读内容，丰富阅读体验。AIGC可生成创意作品，为读者提供全新阅读体验，还可实现文本内容与音频、视频等多媒体形式的结合，创建沉浸式阅读环境。此外，AIGC还可生成学习笔记、思维导图等辅助学习工具，便于读者理解阅读内容。五是增强语言学习与翻译功能，打破语言障碍。AIGC可以利用先进的机器翻译引擎，在短时间内对多种语言的内容进行分析与总结，并提供高质量的语言翻译服务，实现即时、准确的文本翻译。对于语言学习者来说，AIGC可以通过生成双语对照文本、自动纠错和语法建议，并模拟真实对话环境，帮助读者跨越语言界限，促进其学习效率和语言应用能力的提升。六是建立阅读社群，促进读者交流与分享。AIGC平台可通过创建虚拟阅读社群的方式，让拥有相似阅读兴趣或目标的读者聚集在一起，鼓励其分享阅读心得，讨论书籍内容，以及互相推荐好书。这种社交化的阅读体验不仅可以强化读者对阅读内容的理解，还能让其从新的角度进行思考与创新，让读者的归属感和社交满足感得到提升，让阅读成为一种社会活动。

AIGC视域下图书馆阅读推广活动中的版权风险

数据使用风险

AIGC依赖数据集进行训练，其中包含丰富多样的文本内容，如文学作品、科学论文、新闻报道等，均为AIGC提供学习的原材料，促使其更好地理解和模拟人类的语言习惯、知识结构和文化背景。从版权层面来看，AIGC的训练数据通常来源于网络抓取、开源数据集、用户上传等渠道，其版权归属和授权情况不够明确（如图1所示）。训练数据集的版权风险主要与以下原因有关。一是数据来源与数据内容多样。互联网上的数据来源复杂，且版权状况各异，很难在收集过程中对每件作品进行详细的版权调查和授权确认。二是缺乏有效的版权筛查机制。自动化数据收集过程中使用到的网络爬虫等工具不具备有效的版权过滤功能，容易收集到有版权保护的内容。三是数据集的匿名性。许多数据集在收集后会进行去标识化处理，虽然可以为个人隐私保护提供保证，但增加了追踪原始版权持有人的难度。四是难以获得合法授权。涉及的版权持有人数量庞大且分布广泛，实际操作中很难一一联系并获得授权。

内容生成风险

AIGC的技术逻辑是对大量文本数据进行学习，对其中的语言模式、风格、结构等特征进行捕捉，以此生成新的内容。在生成新内容时，AI模型会尽量模仿训练数据的特征，导致生成的内容与训练数据中的某些部分非常相似，这可能会触及相关法律的边界。例如，当图书馆运用AIGC技术开展阅读推广活动时，若生成内容被判定为侵权作品，将不可避免地陷入法律纠纷，面临著作权侵权的法律风险。同时，内容生成模型依赖训练数据的模仿机制，这一底层逻辑成为其难以规避的“先天缺陷”。在全球范围内，AIGC技术所生成内容的作品属性认定及版权归属问题，始终是该行业与法律界争论不休的焦点。

读者使用风险

对于传统图书馆的读者，其引用和标引行为会以明确的规则与指南作为依据，但AIGC技术通过学习大量数据生成内容，并不直接引用原始资料，无法提供准确的引用来源或原始资料出处，使内容的真实性和原创性难以验证，增大了版权保护的难度。同时，读者作为AIGC的用户，可通过输入指令或提供反馈的方式对生成内容产生影响，若用户有意引导AIGC生成未经授权的版权作品，容易导致侵权行为。此外，用户反馈也会对AIGC的输出产生直接影响，若用户对生成内容给予积极反馈，AIGC会倾向于生成更多类似的内容；反之，AIGC会进行调整，从而输出更能满足用户期望的内容，这种反馈循环会让AIGC在不自觉中产生侵权行为。

法律监管风险

目前，有关AIGC技术的法律法规仍相对滞后，很多国家还没有出台专门针对AIGC技术的版权法规，在AIGC生成内容的版权保护方面尚未形成统一的标准。在阅读推广中，图书馆使用AIGC技术，容易面临法律法规不明确、监管不到位的风险。同时，互联网的无国界属性，使得AIGC技术的应用天然具备跨国界特征，图书馆在使用AIGC技术时，容易涉及跨国版权纠纷，而不同国家的版权法规存在一定差异，增加了图书馆版权问题的复杂性和不确定性。

图书馆使用AIGC版权风险的规避策略

强化数据管理与保护

图书馆需对使用AIGC的版权风险进行有效规避，保障数据使用的合法性和安全性。首先，加强对内容筛选与监管。图书馆需制定严格的内容筛选标准，对AIGC内容进行细致筛选，让推广的内容不仅具有高质量，还与相关版权法规相符。同时，图书馆需构建完善的AIGC内容监管机制，针对阅读推广活动中使用的所有内容进行实时监控，使其与法律法规和版权要求的内容相符。其次，关注数据管理。图书馆需建立数据管理制度，结合数据的重要性和敏感性，将数据分为不同类别，并对其实施差异化的保护措施，为关键数据提供特殊级别保护。同时，图书馆要建立严格的权限管理机制，只有经过授权的人员才能访问特定数据，并且对所有数据访问行为进行记录，及时发现异常访问。此外，对存储在服务器和数据库中的敏感数据进行加密处理，并在传输过程中使用加密技术，防止数据在传输过程中被截获或篡改。最后，做好实时监控与审计。图书馆要建立实时监控系统，对AIGC生成内容的使用情况进行跟踪，及时发现并处理版权问题。同时，图书馆要对数据使用情况进行定期审计，让所有操作符合版权法和使用协议，及时纠正不当行为。

明确生成内容版权归属

为有效规避阅读推广中的著作权风险，图书馆需深入了解AIGC生成内容的版权归属与合理使用范围。首先，强化版权审查工作。在对AIGC生成的内容进行使用前，图书馆需对其进行严格的版权审查，确保其内容来源合法且已获得必要授权。一般来说，图书馆可通过内部审查，评估潜在的著作权风险。其次，明确生成内容的权利归属。若AIGC生成内容涉及创作思路、选择素材、编辑修改等类似于人类智力的创作，其内容可纳入人类作者作品，享受法律保护。面对这种情况，图书馆需明确AIGC生成内容的所有权归属，并获得相应的授权。例如，与AIGC技术的提供者签订版权协议，确保图书馆使用这些内容的合法性。最后，合理使用AIGC生成内容。图书馆在使用AIGC生成内容时，需谨慎处理著作权问题，一般可以将《中华人民共和国著作权法》作为依据，按照相关规定在合理范围内使用AIGC生成内容。但AIGC生成内容的合理使用尚无明确的法律规定，图书馆还需尽量遵循合理使用原则，避免出现潜在的著作权风险。

规范读者使用行为

图书馆作为知识版权的保护者，需对馆内读者的版权侵权行为进行有效制止，避免因读者使用不当，加大版权侵权损害。首先，加强版权宣传与教育。图书馆需积极开展版权宣传和教育活动，对用户的教育和引导进行关注，提高公众对AIGC版权问题的认识和重视程度，避免用户在使用AIGC生成内容时侵犯他人版权。同时，图书馆要为读者提供法律咨询和援助服务，帮助其解决在使用AIGC内容时遇到的各类版权问题，使其更好地理解和遵守版权法规。其次，做好预防性设计。图书馆需在提供人工智能生成服务时，确保服务具有防止用户侵权的机制。例如，在算法模型设计阶段，图书馆可以纳入特定的参数和规则，防止用户通过特定指令、评级或反馈诱导AIGC生成侵权内容。同时，图书馆要与算法开发人员开展紧密合作，对可能出现的侵权风险进行有效识别与规避。此外，图书馆还需在界面设计中明确AIGC工具不能应用于生成侵权内容，强化用户版权意识，并设计自动监控系统，对AIGC工具的运行状态与用户行为开展定期检查，及时发现潜在侵权行为并发出警告。最后，合理处置用户不当行为。对于首次试图利用人工智能生成侵权内容的用户，图书馆需发出警告，并对其行为进行限制。对于屡次违规的用户，图书馆需采取更为严格的措施暂停或终止服务，并将其纳入失信黑名单。此外，当接到侵权通知时，图书馆需立刻停止生成侵权内容，并做好删除处理，针对数据输入标准和算法模型进行优化调整，以免AIGC工具重复生成侵权内容。

评估侵权风险与合规审查

使用AIGC技术时，图书馆需对版权问题展开全面且细致的评估与审查工作，让其与法律法规相符。首先，完善版权法规与图书馆内部管理制度。图书馆需积极参与版权法规的制定与修订工作，为法规的完善提供意见和建议，推动版权法规适应AIGC技术的发展。同时，图书馆要与业界同行、法律专家等共同探索开发适应AIGC技术的版权保护新模式，如建立版权保护联盟、开发版权保护技术等，为图书馆阅读推广活动提供有力的版权保障。此外，图书馆应制定明确的人工智能使用规范，通过强化员工培训等手段，确保所有员工了解并遵守内部管理制度。其次，建立风险预警与纠纷应对机制。图书馆应建立风险预警机制，密切关注国内外有关AIGC版权问题的最新动态和法律法规变化，及时调整风险应对策略，为其优化提供便利。同时，图书馆要制定详细的版权纠纷应急预案，明确纠纷处理流程、责任划分和应对措施，在版权纠纷发生时迅速、有效地进行处理。此外，图书馆需与内容提供者、技术服务商等合作方构建紧密协作机制，对可能发生的版权纠纷进行有效应对，让双方权益得到有效保障。最后，优化合规审查流程。图书馆需设立专门的合规审查流程，针对AIGC生成内容的侵权问题展开评估，借助技术手段对生成内容与已知作品进行比对，做好潜在侵权问题的有效识别。同时，图书馆需对生成内容的合规性展开审查，确保其不违反法律法规。此外，图书馆需对AIGC的使用情况进行审查，并做好内部管理制度的更新，更好应对出现的版权风险与合规问题。

综上所述，在生成式人工智能（AIGC）迅速发展背景下，图书馆的阅读推广活动正面临前所未有的机遇与挑战。一方面，AIGC技术的应用为内容生成提供便利，为图书馆的阅读推广提供丰富的素材和灵活的传播方式；另一方面，AIGC技术的应用让图书馆的版权问题变得更加复杂，需在使用过程中足够谨慎，为创作者的合法权益提供保障。在未来发展中，图书馆应持续关注AIGC技术的发展及其对阅读推广形式的影响，重点关注版权风险，通过科学合理的应对措施，最大限度地降低版权风险，为图书馆的阅读推广活动创造良好的版权环境，推动其可持续发展。

浙江省图书馆学会2024年度立项不资助学术研究课题“基于生成式人工智能的图书馆阅读推广版权风险研究”（编号：Ztx2024B-16）。

（作者单位：中共宁波市委党校）