钟冬阳

摘要：人工智能技术的快速发展正推动图书馆行业在服务模式、资源管理、空间运营等关键领域实现数智化的全面升级。现梳理了人工智能在图书馆的核心应用场景，解析了图书馆在应用人工智能过程中面临的风险与挑战，从构建数据安全保护体系、完善知识产权保护机制、强化技术研发与伦理治理、加强人才队伍建设与技术适配四方面提出应对策略，为图书馆高效、合规且可持续地推进智慧化转型提供参考。

随着科学技术的飞速发展，21世纪的图书馆已从数字化转型阶段步入智慧化转型阶段。近年来，智慧图书馆建设一直是行业内的关注热点，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中明确提出，要积极发展智慧图书馆，推进公共文化场馆数字化发展。人工智能（AI）技术是智慧图书馆的关键技术支撑，在图书馆的服务、资源管理和空间建设等方面均有体现。文章旨在分析AI驱动图书馆智慧化转型面临的风险与挑战，并提出应对策略。

人工智能在图书馆的核心应用场景

智慧服务模式的重构与升级

图书馆智慧服务是指借助大数据、物联网、AI等前沿技术，深入感知并智能分析用户需求，为用户提供便捷且具有个性化的智能知识服务。AI技术的快速发展，推动图书馆的智慧服务模式发生变革并全面升级。

在信息检索服务方面，图书馆借助生成式AI及检索增强生成技术，使传统的关键词检索朝着对话式、生成式转变，提升了问答的准确性和交互体验。在AI大模型驱动下，图书馆的参考咨询服务实现了从“被动应答”到“智慧咨询”的范式升级。以往的参考咨询服务主要是馆员借助邮件或在线聊天等方式解答读者疑问，如今图书馆能借助智能技术，对常见且重复性高的咨询提供7×24小时响应，馆员可专注复杂、深层次的知识服务，如专业文献分析与科研项目咨询。这种“机器+馆员”的协同模式有效提高了图书馆的服务效率，拓展了专业深度。

AI技术可帮助图书馆整合多模态资源。例如，当用户查找某书画作品时，智能搜索系统可自动将该作品的高清图像、创作背景视频以及相关艺术家访谈音频等内容关联起来，构建立体知识图谱，给读者带来沉浸式、多维度的资源探索感受。

资源建设与管理的数智化转型

新一代AI技术为图书馆资源建设与管理的数智化转型升级提供了有力支持，极大提高了核心业务的开展质量和实施效率。

在资源建设领域，智慧编目借助AI智能处理技术，达成了编目流程从“人工逐字段手工录入”到“图像识别自动采集”的转变，提升了编目工作的效率与质量，加速了图书回溯建库的推进，为资源的系统化整合与高效利用奠定了坚实基础[1]。

在资源发现与个性化推荐方面，智能推荐算法技术凭借强大的数据整合分析能力，深入剖析用户借阅记录、检索历史、浏览偏好等数据，构建出更精准的用户需求画像，为用户提供符合其兴趣爱好与专业研究需求的馆藏资源。这种个性化的资源推送服务模式，提高了馆藏文献的流通率。

智慧空间的优化

图书馆的智慧空间建设以物联网、大数据、AI、增强现实（AR）等现代信息技术为支撑，将物理空间、数字资源以及智能终端进行深度融合，构建出兼具互联、高效、个性化与沉浸式的学习研究与协作创新环境。部分图书馆借助物联网传感器、智能机器人等设备，达成了空间自适应调控、智能导览、资产盘点以及安全监控等多种功能，有效提升了空间利用率与用户体验[2]。

在自动化资产盘点方面，盘点机器人依靠高清摄像头及RFID（射频识别）技术，可自动且高效地开展馆藏资产清点工作，其准确性和效率要比人工高很多，大大减轻了馆员的工作负担。

在智能导览与交互方面，导览机器人借助语音交互不仅能为用户规划路径并将其引导至目的地，还会为用户介绍空间布局和馆藏信息。

在环境自适应调控方面，物联网传感器实时收集温湿度、光照、人流等数据并实时传输至中央控制系统，自动调节空调温度与照明亮度，在保证环境舒适的前提下实现节能增效。

在全方位安全监控方面，多种技术集成的智能安防系统，可实现24小时不间断监控，并在检测到异常时自动报警，及时通知安保人员处置。

面临的挑战与风险

数据安全与隐私风险

AI在图书馆的应用使数据安全与隐私保护面临多重挑战，具体体现在技术、法律、读者意识及资源管理等层面[3]。

在技术层面，云计算与大数据技术催生了海量数据，导致传统加密技术因安全性不足而面临风险，难以有效抵御最新网络攻击。同时，由于图书馆大多与第三方技术公司合作，第三方公司可能存在的技术漏洞或权限滥用问题加剧了数据泄露风险。此外，物联网设备的普及模糊了物理与虚拟的边界，其收集的用户数据存在被非法获取的风险。

在法律层面，日益严格的数据保护法规，如GDPR（《通用数据保护条例》）、PIPL（《中华人民共和国个人信息保护法》）等，对图书馆合规性提出了更高要求，现有的隐私政策和处理流程已不再适用。

在读者层面，信息过载让读者难以辨别隐私信息，冗长的隐私政策也加大了理解难度，儿童、青少年以及老年读者可能因认知或能力受限，更易无意识地泄露个人信息。总体而言，用户隐私保护意识提升速度仍较为缓慢。

在资源管理层面，资金、设备以及专业人才等资源的匮乏，制约了图书馆数据防护能力的提升。图书馆内部管理机制不完善，数据管控和用户反馈渠道缺失，使读者难以参与隐私保护工作。这不仅会加剧数据泄露风险，还可能损害用户权益与图书馆公信力。

知识产权争议困境

在图书馆数字化转型及其与新技术融合的进程中，知识产权争议在资源建设、服务供给和技术应用的全链条呈现出多维度、动态化的复杂态势。

在资源建设环节，版权归属问题非常复杂。一方面，数字资源有多种来源渠道，如外购数据库、自建数据库、开放数据库等，其中会有部分资源存在权利链条不清、原始权利人难以追溯的问题[4]；同时，商业数据库的授权协议常对“使用范围”“跨平台传播”等关键条款界定模糊。另一方面，在古籍数字化过程中，现代点校成果的二次权利归属也存在争议，加剧了侵权风险。

在图书馆为用户提供数字资源服务期间，用户行为的隐蔽特性以及失控状况，在很大程度上引发了新的矛盾。恶意下载、账号共享以及利用爬虫工具批量获取资源等行为频繁出现，然而图书馆针对这类行为的监管能力却较为有限，现行法律对于“合理使用”“适当引用”的界定，难以充分契合数字环境，使文献传递、馆际互借等服务的合规边界变得模糊不清，图书馆可能因监管不到位而承担连带责任。

在技术应用领域，生成式AI的广泛普及使图书馆面临全新挑战，其训练数据中可能包含未经授权的版权资源，可能构成对复制权的潜在侵犯。对AI生成内容的独创性认定以及权利归属划分，由于缺少明确的法律依据，引发了多方利益争议。数字水印、DRM（数字版权管理）等技术保护措施存在易被破解与过度限制合法使用的双重矛盾。同时，开放获取理念与版权专有性的根本矛盾一直存在，现行法律中缺少与开放获取协议相衔接的法定许可机制，导致图书馆在推动知识普惠与遵守版权规制之间难以实现动态平衡，其公益使命与合规要求间的张力日趋突出。

技术可靠性与伦理失范风险

1.技术可靠性问题

图书馆在应用AI时存在许多技术问题：一方面，生成式AI会因数据源繁杂、训练更新滞后，生成低质量、过时乃至虚假信息（即“幻觉”现象），导致信息的准确性低、质量不高。另一方面，部分AI算法的“黑箱”特性导致数据处理过程不透明，一旦发生数据安全问题，难以定位问题源头。同时，AI算法偏见可能会影响服务的公平性，并与“信息茧房”效应叠加，导致对特定群体的资源呈现不足，限制用户知识的多元化获取。

2.伦理失范风险

AI在图书馆的快速应用也伴随着多重伦理失范风险：过度依赖技术可能弱化专业馆员的职业判断与人文关怀；AI处理数据时的固有偏差，可能损害文化多样性，使小众语言及文化被边缘化；人机交互失衡易加剧“信息茧房”效应，限制读者的知识探索自由；“数字鸿沟”可能将弱势群体隔离于智慧服务之外，引发社会公平性挑战；此外，数据霸权与潜在的信息操纵不仅可能破坏服务的公正性，还可能为学术不端行为提供便利[5]。

人才短缺与技术适配难题

图书馆人才建设面临的困境主要体现在引进和转型两个方面。在引进方面，主要是高端人才引进困难。受薪酬体系以及职业发展路径等因素限制，图书馆在吸引并留住具备AI算法开发、数据建模等核心能力的专业人才方面面临挑战，关键技术岗位长时间处于空缺状态。在转型方面，主要是现有馆员的转型存在难度。现有馆员的知识结构大多集中在传统文献管理以及读者服务方面，对AI技术的认知以及操作能力普遍欠缺，现有的相关培训缺乏系统性和实践性，且大多停留在理论层面，未能与具体业务场景紧密结合，难以切实提升馆员的技术应用能力[6]。

在技术适配与融合方面，由于图书馆部分业务系统的建设时间与技术架构不同，且与新兴AI技术在数据格式、接口协议等方面难以匹配，AI技术无法有效融入图书馆的核心业务流程。AI技术的引进成本高，涉及硬件升级、软件定制开发与维护的高额资金投入，其漫长的多环节调试与优化周期也提高了综合成本。同时，不同厂商的AI解决方案在技术路线、安全要求等方面存在明显差异，容易在系统集成时引发“数据孤岛”与功能冲突，增加了图书馆的技术选型难度，极大提升了技术应用的复杂性与决策风险。

应对策略

构建全方位的数据安全与隐私保护体系

图书馆应融合数据治理理论、隐私保护法规与实践经验，从制度、技术、用户三个维度构建闭环保护体系，在推进智慧服务的同时，筑牢安全防线。

图书馆的制度规范建设应以“合规性+公信力”为核心，严格遵循《中华人民共和国民法典》《中华人民共和国个人信息保护法》等法规，落实数据收集的“最小必要”原则，明示收集目的、范围与使用边界，并通过书面或电子形式获取用户明确授权。依据数据的敏感程度（如高度敏感的个人身份信息、中度敏感的借阅记录、非敏感的公开信息）实施分级管理与差异化防护。建立数据安全事件应急预案，明确上报与响应时限，并开展定期演练，通过规范流程增强用户信任。

在技术防护方面，打造“全流程防护+透明化治理”体系。采用高强度加密算法与安全传输协议保障数据静态与传输安全，并对核心数据进行异地容灾备份。部署防火墙、入侵检测与防御系统、数据防泄露等技术，建立统一安全日志平台，实时监测与拦截威胁。针对算法“黑箱”问题，引入可解释AI、差分隐私等技术，确保数据处理过程透明、可追溯。

在读者层面，应聚焦个人隐私意识提升与权益保障。多渠道、常态化开展数据安全与隐私保护宣传教育，帮助读者识别风险。开发读者数据自助管理平台，提供便捷的数据查询、权限设置与注销渠道。建立高效的投诉反馈机制，及时响应读者关切，形成“图书馆主动防护，读者自主维护”的协同共治格局。

完善知识产权保护机制与合作模式

1.推动法律与政策完善

图书馆应联合行业协会与科研机构，系统梳理AI生成内容侵权、馆藏资源数字化权属不清等典型案例，明确法律空白，向立法部门提交修法建议，推动在《中华人民共和国著作权法》中增设AI相关条款，明确AI生成内容的属性与图书馆合理使用边界。同时，设立专项小组追踪国内外立法动态与司法实践，形成政策解读报告，为AI项目的合规性评估提供前置指导。

2.健全内部管理体系

图书馆需建立与AI应用适配的知识产权管理部门或专门岗位，统筹知识产权全流程管理。在AI项目立项阶段，由该部门联合技术、业务团队进行专项审查，核实训练数据授权链条，预先界定生成内容权属，从源头规避风险。定期开展结合真实案例的定制化培训，提升全体馆员在AI场景下的版权风险识别与纠纷处理能力。

3.创新外部合作模式

图书馆应通过多元合作摆脱版权困境。在资源获取上，与出版社探索“集中协商”批量授权模式，与个人作者签订个性化的数字化许可协议。在与技术供应商的合作协议中，需明确约定系统知识产权与生成内容的使用权限归属。同时，联合博物馆、档案馆等文化机构，搭建知识产权协同平台，在联合开展古籍AI整理等项目时，实现授权协商与成果共享的效率最大化。

强化技术研发与伦理治理

图书馆需坚持技术创新与伦理规范并重，以“技术突破”与“伦理约束”双轮驱动，在释放智能服务潜力的同时，有效管控风险，实现健康发展。

在技术研发方面，图书馆应聚焦实际需求，攻关关键问题。一是联合高校、企业等组建团队，通过构建馆藏知识库、引入检索验证机制等方式，修正生成式AI的“幻觉”，提升信息准确性；二是从数据和算法双路径入手，采用多元化数据集和公平性算法设计，缓解偏见与“信息茧房”问题；三是加强对系统韧性与数据安全技术的研发，保障服务连续性与用户隐私。

在伦理治理方面，图书馆需构建覆盖全流程的规范体系。首先，制定本行业的AI伦理准则，把数据使用界限及公平性等相关要求融入研发与运营的各个环节；其次，成立由多个利益相关方组成的伦理审查委员会，包括伦理学者、馆员、读者代表等，对AI项目进行全程监督；最后，加强馆员的伦理培训以及对用户的风险科普工作，以提升各方责任意识，推动建立行业统一的伦理标准与多方参与的监督机制。

加强人才队伍建设与技术适配

为应对图书馆在AI应用进程中出现的人才短缺以及技术适配难题，需从人才培养、人才引进以及技术整合三个层面着手，采取切实可行的举措，提升图书馆的人才竞争力与技术适配能力。

在人才培养层面，图书馆应搭建多层次、多渠道的馆员培训体系，全方位提升馆员的AI素养以及专业能力。其一，依据馆员的岗位需求以及能力水平，设计差异化的培训课程体系，并划分为基础课程、专业课程以及高级课程三个层次：基础课程面向全体馆员，主要包含AI基础知识、图书馆AI应用案例等方面内容；专业课程面向相关业务部门馆员，主要覆盖AI技术在信息检索、资源建设、参考咨询等领域的具体应用方法；高级课程面向技术岗位馆员，主要涉及AI算法原理、数据挖掘与分析、系统开发与维护等内容。其二，运用多样化的培训方式，融合线上学习与线下实践，以增强培训效果。例如，借助开设在线课程、设立线下工作坊、组织实地考察学习等方式，为馆员提供灵活便利的学习途径；鼓励馆员参与AI相关的科研项目以及学术交流活动，如申报AI应用研究课题、参加行业研讨会等，促使馆员在实践中提升自身能力。其三，建立培训效果评估机制，依靠考试、实践操作、工作绩效等形式，评估馆员的培训效果，确保培训质量。

在人才引进工作中，图书馆需创新人才引进机制，以吸引高水平专业技术人才加入图书馆队伍。一方面，图书馆可通过提升薪酬待遇、给予良好职业发展空间以及改善工作环境等途径，提高对专业人才的吸引力；另一方面，图书馆可采用柔性引才方式，与高校、科研机构、企业及专家学者构建合作关系，通过聘请兼职教授、项目顾问等形式，邀请外部专家参与图书馆AI项目的研发及咨询工作，弥补内部人才的不足。

在技术整合方面，图书馆要制定科学的技术整合策略，促使AI技术与现有业务系统深度融合，构建统一的技术标准体系。开展现有业务系统的技术评估工作，全面梳理各系统的技术架构、数据格式以及功能模块，明确系统的升级需求与融合方向，并依据评估结果，制订阶段性技术整合计划，优先整合对图书馆核心服务影响较大的系统，如将AI推荐功能与数字资源管理系统整合，实现资源的精准推送。加强与AI技术供应商的沟通合作，要求供应商遵循图书馆制定的技术接口标准，保证AI产品可与现有业务系统无缝对接。图书馆还可联合行业内其他机构，共同推动制定图书馆AI技术应用行业标准，规范AI产品的技术实现、数据格式以及服务流程，解决技术标准不统一的问题。在技术整合过程中，技术部门要注重数据迁移的安全性和系统的稳定性，采用试点测试、分批次上线等方式，逐步推进技术整合工作，降低项目风险。例如，图书馆在整合AI问答系统与参考咨询服务系统时，可先在小范围用户群体中试行，收集用户反馈和系统运行数据，并据此优化调整系统后，再全面上线服务，保证系统的稳定性和服务质量。

人工智能和图书馆的融合，已从技术应用方面的局部探索，逐渐走向体系化重构的深入阶段。未来，智慧图书馆发展要把保障信息公平、保护用户隐私、尊重知识产权、秉持人文关怀融入人工智能技术应用的全过程。只有建立稳固的安全防线、健全的治理框架，打造包容的合作生态以及可持续的人才梯队，图书馆才可在技术浪潮中找准方向，实现技术向善、智慧赋能、以人为本的可持续发展目标。

2025年度中共广西区委党校（广西行政学院）科研课题一般项目“广西公共图书馆服务‘一老一小’的智慧生态系统研究”（项目编号:2025KYKT07）。

（作者单位：中共广西区委党校图书馆）

参考文献：

[1]沈奎林.AIGC在图书馆智慧服务应用中的实践与反思[J].大学图书情报学刊,2025,43(04):10-15.

[2]沈奎林.智慧图书馆建设思考与实践[J].大学图书情报学刊,2022,40(01):7-14.

[3]苗雯雯,邓敏.数智时代公共图书馆用户数据隐私保护策略：基于信任理论视角[J].图书馆工作与研究,2024(S1):3-9.

[4]郭海明.图书馆应用生成式人工智能的知识产权风险与对策[J].潍坊学院学报,2025,25(03):80-84.

[5]张丹丹.生成式AI时代智慧图书馆数据伦理风险防范研究[J].黑龙江教师发展学院学报,2025,44(02):153-156.

[6]刘佳.AI环境下高校智慧馆员能力发展路径探究[J].科技风,2025(24):163-165.