[摘 要]智慧社會作為一種新型智能社會形態(tài)，對圖書館開展知識服務提出了更高的要求。回顧智慧社會、智慧圖書館與知識服務的相關研究，闡述基于智慧社會核心技術——知識自動化的知識處理和知識服務的特征。在此基礎上，提出了高校圖書館在智慧社會建設背景下涵蓋知識采集、關聯推薦、資源描述和知識推送的知識服務模式。

[關鍵詞]智慧社會 智慧圖書館 知識服務 知識自動化

[分類號]G250.7

*本文系2022年湖南省哲學社會科學基金項目“基于多源異構數據深度聚合的圖書館智慧知識服務模式研究”（項目編號：22YBA043）、2021年湖南省中青年人才庫重點課題“基于高校圖書館學術資源深度聚合的智慧知識服務研究”（項目編號：XHZD1017）、2020年國防科技大學研究生教育教學改革重點課題“‘雙一流’背景下軍隊院校機構知識庫建設研究”（項目編號：yjsy2020021）的研究成果之一。

1 引言

2017年，黨的十九大報告明確提出要“為建設科技強國、質量強國、航天強國、網絡強國、交通強國、數字中國、智慧社會提供有力支撐”，這是智慧社會首次出現在黨中央的重要報告中。智慧社會是數字化、網絡化、智能化深度融合的社會，感知、融合、共享、協同、智能是其最基本的特征[1]。

智慧社會的實現以所有組成單元的智慧化為基礎，其生態(tài)鏈上的社會組織、運行模式和社會公眾的智慧化程度也在快速迭代更新。智慧社會背景下，公眾信息需求的提出渠道、內容形式、滿足方式等都在向智慧化趨近。圖書館作為信息資源提供者，在滿足公眾信息需求的過程中必然要實現自身的智慧化與被智慧化。智慧社會帶動了圖書館智慧化的進程，圖書館在技術基礎上的智慧化發(fā)展，將進一步推動其信息服務水平和服務能力的提升，助力解決智慧社會新生態(tài)中的信息公平和效率等問題。

知識服務是圖書館實現其服務價值和社會價值的有效手段[2]。在“互聯網+”環(huán)境下，圖書館應將廣泛應用大數據知識服務作為推進“智慧圖書館”“大數據知識服務生態(tài)系統(tǒng)”工作的重要方法和思路[3]。智慧社會背景下，圖書館也應緊跟變化潮流與趨勢，滿足用戶日益增長的知識信息需要，從知識服務內容上逐步完成數字圖書館到智慧圖書館的變革。

2 相關研究進展

2.1 智慧社會

智慧社會是在社會信息化持續(xù)發(fā)展背景下，由智慧城市發(fā)展而來的新概念，它可以理解為在智慧城市不斷發(fā)展的基礎上，逐漸形成的全面、系統(tǒng)、現代的新型智能社會形態(tài)。2011年，寧波市政府提出智慧城市建設，涉及智慧社會管理的概念[4]。智慧社會是一個無需人工干預，僅需情境感知機器和技術就能夠做出決策的智能社會，從實踐層面上可以理解為由政府著力部署打造的可通過數字技術改善人民福祉、經濟實力和機構制度效率的社會[5]。美國“工業(yè)物聯網”、德國“工業(yè)4.0”、韓國“U-City”、新加坡“智慧國家”、英國“未來城市”等計劃和戰(zhàn)略都是對智慧社會的探索和實踐[6]。

技術的進步深刻改變了人們的生活交往方式和社會公共服務形態(tài)，智慧社會隨移動互聯網、物聯網、人工智能等信息技術的發(fā)展和應用而被逐步付諸實踐[7]，社會信息化的迅速普及帶動了整個社會生態(tài)和經濟產業(yè)的數字化與智能化。從社會數據、信號、情報到社會智慧的轉化及量化是智慧社會的核心目標，知識自動化將是實現該目標的核心技術[8]。技術進步顛覆了知識的生產方式、傳播方式、獲取方式，如何實現從數據到知識再到智慧的轉化，并以此來推動社會進步，提高人民生活水平，是智慧社會需要解決的核心問題。

2.2 智慧圖書館與知識服務

智慧社會體系中，圖書館以信息存儲中心、信息傳播中心、信息整合與共享中心及知識發(fā)現中心等角色參與社會信息活動[9]。數字化、網絡化和智能化是智慧圖書館的技術基礎，人與物的互通互聯是其核心要素[10]，智慧社會是其進一步發(fā)展的新境界[11]。關于智慧圖書館的定義，有學者認為智慧圖書館=圖書館+物聯網+云計算+智慧化設備[12]，也有學者認為智慧圖書館應是感知智慧化和數字圖書館服務智慧化的綜合[13]，還有學者認為智慧圖書館是指通過物聯網等智能感知技術為用戶提供智慧化服務和管理的一種數字圖書館高級發(fā)展形態(tài)[14]?？傮w來看，智慧圖書館是隨著技術變革而興起的圖書館高級形態(tài)，智慧社會的發(fā)展要求圖書館傳統(tǒng)服務向智慧服務[15-16]變革。

智慧圖書館的最終目的是向用戶提供接近人工的知識服務[17]。所謂知識服務，是一種認知和組織服務的觀念[18]，指從各種顯性和隱性信息資源中，針對人們需要將知識提煉出來、傳輸出去的過程[19]，其根本目標是滿足人的知識需求[20]。智慧圖書館的目的就是以無限接近人工的方式和途徑來滿足人的各種知識需求，知識服務是智慧圖書館實現最終目的的關鍵形式。

3 智慧社會中的知識服務

3.1 智慧社會的核心技術——知識自動化

從自動化的歷程來看，前兩次工業(yè)革命已經實現了機械自動化與物理過程自動化。隨著計算機技術的發(fā)展，自動化技術又開始關注虛擬空間的構建，即信息自動化[21]。智慧社會背景下，信息自動化逐步往知識自動化方向升級發(fā)展，知識自動化可以簡單理解為知識型工作的自動化。2013年，麥肯錫全球研究院發(fā)布的十二項影響未來的顛覆技術報告中，知識自動化技術位居第二，報告指出知識自動化是指通過計算機來進行復雜計算與分析判斷，從而創(chuàng)造性地解決問題的技術。知識自動化的實現依賴于計算、機器學習和自然用戶界面3種技術的共同進步[22]。

機械自動化、物理過程自動化和信息自動化逐步提升了系統(tǒng)本身的自動化水平，知識自動化則將人類智慧納入自動化系統(tǒng)中，用以應對需要分析判斷的復雜問題和情境。知識自動化對智慧社會最大的推動在于，將人類智慧與智能系統(tǒng)有機結合起來，使得原本高度依賴于人的知識型工作能夠通過機器處理自動完成。知識自動化的水平決定了人類智慧在智能系統(tǒng)中的應用水平，決定了智慧社會的發(fā)展深度。

3.2 基于知識自動化的知識處理

知識自動化的基礎是利用有效方法對知識進行合理提取并處理，現階段對知識處理方法的研究主要集中在知識獲取、表示、重組和關聯推理上[23]。從知識鏈模型[24]的視角，筆者細分了知識獲取與選擇、知識生成、知識內化和知識外化4個場景來分析智慧社會中基于知識自動化的知識服務。

（1）知識獲取與選擇。知識自動化獲取指從外部知識源到計算機內部的轉換過程[25]，知識選擇則是指從內部知識源選取知識的過程。知識獲取與選擇是管理和利用知識的基礎，在信息自動化時代主要依靠人工編寫程序；而在知識自動化時代，知識獲取與選擇的方法與渠道更加寬泛，常見的分布式搜索、數據挖掘、機器學習等都是獲取、選擇知識的技術方法。

（2）知識生成。知識生成指發(fā)現知識或從現有知識（來源于知識獲取與選擇）中得到知識的過程。知識生成的過程中，需要應用到各種規(guī)則、程序或新的知識描述技能，以便從現有知識中發(fā)現新知識或是難以獲取的隱性知識?；陉P聯推理的模型與技術被廣泛應用于知識描述，以增強知識型工作者知識表達的精準性和確定性，如Petri網[26]、語義網等。

（3）知識內化。知識內化指改變已有知識資源（來源于知識獲取與選擇、知識生成）的過程。其主要應用知識評估、知識識別、知識組織與知識表示等技術，通過標引、分類、排序等方式對已有資源進行重組加工，最終形成知識產品呈現給目標用戶。在對知識的解構與再造過程中，元數據、本體、知識關聯技術得到了廣泛應用。

（4）知識外化。知識外化指將現有知識發(fā)布到外部環(huán)境的活動，常見形式包括提供培訓、發(fā)布知識產品等。知識外化所提供的知識產品，是在知識獲取與選擇、知識生成、知識內化系列活動中得出的具有代表性、前沿性、可用性的隱性或顯性知識。知識外化作為本機構知識鏈的終點，是其他機構知識鏈的起點之一。

3.3 智慧社會中知識服務的特征

智慧社會是一種新型的社會形態(tài)，包括政務、醫(yī)療、教育、制造業(yè)等在內的各個行業(yè)均在朝著智慧的目標不斷前進。不論是主動變革還是被動改變，各行業(yè)都在智慧社會建設過程中發(fā)生了深刻變化，知識服務活動也表現出新的特征。

（1）知識資源多源化。大數據技術得到應用以來，知識工作者對知識資源的利用已經突破了傳統(tǒng)知識資源的界限。除了紙質文獻資料、網絡資源、數據庫等外部知識源，平臺服務數據、用戶行為數據、設施設備數據等內部知識源也成為知識資源的重要組成部分。隨著知識自動化的進步，尤其是計算能力和用戶自然界面的快速發(fā)展，知識資源的種類、范圍和可用性都得到了擴展。技術進步極大帶動了知識資源的演化升級，豐富的知識資源為知識服務活動提供了物質基礎。

（2）服務空間立體化。技術賦能與數據驅動背景下，社會參與主體的信息需求和行動模式發(fā)生了巨變。傳統(tǒng)的知識服務空間如物理空間（線下實體服務）和網絡空間（線上虛擬服務）是以參考咨詢模式展開，向用戶提供平面化的知識產品。智慧社會中，元宇宙空間（虛實交互服務）也將成為知識服務的重要場景，將知識產品以完整、立體、可感知、可交互的形式提供給用戶，以加速其轉知為智的過程。

（3）知識關聯應用不斷擴展。智慧社會中的知識資源種類豐富、來源范圍較廣，要想對知識資源進行整理和利用，就要完成不同顆粒度的資源標引從而實現知識關聯，應用機器可讀的實用分類系統(tǒng)，即本體技術對某一領域內的概念及概念間的關系進行規(guī)范化描述。知識關聯可以從類別屬性展開如邏輯關系、時間、地域、主體等，多場景、多角度進行聚類，越是細致復雜的知識關聯越能幫助用戶獲取隱性知識。

（4）用戶體驗得到關注。萬物感知是智慧社會的重要特征，提高用戶對客觀世界的感知能力是智慧社會應有之義，也是知識服務活動的目標之一。用戶的感知狀態(tài)可以通過沉浸狀態(tài)來描述，沉浸式體驗指用戶在參與某些活動時，全身心投入其中以致忘記周圍環(huán)境乃至自身的狀態(tài)[27]。沉浸式的知識服務體驗能夠幫助用戶在獲取知識過程中降低損耗，提高知識獲取與內化的效率，推動知識創(chuàng)新。

2022年11月，美國人工智能公司Open Al發(fā)布的人工智能聊天對話機器人ChatGPT推出僅兩個月就創(chuàng)造了用戶過億的新紀錄，其不僅可以高情商、高智商對話，還能自動生成文案、小說、劇本、論文等，推動人機交互[28]。ChatGPT的橫空出世及其火爆的科技態(tài)勢標志著一個全新的人工智能時代即將來臨，人類社會的生活生產以及知識學習都將迎來新的變革[29]。ChatGPT作為知識服務的代表性工具之一，已經開啟自動標注、自動文摘、自動綜述和自動圖譜、自動寫作方面的進程，將對知識生產、科研范式和知識學習產生變革性影響[30]。知識服務領域，高校圖書館與ChatGPT的服務性質高度重合，在ChatGPT引發(fā)的新一輪技術浪潮中絕不可能置身事外，探索智慧社會中的高校圖書館知識服務模式迫在眉睫。

4 面向智慧社會的高校圖書館知識服務模式

2021年12月，教育部高等教育司司長吳巖提出“將鼓勵高校依托圖書館試點建設一批‘未來學習中心’”，具體做法是通過文獻資源整合、空間流程再造，構建智慧學習空間，鼓勵探索團隊式、協作式、主題式學習，把圖書館建成信息服務中心、學生學習中心、教學支持中心[31]。這為高校圖書館構建未來智慧生態(tài)下的知識服務場景提供了堅實的理論邏輯。

知識自動化作為智慧社會的核心技術，與其他智能感知技術一起，對智慧社會中的知識服務活動進行了再造。高校圖書館是開展知識服務的關鍵機構之一，智慧社會在知識資源、服務空間、知識關聯和用戶體驗方面對高校圖書館知識服務提出了新的運行要求。以高校圖書館傳統(tǒng)知識服務為基礎，結合智慧社會背景下的新要求，構建面向智慧社會的高校圖書館知識服務體系。首先，開展多源整合的資源采集；其次，根據用戶畫像進行關聯推薦；再次，基于復雜問題進行資源描述；最后，通過虛實交互的知識推送將知識產品推送給每個用戶，具體知識服務體系如圖1所示。

4.1 基于多源整合的知識采集

豐富的資源是圖書館開展知識服務的根本所在。高校圖書館歷來重視館藏資源建設，但重點多放在與本校學科緊密相關的學術文獻資源上，如圖書、期刊、會議論文、專利、科技報告、標準等，這些專業(yè)學術資源能夠滿足部分科研學術需求，但從資源的來源和類型來看仍是不完整的。在智慧社會背景下，圖書館必須進一步拓寬資源建設的范疇。

從來源上看，除了原有的專業(yè)學術資源采集，還應關注網絡公共信息資源和用戶行為資源。以教育政務信息、工業(yè)技術信息、行業(yè)經濟政策、前沿熱點信息等內容為代表的公共信息資源，經過整合和凝練可成為科技情報，為學科評價、行業(yè)評估和技術創(chuàng)新等提供有力輔助；用戶數據是圖書館在長久服務過程中積累的寶貴用戶信息，是后續(xù)開展用戶分析、用戶畫像工作的關鍵所在。高校、企業(yè)、政府和公眾共同組成了知識生產四螺旋創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，四大主體相互補充共同實現知識生產與創(chuàng)造[32]，均應成為圖書館資源采集的重要來源。

從類型上看，目前圖書館資源以文獻為主，平面的文獻資源在獲取、加工與存儲上均較為便利，但在知識傳播中有較大的損耗，尤其是文本中蘊含的隱性知識傳播效率較低。而影像資源則以直觀形象的立體展示效果，在知識傳播上占據明顯的優(yōu)勢。在智慧社會中，隨著5G技術、大數據、語義技術、虛擬現實（VR）等核心技術的發(fā)展，知識資源的形態(tài)已可從平面轉為立體。高校圖書館的資源建設應該關注多種形態(tài)的資源，從傳播效果出發(fā)采集更易識別、獲取知識的影像資源，如上海交通大學出版社打造的“閱讀隧道”擺脫了傳統(tǒng)的紙張閱讀載體，讓平面圖書成為立體、生動、可交互的情境；北京少年兒童出版社的圖書《恐龍世界大冒險》VR版本包含了多個恐龍世界的虛擬實境供讀者沉浸式體驗。

4.2 基于用戶畫像的關聯推薦

世界經濟合作與發(fā)展組織將人類知識分為事實知識（Know-what）、原理知識（Know-why）、技能知識（Know-how）和人力知識（Know-who）4類。前兩者又可被歸為顯性知識，后兩者則是隱性知識[33]。人力知識需要在知識和人之間建立有效關聯，以明確知識提供給誰、誰可以利用知識，這種隱性關聯往往是潛在的、難以發(fā)現的，需要應用一定的技術和方法才能挖掘出來。用戶畫像正是通過對用戶數據的分析和深入挖掘，給不同層次的用戶和用戶群打上標簽來建立知識和人之間的關聯，即在已有數據中生成人力知識的過程。

圖書館的資源推薦是根據已建立的知識關聯對用戶的個性化資源需求進行合理預測與推薦。常見的有基于內容關聯的推薦、基于相似用戶選擇的推薦、基于事件預測的推薦、多元融合的推薦等，但均存在對用戶行為分析不深入導致的推薦結果與用戶需求契合程度不高的問題。在智慧社會背景下，圖書館應努力提高資源服務的水平，快速應對用戶需求的變化，通過分析用戶信息行為，發(fā)現單個用戶和群體用戶的行為、需求特征，據此構建新的資源推薦系統(tǒng)，即基于用戶畫像的關聯推薦。

高校圖書館基于用戶畫像的關聯推薦一般步驟為：（1）用戶數據的獲取與整合。用戶數據需要在資源建設階段完成獲取與整合，包括但不限于與信息源、信息獲取、信息檢索利用、信息分享擴散相關的用戶行為數據，與興趣、偏好、身份類別、研究方向及成果等相關的用戶屬性數據等。（2）目標用戶的標簽化與定位。豐富完善的用戶數據是用戶多角度、多層次標簽化的前提，完整全面、動態(tài)調整的標簽體系實現了對用戶的實時客觀描述，單個用戶畫像是進行群體用戶畫像的基礎。（3）基于數據關聯的推薦。在構建標簽體系的基礎上，從館藏資源中抽取關鍵主題內容、語義特征等數據，將之與用戶標簽進行關聯匹配，根據匹配契合度再進行下一步的資源推薦。館藏資源與用戶標簽是否關聯匹配決定了圖書館能否實現資源的精準推薦。

4.3 基于復雜問題的資源描述

在智慧社會中，用戶信息需求的進一步復雜化，對知識服務提出了更高的要求。傳統(tǒng)的圖書館資源組織方式僅可滿足用戶對文獻的初級階段需求，無法滿足目標決策、問題解決方面的深層次需求。圖書館唯有跳出傳統(tǒng)的資源組織范疇，依托智慧社會中涌現的新技術，面向決策出發(fā)進行資源描述才能走出當下和未來的困境。

復雜問題往往需要分解細化為若干子問題來逐個解決，用戶在解決問題的過程中，對知識粒度有不同程度的需求。知識粒度可劃分為3種：最細粒度不可再細分的知識元，最粗粒度的知識集以及介于二者之間的中粒度知識子集[34]，細粒度知識可以精準回答問題提高“查準率”，粗粒度知識可以全面回答問題提高“查全率”。資源組織與描述的粒度應由用戶的信息需求決定，智慧社會中的圖書館資源描述，需要以接近人類智慧的方式動態(tài)量化知識粒度，并對資源進行自動分類與聚合，再提供給用戶。

參考知識組織過程及知識聚合原理，可以把面向復雜問題的知識描述分為以下步驟：（1）常見復雜問題分析與建模，主要是從邏輯和語義兩方面對復雜問題進行拆解，明確可以提供給用戶的最細粒度的資源。（2）知識元的標引與抽取，主要是對文本進行分詞、詞性標注等預處理，然后標注屬性、關聯、位置等信息，最后抽取信息形成知識元。（3）知識子集與知識集的聚類，主要是對知識元按照一定的關聯規(guī)則進行聚類形成知識子集，知識子集繼續(xù)聚類形成知識集。在整個過程中，知識元的標引與抽取非常重要，除了圖書館常見的長文本資源外，還應考慮網絡時代的短文本資源。抽取的資源粒度越細，后續(xù)形成的知識網絡就越豐富完善，為復雜問題的全方位解決提供更多可能性。

4.4 基于虛實交互的知識推送

知識推送是知識服務的網絡化表現形式之一，傳統(tǒng)的知識推送方式包括RSS、E-mail等。智慧社會中數據繁冗和信息孤島現象并存，不同用戶面對同樣的問題時有不同的知識需求，傳統(tǒng)的知識推送已無法幫助用戶提高知識利用效率、降低信息使用成本。知識推送如何精準感知、有效處理、恰到好處地滿足用戶的知識需求，是解決圖書館知識服務與用戶之間“最后一公里”的關鍵問題。

虛實交互是一種實現用戶與真實場景和虛擬對象之間自然交互的人機交互方式，能夠極大限度滿足用戶的感官認知，常見形式包括基于檢測識別的交互和基于指令觸發(fā)的交互[35]。基于虛實交互的知識推送目的在于通過知識推送的實時、可視、協同與互動特性，改善用戶的知識獲取體驗，減少推送過程中的知識損耗，實現知識到用戶的無損、無縫、低延時傳輸。

以科研工作者為代表的知識利用主體，是高校圖書館知識服務的主要對象?？蒲泄ぷ髡咄ㄟ^知識利用活動推動科研團隊發(fā)展、提高科研競爭力[36]。高校圖書館主要面向其教學與研究需求進行虛實交互知識推送，一般包括基于語音、人像、指紋等交互指令觸發(fā)的知識推送，如用戶刷臉入館后即刻調用歷史借閱記錄推送新書；基于關鍵內容檢測識別的交互，如基于LBS（Location-based servces，LBS）的場館智慧語音導覽系統(tǒng)；元宇宙虛擬空間中的知識推送，如已有場館上線的虛擬人咨詢服務[37]，后續(xù)還可通過虛擬人提供參考咨詢、信息素養(yǎng)教育、知識直播、線上課堂等知識服務，實現知識推送的全時空覆蓋。隨著圖書館元宇宙的不斷發(fā)展，知識推送也會逐步往線上虛擬空間轉移，虛擬館員在元宇宙中面向虛擬用戶進行知識推送，能夠更加便捷地調用資源模塊、及時獲得用戶的體驗反饋，實現知識推送的多空間、多主體、多維度交互。

5 結語

在智慧社會建設背景下，強有力的戰(zhàn)略引領與技術加持給高校圖書館智慧化指明了方向、提供了動力，也推動高校圖書館在知識服務領域不斷拓寬拓深。以ChatGPT為代表的生成式人工智能（AIGC）正在改變傳統(tǒng)的知識服務生態(tài)。如何在新一輪技術浪潮中實現“轉智為慧”的跨越式發(fā)展，提供可感知、可融合、易共享、協同化、智能化的知識服務，高校圖書館還需在理論與實踐上積極探索。筆者從智慧社會關鍵技術——知識自動化的視角探討分析了高校圖書館知識服務模式，豐富了智慧圖書館研究思路，但還缺乏實踐探索，下一步應重點研究如何在業(yè)務實踐中開展應用，進一步完善知識服務的內容與形式，以驗證研究結論的可用性和有效性。

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張 璐 女，1991年生。碩士，助理館員。研究方向：信息服務與學科交流。

陳紅蕾 女，1983年生。碩士，副研究館員。研究方向：學科評價、文獻計量。

何 梅 女，1982年生。碩士，館員。研究方向：文獻計量、專利分析。

曾文婷 女，1986年生。碩士，副研究館員。研究方向：文獻計量。

（收稿日期：2023-05-15；責編：徐向東。）