陳安琪

(南京圖書館，江蘇南京210000)

1 引言

人工智能技術(shù)的發(fā)展給圖書館界帶來了深刻的變化，信息過載現(xiàn)象加劇，讀者需求的差異化程度越來越高，圖書館的知識服務(wù)方式亟需轉(zhuǎn)型升級，以滿足讀者的個性化需求。人工智能應(yīng)用于圖書館知識服務(wù)，能夠通過智能化地采集讀者的個人信息和行為信息，掌握讀者的個性化需求和偏好，同時能夠深度整合和挖掘文獻(xiàn)信息，形成知識產(chǎn)品，從而有效提高知識服務(wù)的智能化和個性化水平，推動圖情領(lǐng)域的創(chuàng)新和發(fā)展。本文對人工智能融入圖書館知識服務(wù)的研究熱點(diǎn)和成果做了總結(jié)梳理，列舉了人工智能在知識服務(wù)中的典型應(yīng)用，并構(gòu)建了個性化的知識服務(wù)框架，對未來圖書館應(yīng)用人工智能提供知識服務(wù)的實踐提出了建議和思考，以期為圖情領(lǐng)域的相關(guān)工作和研究提供借鑒。

2 人工智能與知識服務(wù)概述

人工智能(Artificial Intelligence)指的是研究和開發(fā)能夠模擬人的智能的技術(shù)方法，即讓機(jī)器模仿人的思考方式，擁有自主思考和學(xué)習(xí)的能力[1]。人工智能技術(shù)包括認(rèn)知和感知兩大類，感知技術(shù)能夠賦予機(jī)器與人類相似的感官能力，如文字和語音識別技術(shù)，認(rèn)知技術(shù)賦予機(jī)器與人相似的思考和學(xué)習(xí)能力，如自然語言處理、深度學(xué)習(xí)、智能搜索等技術(shù)。人工智能目前已廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療、教育和零售等多個行業(yè)，代替人類從事簡單、重復(fù)的勞動，大大提高了效率。

知識服務(wù)是指通過整合和挖掘各種隱性和顯性知識，提供知識產(chǎn)品和深層次的信息服務(wù)，滿足用戶需求的過程[2]。知識服務(wù)源自國外，最初被稱為企業(yè)知識管理，旨在幫助企業(yè)提高效益和競爭力。美國圖書館協(xié)會率先嘗試將知識服務(wù)融入圖情領(lǐng)域，并于2001年指出，知識服務(wù)是圖書館未來的發(fā)展方向[3]。圖書館擁有大量的文獻(xiàn)信息資源，以及能夠挖掘、整合資源，形成知識產(chǎn)品的專業(yè)館員，具備提供知識服務(wù)的能力。

未來圖書館將在人工智能的支持下，隨時隨地提供知識服務(wù)，實現(xiàn)知識的互聯(lián)互通[4]。人工智能在知識服務(wù)中的應(yīng)用體現(xiàn)在知識生產(chǎn)、用戶分析和智能服務(wù)三個方面。人工智能的深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、知識圖譜、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)智能化的知識生產(chǎn)；情境感知和智能穿戴技術(shù)的發(fā)展，有助于圖書館進(jìn)一步搜集用戶信息，分析用戶的偏好和需求；應(yīng)用人機(jī)交互技術(shù)和智能機(jī)器人提供知識服務(wù)，能夠替代館員簡單、重復(fù)的勞動，提高服務(wù)效率。

3 人工智能融入圖書館知識服務(wù)的研究現(xiàn)狀

圖情領(lǐng)域已經(jīng)有眾多學(xué)者注意到了人工智能的發(fā)展，并開始研究如何將其應(yīng)用于圖書館知識服務(wù)中。本研究基于文獻(xiàn)分析法，對該領(lǐng)域的主要研究進(jìn)行了梳理，發(fā)現(xiàn)目前的研究熱點(diǎn)和研究成果主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

(1)在信息智能化檢索中的應(yīng)用。自然語言處理、文字和圖像識別、視覺搜索、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在信息檢索中的應(yīng)用優(yōu)化了檢索方式，能夠使檢索結(jié)果的準(zhǔn)確性更高，且檢索速度更快，推動了個性化、智能化搜索的發(fā)展。謝智敏和郭倩玲介紹了引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)的智能搜索引擎Semantic Scholar[5]，周偉等則研究了基于差分進(jìn)化算法的智能搜索引擎[6]。

(2)智能機(jī)器人在知識服務(wù)中的應(yīng)用。隨著語音識別、人機(jī)交互技術(shù)、自然語言處理和傳感技術(shù)的發(fā)展，智能機(jī)器人技術(shù)越來越成熟，被廣泛應(yīng)用于圖書館知識服務(wù)。學(xué)者在該領(lǐng)域的研究主要通過實證分析，探究當(dāng)前智能機(jī)器人服務(wù)存在的不足之處，從而指出如何進(jìn)一步將圖書館服務(wù)與智能機(jī)器人相結(jié)合，發(fā)揮其優(yōu)勢。如鮑劼等論述了中國礦業(yè)大學(xué)圖書館引入智能機(jī)器人提供服務(wù)的實踐[7]，樊慧麗和邵波論述了智能機(jī)器人在國內(nèi)外圖書館的應(yīng)用實踐，并指出要培養(yǎng)專業(yè)人才，積極構(gòu)建語料庫，開發(fā)相關(guān)技術(shù)[8]。

(3)在信息分類和數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用。該領(lǐng)域研究者主要圍繞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)抽取、自動分類算法和大數(shù)據(jù)技術(shù)，研究在對信息進(jìn)行處理和分類的過程中，如何提高速度和準(zhǔn)確性，并設(shè)計了多種數(shù)據(jù)挖掘工具，如Spss Clementine、Knowledge Mine等[9]，以及如何在海量數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息，并應(yīng)用于用戶需求分析，如付斌等研究了如何在預(yù)測需求的過程中，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘[10]。

(4)在研究前沿及熱點(diǎn)探測中的應(yīng)用。對研究前沿和熱點(diǎn)的探測和發(fā)現(xiàn)，是圖書館提供知識服務(wù)的重要依據(jù)。該領(lǐng)域?qū)W者的研究重點(diǎn)在如何將自然語言處理、K-means算法、知識元共現(xiàn)技術(shù)融入主題演化分析，從而優(yōu)化現(xiàn)有的分析方法，更準(zhǔn)確地探測研究前沿和熱點(diǎn)，如孫震和冷伏?；谥R元共現(xiàn)技術(shù)，提出了一種ESI研究前沿知識演進(jìn)分析方法[11]。

(5)知識服務(wù)框架構(gòu)建和展望。圖情領(lǐng)域有眾多研究者基于對人工智能的研究及其在圖書館知識服務(wù)中的應(yīng)用，構(gòu)建了基于人工智能的知識服務(wù)體系和框架，并對知識服務(wù)未來的創(chuàng)新路徑提出了思考和建議。張曉林認(rèn)為，人工智能技術(shù)的發(fā)展將重新定義知識服務(wù)，對知識服務(wù)進(jìn)行創(chuàng)新和供給側(cè)改革[12]；柳益君等基于人工智能技術(shù)和以用戶為中心的服務(wù)理念，構(gòu)建了知識服務(wù)體系和路徑，對圖書館知識服務(wù)進(jìn)行了創(chuàng)新[13]；MINSKY等指出，人工智能技術(shù)能夠根據(jù)個體在不同情境下的具體需求，定制個性化的服務(wù)方案[14]。

4 人工智能融入圖書館知識服務(wù)的實踐

4.1 文獻(xiàn)資源的智能數(shù)字化

紙質(zhì)文獻(xiàn)資源的數(shù)字化，是圖書館一項重要的工作，也是圖書館為讀者提供數(shù)字化知識服務(wù)的基礎(chǔ)。圖書館目前一般采用人工的方式對紙質(zhì)文獻(xiàn)進(jìn)行數(shù)字化，但效率較低，且可能損害珍貴的紙質(zhì)文獻(xiàn)[15]。人工智能技術(shù)可以完成對紙質(zhì)文獻(xiàn)資源的自動化掃描，并基于精準(zhǔn)的文字識別和圖片識別技術(shù)，識別文獻(xiàn)的內(nèi)容。Kirtas是知名的機(jī)器人制造商，其制造的全新掃描機(jī)器Kabis采用真空吸附技術(shù)，能夠模擬人手翻書的動作進(jìn)行掃描，同時盡可能避免人手可能對珍貴文獻(xiàn)造成的損害，且掃描速度高達(dá)每小時3300頁，大大超過人工掃描的速度。劍橋大學(xué)圖書館、哈佛大學(xué)圖書館和微軟在線圖書館，都曾在文獻(xiàn)數(shù)字化項目中應(yīng)用Kabis[16]。

4.2 智能化的知識發(fā)現(xiàn)和檢索

知識發(fā)現(xiàn)泛指通過對數(shù)據(jù)的處理，在海量的信息資源中識別、檢索、分類、表示、存儲有用的知識，并發(fā)掘知識之間的關(guān)聯(lián)的過程[17]。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展，數(shù)據(jù)和信息出現(xiàn)爆炸式增長，海量的非結(jié)構(gòu)化信息，導(dǎo)致用戶獲得有用信息的難度越來越大。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和挖掘工具，已經(jīng)無法適應(yīng)當(dāng)下的數(shù)據(jù)環(huán)境，存在檢索準(zhǔn)確率低、無法實現(xiàn)個性化知識發(fā)現(xiàn)的問題。人工智能環(huán)境下，基于Ontology和Agent的智能檢索技術(shù)被廣泛應(yīng)用于圖書館的知識檢索和發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)?？的螤柎髮W(xué)圖書館的“My Library”系統(tǒng)能夠預(yù)測用戶的需求和興趣，具有智能化的信息過濾和推送功能，實現(xiàn)了知識發(fā)現(xiàn)的智能化和知識服務(wù)的個性化[18]。此外，基于位置的檢索和移動視覺檢索也已經(jīng)被應(yīng)用于圖書館信息檢索實踐，大幅降低了用戶的檢索成本。

4.3 智能機(jī)器人

隨著技術(shù)的發(fā)展，用戶使用知識服務(wù)的方式和習(xí)慣也發(fā)生了改變，對服務(wù)的便捷性、即時性提出了更高的要求。過去，圖書館主要采取表單、郵件等方式提供參考咨詢服務(wù)，這種服務(wù)方式效率較低，難以即時響應(yīng)用戶的需求，實時知識服務(wù)成為了必然的選擇。國內(nèi)的部分圖書館開始嘗試用智能機(jī)器人替代館員，例如清華大學(xué)的參考咨詢機(jī)器人“小圖”，以及深圳圖書館的“小圖丁”[19]。人機(jī)交互和自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，使得用戶以自然語言表達(dá)的需求也能被機(jī)器人理解，并迅速得到回應(yīng)。與真人館員相比，機(jī)器人的響應(yīng)速度更快，可以通過調(diào)用圖書館的知識庫，實時地與讀者進(jìn)行交互，解決讀者的需求。

4.4 基于知識圖譜的知識組織

知識圖譜使用“實體—關(guān)系—實體”模型描述數(shù)據(jù)，不僅能夠表現(xiàn)各種客觀存在的實體和知識，還能體現(xiàn)個體間的關(guān)聯(lián)，從而形成語義網(wǎng)絡(luò)，引入知識圖譜可以挖掘知識之間的關(guān)聯(lián)，將其組織成有一定內(nèi)在邏輯、能夠滿足用戶需求的知識體系[20]。自動抽取技術(shù)實現(xiàn)了準(zhǔn)確地在大數(shù)據(jù)中抽取實體和關(guān)系，從而發(fā)現(xiàn)知識之間的關(guān)聯(lián)，是智能化構(gòu)建知識圖譜的核心技術(shù)。具有可視化功能的本體編輯工具RelFinder、RDF-Gravity和LD-VOWL等正逐步完善，并應(yīng)用于實踐中，可見基于人工智能的知識圖譜構(gòu)建平臺已成為現(xiàn)實，實現(xiàn)了智能化的知識組織。上海圖書館建成了用于編輯本體知識的本體服務(wù)中心OSC平臺，包括檢索中心和校驗中心兩部分，能夠查詢和校驗本體[21]。此外，壓縮感知技術(shù)和區(qū)塊鏈的引入，能夠解決知識圖譜在數(shù)據(jù)傳輸和安全方面存在的隱患，進(jìn)一步完善知識圖譜技術(shù)。

5 基于人工智能的圖書館個性化知識服務(wù)框架

本研究結(jié)合人工智能和圖情領(lǐng)域現(xiàn)有的相關(guān)研究成果，以及目前圖書館引入人工智能進(jìn)行知識服務(wù)的實踐，結(jié)合用戶畫像技術(shù)對讀者需求的預(yù)測，構(gòu)建了個性化的知識服務(wù)框架，包含數(shù)據(jù)采集層、畫像應(yīng)用層、知識生產(chǎn)層和個性化服務(wù)層，具體如圖1所示。

5.1 用戶數(shù)據(jù)和知識信息采集

用戶數(shù)據(jù)的采集包括靜態(tài)和動態(tài)的數(shù)據(jù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)又稱顯性數(shù)據(jù)，主要包括用戶的性別、年齡、學(xué)歷、專業(yè)、研究方向等基本屬性；動態(tài)數(shù)據(jù)又稱隱性數(shù)據(jù)，主要是指用戶使用圖書館知識服務(wù)時的行為軌跡，以及對知識服務(wù)內(nèi)容的偏好，如瀏覽歷史、搜索記錄、咨詢信息等，這些數(shù)據(jù)需要清洗、過濾、整合之后才能加以利用[22]。初次接觸和使用知識服務(wù)的新用戶，其有效數(shù)據(jù)集中在靜態(tài)的顯性數(shù)據(jù)，關(guān)于用戶行為的動態(tài)數(shù)據(jù)較少，而用戶使用圖書館知識服務(wù)的過程，也是圖書館不斷收集動態(tài)數(shù)據(jù)，完善用戶畫像的過程。

人工智能的發(fā)展使圖書館能夠以更高的效率，采集規(guī)模更為龐大的用戶數(shù)據(jù)。人機(jī)交互系統(tǒng)能夠在與用戶交互的過程中，記錄用戶的需求和反饋；情境感知和智能感知技術(shù)使得用戶數(shù)據(jù)的來源更為廣泛，通過可穿戴設(shè)備和傳感器，能夠?qū)崟r識別入館讀者，并采集其行為信息，包括讀者在圖書館的位置、移動路線、停留時長等，有效記錄讀者所處的位置和動態(tài)；視覺搜索、語義搜索等智能搜索技術(shù)的發(fā)展，有助于掌握用戶的信息搜索習(xí)慣。

智能化的知識信息采集包括讀者驅(qū)動采購、開放資源獲取和資源的智能數(shù)字化。人工智能在情境感知、知識圖譜、人機(jī)交互方面的技術(shù)優(yōu)勢，能夠即時抓取讀者信息并進(jìn)行分析，幫助圖書館針對讀者的興趣和習(xí)慣，進(jìn)一步優(yōu)化采訪工作。對于互聯(lián)網(wǎng)上隨處可見的開放資源，人工智能軟件能夠自動采集，及時更新，并構(gòu)建專題數(shù)據(jù)庫。此外，基于人工智能技術(shù)開發(fā)的智能機(jī)器人可以實現(xiàn)紙質(zhì)資源的自動化掃描，并識別其中的文字和圖片，完成紙質(zhì)文獻(xiàn)的數(shù)字化。

5.2 基于用戶畫像的個性化需求預(yù)測

通過用戶畫像的構(gòu)建，可以對各類用戶對于圖書館知識服務(wù)的個性化需求和偏好進(jìn)行更加精準(zhǔn)的分析和預(yù)測，為圖書館后續(xù)整合資源、設(shè)計個性化服務(wù)提供基礎(chǔ)和依據(jù)。

畫像生成模塊基于采集到的用戶數(shù)據(jù)對用戶進(jìn)行標(biāo)簽化，然后基于人工智能的知識圖譜技術(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，將標(biāo)簽可視化，生成用戶的個體畫像。在個體畫像繪制完成后，通過K-Means等聚類算法，從海量個體畫像中抽取一定數(shù)量作為簇的中心，然后計算其他畫像到中心的距離，根據(jù)計算結(jié)果，把每一個個體畫像都?xì)w到一個類中，構(gòu)建出不同用戶群體的群體畫像。

在服務(wù)設(shè)計方面，為了加強(qiáng)服務(wù)的針對性，需要保證所提供的服務(wù)和資源與用戶群體之間具有較高的匹配度。圖書館可以引入?yún)f(xié)同過濾算法，包括基于內(nèi)容的協(xié)同過濾，和基于用戶的協(xié)同過濾。前者根據(jù)用戶使用知識服務(wù)的行為和偏好，為其推薦相似的內(nèi)容，即將用戶對于知識服務(wù)的偏好作為向量，計算內(nèi)容之間的相似度，然后找出相似的內(nèi)容推薦給用戶；后者通過比對用戶的個體畫像，找出與該用戶的個人屬性和行為偏好相似度較高的其他用戶，然后根據(jù)其他用戶的畫像分析其對內(nèi)容的偏好，從而預(yù)測該用戶的偏好和需求，為其推送類似的資源和服務(wù)。此外，還可以引入KNN(K最近鄰，K-Nearest Neighbor)分類算法，即如果與某個樣本相似的k個樣本都屬于某一群體，則將該樣本也可歸入這一群體，然后計算資源和服務(wù)與每一個群體的匹配度，根據(jù)每一個用戶群體的自身特性，為其適配相應(yīng)的資源和服務(wù)[23]，從而設(shè)計出個性化的知識服務(wù)產(chǎn)品。

5.3 基于人工智能的知識生產(chǎn)

人工智能可以實現(xiàn)智能化的知識發(fā)現(xiàn)、知識檢索，以及自動化的知識組織，使知識生產(chǎn)更加高效。

人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)智能化的知識發(fā)現(xiàn)。人工智能運(yùn)用文本挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、聚類分析、自然語言處理等技術(shù)，抓取和分析各類信息資源中所蘊(yùn)含的知識內(nèi)容，抽取其中有用的部分進(jìn)行知識組織，形成知識庫。

人工智能的跨庫檢索、智能檢索、自然語言處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于圖書館的信息檢索系統(tǒng)，能夠提高信息檢索的準(zhǔn)確率，并實現(xiàn)全文搜索和預(yù)測性搜索。同時，人工智能的應(yīng)用和發(fā)展，使讀者檢索信息的方式更為多樣化，得到的結(jié)果也更為豐富。過去，讀者通過輸入關(guān)鍵詞在圖書館系統(tǒng)中檢索，得到的結(jié)果通常為數(shù)字或紙質(zhì)文本信息。人工智能使用戶可以通過圖片、語音等方式檢索，并結(jié)合移動視覺檢索和位置檢索，得到更為精準(zhǔn)和豐富的檢索結(jié)果。

人工智能通過算法和技術(shù)的革新，可以基于知識自動抽取繪制知識圖譜，實現(xiàn)知識組織的自動化，并可視化地展示知識之間的關(guān)聯(lián)。此外，人工智能可以自動檢索元數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建MARC記錄或MODS文件，達(dá)到理想的知識揭示和標(biāo)引效果，解決過去各個圖書館之間由于沒有制定統(tǒng)一和完善的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，無法實現(xiàn)統(tǒng)一的信息組織的問題[24]。

5.4 基于人工智能的個性化知識服務(wù)

基于人工智能所構(gòu)建的個性化知識服務(wù)層，包括知識導(dǎo)航、知識推薦、知識共享和知識咨詢四大功能模塊。

知識導(dǎo)航能夠整合多個知識庫，并基于可視化知識圖譜技術(shù)，將知識關(guān)聯(lián)起來，實時展示知識之間的動態(tài)關(guān)系、學(xué)科熱點(diǎn)和研究前沿，將知識體系清晰地呈現(xiàn)在用戶眼前[25]。智能化的知識導(dǎo)航系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)自助式的讀者服務(wù)，幫助讀者自主發(fā)現(xiàn)感興趣的知識，全面把握知識脈絡(luò)，同時也大幅減輕館員的服務(wù)壓力。

知識推薦是人工智能在圖書館信息服務(wù)中的典型應(yīng)用場景，不需要用戶主動提出明確的需求，可以自動根據(jù)用戶畫像和信息檢索行為實時分析用戶的信息需求，智能化地向用戶推薦他們最需要、最感興趣的資源，提升信息利用效率和用戶滿意度[26]。知識推薦系統(tǒng)主要運(yùn)用人工智能的情境感知技術(shù)，實時感知讀者所處的位置和動態(tài)，然后運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對海量用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成用戶的個體畫像和群體畫像，分析用戶的個性化需求和所處的具體場景，為其匹配嵌入式的知識服務(wù)，通過多種渠道向用戶推送，并根據(jù)用戶的行為和反饋實時調(diào)整。

知識共享模塊包括用戶之間，以及圖書館之間的知識共享。首先，圖書館鼓勵用戶通過分享、傳遞和交流，將個體的知識轉(zhuǎn)化為個體的知識，實現(xiàn)協(xié)作共贏?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，構(gòu)建社會圖譜，可以發(fā)現(xiàn)知識傳播網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，從而構(gòu)建知識共享社區(qū)，實現(xiàn)知識的社會化傳播。其次，圖書館可以通過館際協(xié)作，構(gòu)建共享知識服務(wù)平臺，有機(jī)整合各個成員館所開發(fā)的知識產(chǎn)品，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式和服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，實現(xiàn)資源和服務(wù)的共建共享。

知識咨詢模塊引入人工智能技術(shù)，可以實現(xiàn)針對簡單咨詢的自動問答，以及針對復(fù)雜需求的嵌入式服務(wù)。自動問答主要依靠智能機(jī)器人實現(xiàn)，能夠通過語音識別和文字識別技術(shù)理解讀者的問題，并自動匹配答案。智能機(jī)器人能夠大幅減輕咨詢館員的工作壓力，讓館員可以集中精力進(jìn)行知識產(chǎn)品開發(fā)，提供深度服務(wù)。

6 人工智能應(yīng)用于圖書館知識服務(wù)的展望和建議

6.1 加強(qiáng)多方協(xié)同，實現(xiàn)共建共享

為進(jìn)一步發(fā)揮人工智能在圖書館知識服務(wù)中的作用，圖書館應(yīng)在協(xié)同合作的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)知識資源的共建共享，以及知識服務(wù)的智能化、精準(zhǔn)化和個性化。

首先，圖書館之間要加強(qiáng)溝通與合作，包括不同地區(qū)的圖書館，以及高校館和公共館之間的合作，成立專業(yè)性的圖書館聯(lián)盟和區(qū)域圖書館聯(lián)盟，乃至國際圖書館聯(lián)盟，并基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，共同建設(shè)智能化的知識服務(wù)平臺，結(jié)成基于人工智能技術(shù)的智慧圖書館聯(lián)盟。其次，要加強(qiáng)圖書館與企業(yè)、政府之間的協(xié)同合作。圖書館的優(yōu)勢在于擁有大量文獻(xiàn)資源以及用戶數(shù)據(jù)，但技術(shù)力量比較薄弱，缺少相關(guān)的技術(shù)型人才，因此需要相關(guān)企業(yè)提供技術(shù)支持，為圖書館量身定做符合圖書館定位、能夠向用戶提供個性化和智能化服務(wù)的產(chǎn)品，如機(jī)器人館員等。但是，由于圖書館本身具有非營利性，與企業(yè)追求經(jīng)濟(jì)利益的目標(biāo)有天然的矛盾，因此還需要政府發(fā)揮協(xié)調(diào)作用，提供必要的資金支持，在企業(yè)和圖書館之間搭建統(tǒng)籌協(xié)作平臺，幫助圖書館順利引入人工智能技術(shù)，實現(xiàn)知識服務(wù)的智慧化升級。

6.2 用人工智能推動館員隊伍的發(fā)展

知識服務(wù)是一個動態(tài)的過程，知識服務(wù)團(tuán)隊也應(yīng)該在人工智能的推動下積極探索和嘗試，不斷自我完善。人工智能將使知識服務(wù)團(tuán)隊向“小而精”的方向發(fā)展，即隊伍規(guī)模縮小，人員素質(zhì)提高。隨著人工智能的發(fā)展，館員的一些簡單、重復(fù)，標(biāo)準(zhǔn)化程度高的人力勞動將被機(jī)器取代，例如服務(wù)咨詢、資源上架、資源采編等，使館員有精力從事更多的知識密集型工作，提供更深入的知識服務(wù)。同時，人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，需要有海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)作準(zhǔn)備，因此也會出現(xiàn)一些專業(yè)化程度更高的新興崗位，如負(fù)責(zé)挖掘、整合圖書館海量用戶數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析師，負(fù)責(zé)對機(jī)器進(jìn)行訓(xùn)練的人工智能訓(xùn)練師等。未來，知識服務(wù)館員應(yīng)持續(xù)發(fā)揮主觀能動性，積極學(xué)習(xí)和應(yīng)用新的技術(shù)，在堅持用戶為中心的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步將人工智能融入知識服務(wù)實踐。

6.3 健全法規(guī)和制度，引入生物識別技術(shù)保護(hù)用戶隱私

海量用戶信息的采集和挖掘，是圖書館分析用戶畫像，提供精準(zhǔn)化服務(wù)的基礎(chǔ)，但基于人工智能的用戶信息挖掘，會導(dǎo)致信息安全和用戶個人隱私面臨風(fēng)險。

為了防范數(shù)據(jù)泄露，保護(hù)用戶隱私，政府和圖書館首先應(yīng)進(jìn)一步健全相關(guān)的法規(guī)和制度。歐盟制定了《通用數(shù)據(jù)保護(hù)法》，明確規(guī)定了企業(yè)和政府應(yīng)如何使用用戶信息和隱私數(shù)據(jù)，并對利用大數(shù)據(jù)獲利的行為做了限制[27]。我國也應(yīng)加強(qiáng)相關(guān)立法，特別是圖書館領(lǐng)域的立法，合理規(guī)范人工智能在圖書館的應(yīng)用，明確用戶隱私信息的邊界，加強(qiáng)信息安全的管理。

此外，人工智能的生物識別技術(shù)，如指紋識別、人臉識別、語音識別等，已經(jīng)逐步應(yīng)用于圖書館領(lǐng)域，在有效采集必要的用戶信息用于分析的同時，避免了傳統(tǒng)身份認(rèn)證和信息采集方式可能造成的數(shù)據(jù)泄露問題。例如，在采取指紋識別方式的時候，不需要完整獲取和保存用戶指紋信息，只需要進(jìn)行矢量測量，然后用算法轉(zhuǎn)換成一串?dāng)?shù)字，與讀者的身份信息綁定[28]。當(dāng)讀者通過指紋識別獲取知識服務(wù)時，圖書館可以有效識別讀者身份，記錄其行為數(shù)據(jù)，且不會泄露隱私信息。

7 結(jié)語

在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，信息總量迅速增長，圖書館僅憑文獻(xiàn)借閱等傳統(tǒng)服務(wù)很難繼續(xù)吸引用戶，融入人工智能的新型知識服務(wù)能夠滿足讀者的個性化需求，將成為圖書館新的服務(wù)方向。目前，人工智能領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)、自然語言識別和處理、人機(jī)交互、視覺搜索等技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖書館知識服務(wù)，實現(xiàn)了信息檢索和組織的智能化。但從總體發(fā)展進(jìn)程來開，圖書館探索將人工智能應(yīng)用于知識服務(wù)的實踐尚處于起步階段，如何使知識服務(wù)進(jìn)一步普及，提高信息的傳播和交流效率，推進(jìn)服務(wù)的智能化、個性化和精準(zhǔn)化，將是今后的研究重點(diǎn)。