王 蕾
（中国社会科学院大学图书馆,北京 102488）
现代信息技术（ITs）时代人工智能的进步每天都在发生,人工智能是一种基于大数据的颠覆性技术,已经成为21 世纪的众多行业提高生产力和组织效率不可或缺的工具。
2022 年底,当ChatGPT（只需简短提示即可生成合理连贯文本的大型语言模型）,以及Midjourney、DALLE2（文本到图像、视频的智能艺术生成模型）等生成式人工智能模型的出现标志着生成式AI 技术的重大突破,引燃了新一轮的AI 革命,人工智能飞跃性的“智能”进步,令创造性、知识性工作领域的众多从业人员感受到其强大的智慧性,并产生了深刻的危机与畏惧感,然而科技的飞速发展永远不会停滞,放眼未来,人工智能必将与人类携手在教育、文化、科技等众多精神文明领域共创一系列诱人的交叉、交互前景。
2023 年2 月13 日中国教育部部长怀进鹏在以“数字变革与教育未来”为主题的世界数字教育大会上提出“推动教育治理高效化、精准化,通过人工智能、大数据等技术应用,实现业务协同、流程优化、结构重塑、精准管理,从而更好提升教育管理效率和教育决策科学化水平”[1]。
高校图书馆作为高校重要的教育、教学、科研支持中心,内嵌于高等教育这一生态系统,势必需要进行数字变革并与未来教育的整体发展目标看齐,思考人工智能时代高校图书馆新的功能、作用与价值,探索一套与人工智能、大数据等技术应用相融合的管理、服务架构,优化服务内容,提供人机协同的支持服务,对用户通过人工智能进行创造性、自适应学习或开展协同性、增强性教学给予智能化支撑,为大学实现更加优质的教育做出新贡献。
鉴于此,本文将探讨如何构建高校图书馆“人机协同”发展服务框架,并提出相关途径和实施策略,以期为高校图书馆发展人机协同建设,辅助推进高等教育信息化改革,提供新的理论参考与研究思路。
工业革命4.0 如同其他重大革命一样,对已经建立的多领域系统和环境产生了重大的影响与改变,在这些变化的场景中,焦点落在社会中颠覆性技术的出现上,如人工智能（AI）、物联网（IoT）、大数据和基于云的技术,人工智能是当前多种技术进步的核心因素。
随着人类的生活、学习和职业中越来越多的细微环节被人工智能所渗透,人工智能应用程序也越来越多地进入学习环境、工作场所,人类终将与AI 同行,使生活、学习、工作各个方面优化到某种更实用、高效的目标。
目前,人工智能已经成为教育、图情领域学术研究的热点,越来越多的研究在人机协作、人机融合方面呈现出大量新的关注点,强调了人机协同的重要性,对于人工智能如何融入学习和知识实践,促进未来的教育,推动图书馆事业提出了多方的见解。
例如,Hermann 认为ChatGPT 可以是一个很好的AI 助教在智能教育中发挥积极与重要作用[2]。Xu 提出了学习人工智能对教育工作者的重要性,即“知道如何使用人工智能的教育者可能会取代不知道如何使用的教育者,人工智能可以赋予教育者更多的能力并促进他们的角色转变,大幅提高管理效率和决策水平”[3]。
Yazdanian 等人认为人工智能能够准确预测未来的新兴技能,可以帮助教育机构跟上劳动力市场的快速变化,并为大学提升应对新趋势的反应能力[4]。
Rahawan 指出教育关注的是让人们做好驾驭复杂未来的准备,未来的教育需要涉及与人工智能的积极参与和合作,需要构建人类和机器学习交叉点的核心基础理论,以及如何将这些理论如何应用于教育系统方面的各个方面[5]。
Wise等人提出人工智能为对话学习提供了新的机会,对教育提出了新的学习需求,即建立在计算机支持的协作学习需求[6]。
Luckin 等人提出了AI 就绪的概念,并探讨了教育领域如何进行AI 就绪,构建了“EThICAL”七步框架,指出具备AI 就绪能力的教育工作者将能够更好地利用人工智能为学生提供服务与支持[7]。
Rivero 的研究侧重于图情学科的人工智能学习,描述人工智能如何融合应用于图书馆职业培训以及工作场所应用[8]。
Carvahlo 等人通过关注人工智能世界中的学习,对人工智能世界中教育设计以及如何推进未来教育的问题展开探讨,建立人类与人工智能交互的教育设计模型,为人工智能如何支持、增强和指导学习提供指导[9]。
Markauskaite等人通过与多位专家访谈探索人类学习与人工智能领域的协同空间如何构建[10]。
《大学图书馆现代化指南针报告》中提出应用大数据、人工智能等创新技术实现大学图书馆的全方位升级与转型是其适应快速发展的技术环境的必然要求。
大学图书馆技术应用亟待突破的具体问题中重点涉及人工智能等新技术的应用,要推进人工智能等新技术在自动编目与标引、用户咨询、智能推送、行为数据挖掘等各个场景的实际应用[11]。
如何通过大数据、人工智能等新一代信息技术的协作支持推进管理模式改革、业务流程重组与优化,提升管理效率和决策、服务能力,满足高校师生在人工智能时代先进性、个性化、弹性化、高效化、智能化等方面的要求,已成为高校图书馆现代化转型、智慧化创新发展的主要需求驱动力。
这迫使高校图书馆需要放眼社会的最新发展且立足现实,及时响应当前的先进技术,以人工智能技术为基础发展创新驱动,以人机协同的方式融入管理与服务的各环节,增强在教学科研、学习交流、知识服务、资源建设等各方面的服务能力。
近些年图书馆在围绕数字化转型,向着智慧图书馆进化与发展的过程中,人工智能在其中的促进作用尤为显著。
图情领域关于人工智能的研究在过去几年里一直在增长,许多学者认为人工智能可以合理地改变图书馆服务,并逐渐发展图书馆围绕人工智能进行创新与发展的意识,更加渴望在图书馆提供的具体服务中探索人工智能技术融入的可能性[12]。
例如,积极尝试采用人工智能提供“替代教育服务”[13]等。
随着ChatGPT 出现,越来越多的图情研究者也在思考人工智能是否已具备与馆员相似的服务能力,能否真正独立的面向用户开展信息服务,能否给用户带来更好的服务体验等问题。
对此,莫拉维克悖论提供了一种客观分析人工智能“可为”与“不可为”的视角。
厘清图书馆人工智能应用中的莫拉维克悖论现象,有助于理性地梳理馆员的未来努力方向,正确引导人工智能在图书馆中的实践与应用。
3.1 莫拉维克悖论
20 世纪80 年代,一部分早期人工智能研究者意识到人工智能在现实世界中存在局限性,即人工智能的“智能”是有限的。
汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）等研究者提出“计算机在智力测试或下棋游戏中展现出成人水平的表现能力相对容易,而让计算机实现一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能”[14]。
这个理论被称为“AI 的婴儿悖论”,该理论的核心观点是,虽然人工智能系统在某些方面可能会超越人类,但在另外一些方面,例如感知、理解和创造等方面可能会远远落后于人类。这是因为人类智能是人整体所具有的功能[15],人类的感知和行动能力是通过长时间的进化和学习过程逐步形成的,借助于知识、经验、知觉等理性或非理性逻辑与外部情境发生作用从而产生意识和认知,甚至内化为本能反应[16]。
而人工智能的本质是基于人工制造的信息处理系统和预测模型,按照事先设置好的形式语言和算法规则通过大量的数据和算法优化来实现类似的能力,难以灵活应对外部情境的千变万化,具有明显的技术逻辑特征。
人工智能能够快速地从数量极其庞大的线索中搜索到关联信息并给出一个答案,而人类经常是凭借经验、直觉甚至是情绪情感、兴趣偏好做出堪称成功的选择[17]。莫拉维克悖论恰好映射出人工智能和人类智能的本质区别,清晰指明了人工智能“可及”与“不可及”的领域。
由于人工智能具有革命性的潜力,其多项技术正在侵蚀图书馆馆员所占据的各项业务领域,导致部分业务岗位将会过时或不再是组织发展所必需的。
因此,图书馆势必要重新思考管理、服务结构,结合人工智能的优势与劣势考虑馆员的未来服务重点、发展方向,以及对人机协同模式的探索。
3.2 人工智能的“可及”与“不可及”
当前,在图书馆服务中,人工智能技术的主要应用分支包括:专家系统、机器学习（深度学习）、机器人、自然语言处理、机器视觉和语音识别。
例如,专家系统可以复制图书馆员的行为意图,确保机器会像图书管理员一样做出战略性的反应,并不断跟踪用户的搜索行为,智能地满足他们的查询需求,辅助提升检索精度。
机器学习基于算法和分析,通过让计算机学习数据和经验来改进性能,支持图书馆分析用户的搜索行为、资源获取模式,预测读者借书的需求、图书馆人流,制定更加科学的资源建设计划,实现对馆藏资源、空间建设的自主评估等。
以Chat-GPT 为代表的自然语言处理,具有强大的数据搜索与汇总整合功能,可以访问数十亿个参数和文本,在给定的研究数据范围中进行快速的数据搜索,只需几句提示性短语即可在几分钟甚至更短的时间,生成合理规范的书面回应。
另外,ChatGPT 具有强大的意图理解与有效解决问题的功能。
ChatGPT 出现之前,前几代人工智能聊天机器人的反应往往局限于定义明确的任务或问题,意图理解功能性较低,当被要求回答预先编程内容之外的问题时,则会出现“乱跳”现象或者直接终结对话。
ChatGPT 基于全新的半监督学习算法,使得它对用户的意图理解能力显著增强,能够基于人类的纯文本语言和口语通过上下文理解用户的意图,可以有效的识别各种问题,从互联网的大量信息中,开展科学的推理,做出准确的反应,生成有效的内容,并通过与用户越来越多的交互进行自我改进。
另外,该模型承认自己的错误,会试图拒绝用户不适当的请求,可以针对提问提供一种较为道德和公正的回应。
而且,在建立“个人”对话的过程中,可以设计ChatGPT 的人设,使其充当馆员角色,完整地对话过程中无需人工馆员的干预,将其集成到图书馆的智能搜索管理平台中,可以大量简化用户的搜索模式,提高检索效率,也可以成为虚拟馆员向用户提供学习与研究指南,向用户定向推送图书馆的相关资源、事件和程序。计算机视觉通过让计算机系统理解和处理图像和视频,可以实现自动图书识别、分类,以及机器巡检等工作,该技术可以对图书馆馆藏资源实现全面监控和维护,及时发现和处理资源的故障和问题,强化图书馆自动化运作及维护的能力。
总之,人工智能具有强大的智慧性,且具有无比的耐心去做人们需要它做的事情,即使是无穷重复的任务,就像苦苦推石头上山的西西弗一样。
高校图书馆在面对日益庞大和复杂的信息资源时,通过人工智能技术实现数据匹配和知识管理可以在信息服务和管理执行上更加精准、高效,且丰富了图书馆服务的形式,能够让用户感受到更智能、便捷的现代化服务,降低人为错误率、优化业务流程的同时减轻了馆员的常规工作负担,可以将注意力更多地集中在提供更专业、更有针对性的服务上。
尽管ChatGPT 的出现,在人工智能发展历史上是跨时代的大事件,我们承认人工智能在“智力”方面实现了重大突破,但迄今为止,其仍然存在两个明显的缺陷:欠缺创造力和变通能力。
即便是ChatGPT 带来了非常多迷人的特性与价值,例如强大的意图理解功能,内容生成功能,产生某种“创造性”迹象,但该“创作”并不是对创造力的证明,而仅是通过组合和联想技能得以实现。
真正的创造力并不能还原为自由组合和联想,而在于能够提出新问题,或者改变旧问题,改变既有思路,重新建立规则和方法。
人工智能的“智能”在于能行范围内的运算,即只能思考有限的、程序化的、必然的事情,却不可能思考无限性、整体性和不确定性。
而人类用来思考整体性、无限性和不确定性的能力有时候被认为是“理性直观”能力[18]。
所以人工智能的局限性并不意味着人工智能的智力不如人类,而是不同于人类。由于人工智能远离了“具身”的人类智能,面对人的直觉、灵感、经验、情感等影响用户服务效果的心智要素,人工智能的应对能力明显逊色于人类智能,甚至可以说,凡属“感” 的范畴,计算机都无能为力[19],所以人工智能的“无感”,注定了基于人工智能的服务应用是“离身”的,对于高校图书馆向用户服务和教育的“具身”需求势必会发生矛盾。
另外,ChatGPT 只是一种AI 模型,是人所役使的“工具”,不存在具有自主的主体性,无法不以人类为目的,自主提供其强大功能、开展各项服务。
由此可见,人工智能的根本局限性并未消除,无法提供自主性、变通性的服务和开展创造性的工作等,即在此类场景中呈现出莫拉维克悖论现象。
3.3 馆员的“转型”与“守正”
图书馆员是图书馆智能信息服务成功的重要因素,在智能管理与服务中起着重要的作用。
在人工智能时代,信息技术的发展必将推动图书馆员职能和作用发生深刻地转变,但馆员对组织的重要性和价值不会消失,人工智能无法完全取代人类馆员,馆员不应该害怕被人工智能取代,恰恰相反,馆员不仅拥有专业领域知识、技能和经验,还具有直觉、经验、人际交往等人类独有的技能,以及适应性、灵活性、创造性等人类特有的属性。
面对人工智能的“可及”领域,聪明的馆员应该及时的“转型”,使自己与时俱进,对新的思想和技术保持开放,学习获得更广泛的技能,将人工智能技术作为有效的工作手段为自己赋能,成为有效的信息专业人员,应对未来用户对于智能信息服务模式的要求。
具体来说,高校图书馆需要对图书馆员进行更多关于人工智能在图书馆管理服务中潜在应用的培训,培养一些新技能来保持智能技术进步的相关性和有效性,以便与人工智能系统进行交互、协作。
例如,熟悉了解图书馆中的人工智能应用程序,熟练使用自动化编目、自动化借还书流程等技术,以提高图书馆服务的效率和质量;学习机器学习算法、自然语言处理技术、计算机视觉技术构建和优化图书馆管理系统;学习数据挖掘、数据分析和数据管理,从大量的图书馆数据中提取有用的信息和知识,创建大量可用的元数据,通过数据分析和管理来了解用户的偏好和需求,并为其提供更有效的服务。
对于人工智能“不可及”领域,专业的馆员需要在相应领域恪守基础并寻求突破。
例如,馆员需要稳固专业领域知识并专注于培养人际交往和解决问题的能力,如沟通、协作、组织、策划等能力,处理更加专业、复杂的工作任务,提供更加贴近读者需求的服务和建议,组织和推广图书馆的各项创意类活动等;培养批判性思维的技能,知道人工智能可能存在的局限性和弱点,以及在每次应用人工智能自动化过程中可能会遗漏哪些重要的环节,会出现哪些复杂的道德和法律问题,如隐私、知识产权和偏见等等,以便能够做出道德和正确的决策,区分和确定什么业务应该自动化,什么业务不应该自动化;培养创新能力,拓展开放、敏锐、前瞻的思维方式,在工作与服务中不断尝试新方法、新技术、新模式开展新实践,创造新价值来应对新时代的机遇和挑战。
3.4 人工智能与馆员的协同发展
技术的洪流难以抵抗,但馆员的专业性仍然不可替代,馆员和人工智能都有各自擅长且不可互相替代的优势,人机协作各取其长、协同互补,创造更具价值的知识服务才是高校图书馆未来主要的发展方向,从而形成“人+机器”既大于人也大于机器的效果。
所以,人类智慧需要与人工智能产生接触与碰撞,将人工智能输出的内容整合到人类认知系统中,获得其作为数字工具、思维工具所赋予的启示、能力,进而迸发出更高的认知能力与更新的创造力。高校图书馆应加快有效领导和管理变革,结合自身条件与实际情况,重新思考人工智能时代下图书馆新的功能、作用与价值,确立转型目标并制定“人机协同”的发展规划,探索以人为本、技术为先的管理服务模式,构建与技术驱动和需求驱动相对应的内部创新驱动机制,向着“人机协同”的智慧管理、服务系统迈进与升级。
根据莫拉维克悖论在图书馆服务中的现实关照,我们可知人工智能技术在图书馆的应用实践中具有优势也存在局限,同时人工智能技术也必将为图书馆员创造新的机会,打开新视野。
因此,馆员的服务重点需要根据实际情况进行调整,既要关注基础服务,也要关注人工智能技术的应用和发展,图书馆需要根据任务的性质和难度,平衡两者之间的服务,综合考虑实际需求,根据具体情况进行分析,以充分利用两者的优势,提高图书馆服务的效率和质量。
4.1 构建“人机协同”发展框架的必要性
Engelbart（1963）的研究曾提出人类和机器都需要共同进化,以创造出增强智能的人机系统[20]。
随着大数据、人工智能等新技术的发展,知识工作的未来是人类和人工智能协同的未来,高校图书馆作为学校信息资源中心和知识管理中心,一直是学术研究和学生成长的重要支撑阵地,在科技飞速更迭的信息化时代背景下面临数字化转型、服务创新、管理优化等诸多复杂挑战。
无论从推动高校智慧化校园建设、强化科技服务支持,进而提升图书馆先进、智能和高效形象与价值,还是从经济角度更好地整合资源、节省人力资源成本和科学管理来应对未来的发展要求,高校图书馆都需要视人工智能为一个积极、平等的工作伙伴,积极探索与人工智能理想的工作配置,实现人类智慧和机器智能优势互补、平衡相融,向着“人机协同”的方向共同进化和发展。
因此,构建一个“人机协同”发展框架是高校图书馆对未来趋势的提前布局,不可回避且尤为重要。该框架将引导高校图书馆整体智慧化体系的构建,帮助提高图书馆各项管理与服务的标准化程度,更好地针对业务场景灵活规划应对策略,优化业务流程,促进高校图书馆向着“人、机、信息、资源”多领域深度协同的知识中枢与实践中心步步发展。
4.2 “人机协同”五步发展框架
本研究以高校图书馆工作与服务的本质为核心,结合人机融合与协作的观点,思考高校图书馆转型发展的整体设计,探索如何与人工智能等数字技术架构协同、有效地衔接,形成“人机协同”发展框架,使馆员能够发展、接受人工智能情景化工作方式,提升相关能力;分析、明确人工智能准备活动中组织面临的主要挑战,正确理解组织的“本质”,在“本质”中嵌入所选择的主要挑战,对人工智能技术进行辨识;此外,结合图书馆人工智能应用中的莫拉维克悖论现象,必须了解人工智能优于人类智能的方式,将人工智能视为图书馆面向读者服务与管理中建立更好互联的工具,同时也要认识到人工智能的局限性以及人类智能的复杂性、适应性、灵活性、创造性与决定性,在图书馆内部建立有效使用人工智能技术的模式,从而构成高校图书馆“人机协同”五步发展框架。
如图1 所示。
图1 “人机协同”五步发展框架
4.2.1 激发与认知
两个认知系统（人类认知和人工智能）,每个系统以不同的方式、不同的规模和不同的速度进行认知工作,具有不同的优势和能力。
要真正实现协作,两个认知系统需要共享认知。
也就是说,人类和人工智能都必须双向洞察并理解对方的知识。
所以,图书馆需要积极引导、激发馆员学习人工智能技术的热情和兴趣,组织学习、交流、实践等活动促进馆员对人工智能进行基础与正确的认知,了解什么是人工智能,并接受与发展人工智能协同工作的思想准备,了解到人工智能可能给图书馆整体运作及馆员个人工作带来的新可能性,以及发挥的新作用。另外,建立激励机制,如技术奖励、晋升机会等,鼓励馆员积极学习和应用人工智能技术,提高应用人工智能开展工作的积极性和创新能力。
同时,图书馆可以整理业务知识文档,包括图书馆的规章制度、服务流程、常见问题解答等,作为人工智能系统学习的基础材料,或建立一个知识图谱,将不同业务领域的知识进行分类和整理,利用人工智能技术进行自动化学习和更新,使其理解图书馆不同业务领域的知识与任务,从而实现人机双向认知。
4.2.2 辨识与提升
在宽泛的人工智能范畴内,人工智能技术又有不同细分以及应用领域,图书馆首先需要全面研究人工智能技术,了解人工智能技术的发展趋势和应用场景,明确人工智能的作用和局限性,并开展技术评估,比较不同技术的优劣,考虑技术应用的成本效益,选择最经济、最实用的技术应用于图书馆业务。然后,进行市场应用调研,梳理业务流程和业务痛点,确定需要应用人工智能技术的业务领域,了解图书馆领域中人工智能技术的应用案例、用户的需求和期望、具体技术的成熟度和适用性。
以及,对适用的人工智能技术进行试验和验证,评估技术的实际效果和应用价值。
另外,科技飞速发展的时代对馆员专业知识和核心技能提出了更高的要求,高校图书馆要提升馆员团队整体的人工智能技术应用水平和应用效果。一方面引进相关领域的专业人才,另一方面,建立馆员培训计划,为馆员提供学习资源,鼓励馆员加大对人工智能等新技术的批判性接触,明确不同人工智能技术之间的差异,结合自身特定的业务内容选择适合的人工智能技术,有针对性地开展技能培训,提升数据技能、创新意识、快速学习能力、服务开发能力、数字工具使用能力等,保持自身在人工智能世界中工作和服务的相关性。
4.2.3 分工与协作
随着人工智能功能性的大幅提升,使人类和机器之间智能、劳动和权力的分配被重新洗牌。
就图书馆工作而言,虽然人工智能可以处理大量的数据和信息,比馆员更快地执行常规认知任务,但其并不具备馆员丰富的专业知识和服务经验,不能替代馆员开展人性化的人际交流和情感互动,无法根据用户的需求和变化,灵活调整服务内容。
所以,图书馆在对馆员和人工智能进行分工与协调时,要确定人机协同服务的目标,是提高服务效率,优化服务质量,还是提高用户体验等,需要综合考虑多种因素。
第一,从用户的需求和体验角度出发,合理分配馆员和人工智能技术的工作任务,提高用户的体验感和满意度,避免各项服务对人工智能的过度依赖。
第二,充分尊重馆员的意见和建议,利用馆员的专业知识和经验建立人机协作机制与人机协同服务模块,制定人工智能技术的应用规范和标准,明确服务模块的功能、流程、接口等,确保技术应用的安全、可靠和服务体验的专业、有效。
第三,从服务效率和质量的角度明确人工智能与馆员的分工和责任,考虑馆员和人工智能技术的各自优势项目、工作能力和效率,合理分配工作任务和时间,确保工作的顺利协调和高效衔接,找寻最佳的协作模式,促进双方的优势互补,并建立跨部门、跨机构的合作机制,促进技术应用的协同和共享。
例如,图书馆可以利用人工智能技术对一些重复性的工作流程进行自动化,处理某些简单、高频的任务,如自动化编目书籍、自动化流通书籍等,这样可以减轻馆员的工作量,提升服务效率;也可以将人工智分配在某项业务工作的部分环节里,例如通过智能阅读平台收集读者的阅读行为数据,并对数据进行分析,为下一环节馆员根据数据分析结果识别不同读者的阅读需求,为读者提供不同的服务内容、反馈和指导打下基础,并优化馆藏管理和服务规划;或者将人工智能视为工作助理贯穿业务始终,例如在参考咨询服务中,人工智能作为馆员的助理可以根据馆员与学生的现有对话主动搜索背景信息,这些信息可能包括学术文献摘要、同类型问题、开放式网络搜索等等,同时还可以提供参考咨询服务期间的对话摘要,全程参与其中,帮助馆员改进服务方法,提升服务质量;再或开发独立工作任务,在人工智能系统中创建例程,实现自动化,如通过使用类似ChatGPT 的智能聊天机器人代替馆员进行读者服务,凭借其较强的意图理解功能尝试模拟人工馆员以人性化的方式与读者开展沟通与交流。
4.2.4 决策与评估
人类和人工智能之间的交集是当人工智能产生知识输出,由人类进行最终仲裁。
所以当馆员与人工智能合作为用户服务时,既需要合理地组织与协调,也需要综合、果断地决策与严谨、专业地评估。决策阶段,图书馆需要考虑人工智能可以访问哪些数据,组织当前可用的数据,思考未来需要收集的数据,对人机协同的业务做出全面和准确的判断,馆员凭借自身业务知识和经验对数据源进行收集、识别、整理、挑选,对人工智能的工作环节引导方向。
同时,对技术应用的风险进行判断,排除技术应用可能带来的风险和影响,采取相应的措施进行管理和控制。
评估阶段,图书馆需要建立评估标准,确立评估人工智能输出的内容质量标准,包括安全性、准确性、公正性、体验性等;以及道德影响的标准,如是否尊重隐私、是否侵犯人权、是否造成社会不公等。
馆员需要对人工智能分析输出的内容进行专业化鉴别与评估,并对人机协同服务的效果和成效开展评估,为服务的改进和优化提供参考,以人为中心提升人工智能协同的可靠性与有用性,并使图书馆提供的服务更具创造性、启发性、智慧性。
4.2.5 推广与改进
当人机协同的业务模块正式应用于图书馆管理与服务中,需要积极开展推广工作,通过宣传材料、宣传活动、社交媒体、组织培训、咨询服务等方式,向用户宣传人机协同服务系统的特点、功能和优势,详细介绍人机协同业务的使用方法、操作流程、注意事项和专业建议,让更多的用户了解并积极使用图书馆人机协同服务系统提供的智慧服务。
同时,成立专业的团队,负责人机协同服务系统的开发、维护和调研,建立用户反馈渠道,收集用户的意见和建议,增加对内研讨与对外交流,从内部找问题与不足,从外部借鉴的经验与做法,不断对服务模块进行优化,对用户体验进行改善,对技术系统进行更新等,以提升服务的便捷性、易用性、稳定性等使用价值和效果,适应用户的最新变化、需求和技术的发展趋势。再有,加强数据安全和隐私保护,确保用户信息不被泄露或滥用,提高服务系统的可靠性,从而完成高校图书馆人机协同升级智慧服务体系的五步发展流程。
“人机协同”五步发展框架的应用对馆员个人及组织群体的数字化能力提出了更高的要求。
该框架中技术鉴定评估、专业模块分工、制定协同方案、技术风险判断、流程优化改进等具体工作的落实难度较大,对于传统的馆员和组织存在一定的难度和挑战。
所以,高校图书馆一方面需积极推进内部培训提升馆员的人工智能素养,引进人工智能技术研究和应用的专业人才,共同组建专业团队;或通过外聘、外包等方式获取相关资源、技术支持和解决方案。
另一方面,拓展合作范围,与学校内部的计算机科学、人工智能等专业学院、技术部门、管理部门或外部的数据商、科技公司等机构合作建设人工智能实验室,共同营造智能、开放的合作关系来保障“人机协同”框架的落实。
此外,人工智能需要大量的数据来进行训练和学习,高校图书馆需要加大数据基础设施建设,为“人机协同”框架的实践给予底层保障。
首先,建立完整的数据集,包括馆藏资源、读者信息、借阅数据、图书馆流通数据等,对密集采样的、细粒度的、时间有序的主体活动数据进行跟踪,为数据分析和应用提供基础。
其次,建立科学的数据存储和管理系统,包括数据备份、数据恢复、数据安全等,确保数据的完整性和安全性。
再有,实现数据共享和开放,提高数据的应用价值,建立起更趋向于符合自身智能发展需求与支持用户需求的数据空间。
同时,在引入人工智能技术时,高校图书馆也需要注意平衡技术、服务、风险等多方面的关系,防范人工智能对高校图书馆带来一些负面影响。
如,成本不可控,引入人工智能技术需要投入大量的资金和技术支持,这可能会增加高校图书馆的运营成本;过度技术依赖,高校图书馆可能会过度依赖人工智能技术,而忽略传统图书馆服务的价值和意义,导致用户体验感和传统服务质量下降,对组织文化产生负面影响;技术更新存在风险,随着人工智能技术的不断更新和升级,高校图书馆需要不断跟进并更新技术设备和服务,可能会带来不确定的风险等问题有待未来继续探索。
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