摘 要：文章對生成式人工智能與圖書館發(fā)展的國外研究進展進行了梳理回顧。研究發(fā)現(xiàn)，國外學(xué)者普遍認為，生成式人工智能技術(shù)通過模仿人類的認知過程，能夠自動生成信息內(nèi)容，提供個性化的用戶服務(wù)，如智能檢索、自動分類、問答互動等，極大地提升了圖書館的服務(wù)效率和用戶體驗。然而，生成式人工智能的應(yīng)用也伴隨著數(shù)據(jù)隱私泄露、版權(quán)侵犯、算法偏見、技術(shù)依賴、倫理不清等風(fēng)險。這引起了國外學(xué)者的高度警惕，并提出了相關(guān)政策建議，如建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)治理框架和隱私保護政策，進行版權(quán)和合規(guī)內(nèi)容獲取教育，通過多元化數(shù)據(jù)集和定期算法審計消除偏見，增強決策透明度和責(zé)任歸屬明確性，提高技術(shù)依賴下的系統(tǒng)彈性，制定倫理指導(dǎo)政策，以防范其風(fēng)險發(fā)生。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能；風(fēng)險；圖書館；文獻綜述

中圖分類號：G250.7 文獻標(biāo)識碼：A

Advances in Generative Artificial Intelligence and Library Development： International Research Progress

Abstract This paper examines the progress of international research on the intersection of generative AI and library development. Findings indicate that international scholars widely recognize the potential of generative AI to emulate human cognitive processes， autonomously generate information content， and provide personalized user services， including intelligent retrieval， automatic classification， and interactive Qamp;A. These capabilities significantly enhance the efficiency of library services and improve user experience. Nonetheless， the application of generative AI also brings risks such as data privacy breaches， copyright infringement， algorithmic bias， technological dependency， and ethical ambiguities. These risks have raised significant concern among international scholars， who have proposed various policy recommendations. These include establishing stringent data governance frameworks and privacy protection policies， promoting copyright education and compliant content acquisition， eliminating biases through diversified datasets and regular algorithm audits， enhancing transparency in decision-making， clearly attributing responsibility， strengthening system resilience against technological dependency， and formulating ethical guidelines to prevent potential risks.

Key words generative artificial intelligence; risk; library; literature review

生成式人工智能的興起標(biāo)志著信息科技與人類智慧的深度融合，其在圖書情報領(lǐng)域的應(yīng)用引起了國際學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，并產(chǎn)生了大量研究成果。這些研究涉及生成式人工智能在圖書館服務(wù)中的實際應(yīng)用、潛在風(fēng)險以及發(fā)展對策等多個維度。這些研究不僅推動了人工智能理論的深化與創(chuàng)新，為理解和模擬人類智能的復(fù)雜性提供了新的視角和方法論，也為實際應(yīng)用提供了指導(dǎo)，為未來的研究方向和政策制定提供了參考。但是，目前學(xué)界尚未對這些文獻進行系統(tǒng)整理、形成評述，在理論上不利于知識積累與創(chuàng)新，在實踐上不利于圖書館充分把握人工智能的最新發(fā)展和潛在影響，制定出適應(yīng)時代的政策。

有鑒于此，本文基于Web of Science， Scopus， LISTA（Library， Information Science and Technology Abstracts， 圖書館、信息科學(xué)與技術(shù)），LISA（Library amp; Information Science Abstracts， 圖書館學(xué)與情報學(xué)文摘），IEEE（The Institute of Electrical and Electronics Engineers， 電氣電子工程師學(xué)會）五大數(shù)據(jù)庫，并以“Generative AI+Libraries（Library）”“ChatGPT+ Libraries（Library）”“Claude+Libraries（Library）” “AIGC+Libraries（Library）”“Bing Chat+Libraries（Library）”“OpenAI+Libraries（Library）”等作為關(guān)鍵

詞，搜集相關(guān)國外文獻，檢索日期截止到2023年11月30日，得到文獻95篇。本研究采用了PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）工具對文獻進行系統(tǒng)篩選。PRISMA是一種評估和綜合研究文獻的標(biāo)準(zhǔn)化方法，按照其程序，排除會議記錄、評論性文章、工作報告等文章，最終篩選出67篇與研究主題直接相關(guān)的學(xué)術(shù)論文。在此基礎(chǔ)上，本文通過對代表性論文的分析，對生成式人工智能與圖書館發(fā)展的國外研究進展進行了梳理，包括國外學(xué)界對圖書館生成式人工智能的應(yīng)用場景、潛在風(fēng)險與應(yīng)對策略的最新研究進展等，以期在理論上為中國相關(guān)研究提供最新學(xué)術(shù)情報，并在實踐上為中國圖書館采用生成式人工智能技術(shù)提供學(xué)術(shù)參考。

1 生成式人工智能在圖書館的應(yīng)用場景

以ChatGPT為代表的生成式人工智能是一種基于學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)模式自主生成新內(nèi)容的技術(shù)。它通常依賴于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）和變分自編碼器（VAEs）。這些技術(shù)能夠讓機器學(xué)習(xí)模型捕捉到數(shù)據(jù)的深層統(tǒng)計特征，從而生成與真實數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)實例。國外學(xué)者認為，生成式人工智能在圖書館領(lǐng)域中，具有下列應(yīng)用價值。

1.1 信息檢索與推薦

Panda等人的研究指出，生成式人工智能在圖書館領(lǐng)域的應(yīng)用主要基于深度學(xué)習(xí)模型，這些模型利用用戶行為數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法。通過對用戶的歷史借閱記錄、搜索習(xí)慣、閱讀時間和偏好等多維度信息進行綜合分析，訓(xùn)練出能預(yù)測用戶興趣和需求的推薦算法。這種算法的優(yōu)勢在于其個性化推薦能力，以及可以通過持續(xù)學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化推薦效果，從而實現(xiàn)動態(tài)調(diào)整推薦策略以適應(yīng)用戶需求的變化。這一進步極大地提高了信息服務(wù)的效率和用戶滿意度[1]。Panda等人的研究強調(diào)生成式人工智能在個性化信息檢索與推薦中的革命性作用。通過深度學(xué)習(xí)，人工智能不僅能精準(zhǔn)預(yù)測用戶需求，還能持續(xù)自我優(yōu)化，提供更加精準(zhǔn)的個性化服務(wù)。這一進展不僅提升了信息檢索的效率，也極大增強了用戶的滿意度和服務(wù)體驗。

1.2 自動化問答與用戶服務(wù)

Chen提出的圖書館自動化問答系統(tǒng)，基于自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）的生成式模型構(gòu)建。這些模型通過學(xué)習(xí)大量的語言交互數(shù)據(jù)，掌握語言的語義和語法規(guī)則。因此，它們能夠理解用戶的查詢意圖，生成準(zhǔn)確的回答，甚至可能具備對話管理和情境理解能力，使它們能夠在多輪對話中維持上下文的連貫性，并提供更加精準(zhǔn)和深入的信息服務(wù)[2]。通過Chen的研究可以發(fā)現(xiàn)，通過NLP和生成式模型，生成式人工智能不僅能理解并回應(yīng)用戶查詢，還能在對話中保持連貫性，提供深入的信息服務(wù)。這標(biāo)志著用戶服務(wù)向更高效、更智能化方向的轉(zhuǎn)變。

1.3 文獻管理與元數(shù)據(jù)生成

Lund等人的研究聚焦于人工智能在文獻元數(shù)據(jù)生成中的應(yīng)用?；谖墨I內(nèi)容的自然語言理解和信息提取技術(shù)，能夠讓訓(xùn)練有素的模型自動識別和提取文獻的關(guān)鍵信息，如主題、作者、出版日期等，并生成標(biāo)準(zhǔn)化的元數(shù)據(jù)。這一過程不僅大幅提高了元數(shù)據(jù)生成的效率，還通過學(xué)習(xí)和適應(yīng)不同文獻的結(jié)構(gòu)和格式，大大提升了元數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性[3]。通過Lund等人的研究可以發(fā)現(xiàn)，通過自然語言理解和信息提取技術(shù)，人工智能可以自動化并優(yōu)化元數(shù)據(jù)生成過程，顯著提升效率和準(zhǔn)確性。這一技術(shù)進步為文獻管理帶來了革命性的變革，提高了數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量和可用性。

1.4 數(shù)據(jù)分析與趨勢預(yù)測

Murphy的研究表明，生成式人工智能在圖書館數(shù)據(jù)分析和趨勢預(yù)測中的應(yīng)用，主要是通過統(tǒng)計學(xué)習(xí)和模式識別技術(shù)，分析歷史借閱數(shù)據(jù)和市場動態(tài)，預(yù)測未來的借閱和購買趨勢。這種預(yù)測模型可以幫助圖書館優(yōu)化資源配置，提前準(zhǔn)備滿足未來用戶的需求[4]。通過深入分析歷史數(shù)據(jù)和市場動態(tài)，生成式人工智能能夠預(yù)測未來趨勢，為資源優(yōu)化和策略規(guī)劃提供支持。這不僅增強了圖書館的前瞻性決策能力，也為滿足未來用戶需求提供了強有力的數(shù)據(jù)支撐。

總結(jié)起來，生成式人工智能在圖書館領(lǐng)域的應(yīng)用將產(chǎn)生廣泛而深遠的影響。該技術(shù)不僅為圖書館提供了多樣化的應(yīng)用場景，而且極大地增強了圖書館服務(wù)的效率和質(zhì)量，同時優(yōu)化圖書館資源的管理和利用。生成式人工智能的應(yīng)用還有助于圖書館適應(yīng)不斷變化的信息環(huán)境，提高其對新興技術(shù)的響應(yīng)能力，從而在數(shù)字化時代中維持其關(guān)鍵地位。因此，可以肯定地說，生成式人工智能已成為推動圖書館服務(wù)創(chuàng)新和發(fā)展的重要動力。

2 生成式人工智能對圖書館的潛在風(fēng)險

以ChatGPT為代表的生成式人工智能在圖書館領(lǐng)域的應(yīng)用，雖然極大地推動了信息服務(wù)的智能化和個性化，但其內(nèi)在的設(shè)計原理和運作機制也造成了多種潛在風(fēng)險。國外學(xué)者對這些風(fēng)險的探討尤其豐富，主要集中在數(shù)據(jù)隱私和安全風(fēng)險、信息過濾泡沫風(fēng)險、版權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險、準(zhǔn)確性和可靠性風(fēng)險、技術(shù)偏見和歧視風(fēng)險、技術(shù)依賴和脆弱性風(fēng)險、倫理和責(zé)任歸屬風(fēng)險等方面。

2.1 數(shù)據(jù)隱私和安全風(fēng)險

Gozalo-Brizuela等人指出，用戶個人信息未授權(quán)訪問或泄露問題，是生成式人工智能應(yīng)用中的一個重要風(fēng)險點。他認為這一風(fēng)險的產(chǎn)生，與生成式人工智能在處理個性化推薦服務(wù)時，必須接觸和分析用戶的借閱記錄、搜索習(xí)慣及反饋信息等私密數(shù)據(jù)密切相關(guān)。在此過程中，如何確保這些敏感信息不被超范圍使用，或在未經(jīng)加密的狀態(tài)下泄露給第三方，是圖書館在使用生成式人工智能時必須面對的挑戰(zhàn)[5]。Wei等人強調(diào)敏感數(shù)據(jù)在處理過程中可能遭受的不當(dāng)使用或泄露問題。在圖書館的實際操作中，通常涉及到用戶的閱讀偏好、歷史借閱記錄以及個人身份信息等。生成式人工智能系統(tǒng)在未經(jīng)充分審查與監(jiān)管的情況下，可能會在數(shù)據(jù)分析、存儲和傳輸過程中，因技術(shù)缺陷或操作疏忽而導(dǎo)致敏感信息的泄露[6]。

2.2 信息過濾泡沫風(fēng)險

Bommasani等人認為，用戶可能僅被推薦與其現(xiàn)有偏好相符合的信息，導(dǎo)致獲取知識和信息的范圍受限。生成式人工智能系統(tǒng)在處理用戶數(shù)據(jù)時，會根據(jù)算法優(yōu)化的目標(biāo)，如點擊率或閱讀時間，來優(yōu)化推薦結(jié)果。這可能導(dǎo)致算法過度適應(yīng)用戶的現(xiàn)有興趣，而忽略了推廣知識多樣性和廣度的重要性。此外，推薦系統(tǒng)的這種自我強化機制可能進一步加劇用戶的認知偏差，使得用戶在信息海洋中只能看到一部分，而錯過其他可能具有啟發(fā)性的內(nèi)容[7]。

2.3 版權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險

Brown等人認為，生成式人工智能的核心工作原理是通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含受版權(quán)保護的材料，那么生成的內(nèi)容可能會無意中復(fù)制這些受保護的作品或者是這些作品的變體，從而觸犯版權(quán)法[8]。Radford等人進一步指出，自動生成的內(nèi)容可能侵犯原有作品的版權(quán)[9]。Zhou等人指出生成內(nèi)容與原始材料之間的版權(quán)歸屬可能存在爭議。這種爭議源于生成式人工智能創(chuàng)作過程的復(fù)雜性和不透明性，使得難以判定某一作品的創(chuàng)新程度以及是否構(gòu)成對原有作品的合理使用。例如，一篇由生成式人工智能輔助撰寫的綜述文章，可能涉及多個來源的信息整合，其版權(quán)歸屬就可能變得模糊[10]。

2.4 準(zhǔn)確性和可靠性風(fēng)險

Wang等人認為，自動生成的元數(shù)據(jù)或問答系統(tǒng)回答的錯誤可能誤導(dǎo)用戶。例如，元數(shù)據(jù)生成中的自動分類和索引可能會將文獻錯誤地歸入不相關(guān)的類別，或者在問答系統(tǒng)中，算法可能提供了基于錯誤信息源的答案[11]。Wei等人認為，依賴于不準(zhǔn)確的生成式人工智能生成內(nèi)容可能影響圖書館服務(wù)的質(zhì)量。生成式人工智能在輔助文獻搜索、分類和推薦服務(wù)中的應(yīng)用，雖然提高了效率，但同時也帶來了對算法準(zhǔn)確性的依賴。如果算法生成的內(nèi)容或建議基于不完整或有誤的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，那么最終的服務(wù)輸出可能會誤導(dǎo)用戶，導(dǎo)致用戶對圖書館的信任度下降，甚至影響圖書館的聲譽[12]。

2.5 技術(shù)偏見和歧視風(fēng)險

Wang等人認為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的偏差可能導(dǎo)致生成結(jié)果的不公平或歧視。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中存在系統(tǒng)性偏見，如某些群體的文獻被過度代表或某些觀點被忽略，那么生成式人工智能在信息檢索、推薦系統(tǒng)、自動分類等功能中就可能復(fù)制這些偏見，進而影響服務(wù)的公平性和中立性。在圖書館的實際應(yīng)用中，這可能導(dǎo)致某些用戶群體的需求被邊緣化，或者某些觀點和信息被不公正地強化或遺漏[13]。Cox和Tzoc認為，算法可能在不知情的情況下復(fù)制其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見。這一點在圖書館的應(yīng)用中尤其敏感，因為圖書館承擔(dān)著提供全面和多元信息的責(zé)任。生成式人工智能在輔助文獻分類、用戶查詢響應(yīng)和閱讀推薦時，可能會無意中將存在于歷史數(shù)據(jù)中的性別或文化偏見帶入其決策邏輯中。這不僅損害了圖書館作為知識共享和傳播平臺的角色形象，也可能對社會的多元包容性造成負面影響[14]。

2.6 技術(shù)依賴和脆弱性風(fēng)險

Feng等人認為，圖書館運營可能過度依賴技術(shù)系統(tǒng)，一旦發(fā)生故障，服務(wù)可能中斷。圖書館作為知識的倉庫和信息的交流場所，其對技術(shù)的依賴性日益增強，然而，這種依賴也帶來了潛在的風(fēng)險：一旦技術(shù)系統(tǒng)遭遇軟件故障、硬件損壞或網(wǎng)絡(luò)攻擊，可能會導(dǎo)致整個圖書館服務(wù)的癱瘓。此外，技術(shù)系統(tǒng)的復(fù)雜性可能超出了圖書館工作人員的技術(shù)能力范疇，使得在出現(xiàn)問題時，圖書館的應(yīng)急響應(yīng)和恢復(fù)能力受限[15]。Shafeeg等人認為，在生成式人工智能的應(yīng)用中，持續(xù)的系統(tǒng)升級和維護是保持服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵，但這個過程中可能出現(xiàn)的技術(shù)問題或操作失誤，有可能引發(fā)數(shù)據(jù)丟失或服務(wù)中斷。此外，不當(dāng)?shù)南到y(tǒng)升級可能導(dǎo)致先前的用戶數(shù)據(jù)和服務(wù)記錄不匹配，影響圖書館為讀者提供的個性化服務(wù)[16]。

2.7 倫理和責(zé)任歸屬風(fēng)險

Li等人認為，生成式人工智能的責(zé)任歸屬問題涉及到算法倫理學(xué)、信息倫理學(xué)和責(zé)任理論等多個學(xué)科領(lǐng)域。當(dāng)系統(tǒng)產(chǎn)生錯誤時，如分類錯誤、推薦不當(dāng)或信息提供失誤，往往難以界定責(zé)任。這是因為生成式人工智能的決策過程涉及復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和學(xué)習(xí)算法，其內(nèi)部機制對于非專業(yè)人士來說是不透明的[17]。Deng等人認為生成式人工智能的決策過程可能缺乏透明度，使得責(zé)任追溯變得復(fù)雜。生成式人工智能作為一種基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)，其決策邏輯往往是基于算法對大量數(shù)據(jù)的模式識別和預(yù)測。這種特性使得其決策過程難以被外部審計和驗證，從而在出現(xiàn)問題時，責(zé)任追溯和倫理評估變得極為困難[18]。

技術(shù)決定論認為，技術(shù)本身具有塑造社會結(jié)構(gòu)、人類行為和思維方式的內(nèi)在能力。在這個框架下，技術(shù)既被視為推動進步和效率的關(guān)鍵因素，也被認為可能會帶來風(fēng)險和負面影響。生成式人工智能（如ChatGPT）在圖書館領(lǐng)域的應(yīng)用確實為信息服務(wù)帶來了革命性的變革，但其潛在風(fēng)險不容忽視。首先，數(shù)據(jù)隱私和安全問題提醒我們，在處理用戶敏感信息時，如何確保數(shù)據(jù)安全和用戶隱私不被濫用，是技術(shù)和倫理的雙重挑戰(zhàn)。其次，信息過濾泡沫風(fēng)險可能限制知識的多樣性和廣度，這對于圖書館這樣致力于傳播全面知識的機構(gòu)來說，是一個不容忽視的問題。我們需要思考如何平衡算法的個性化推薦和提供多元、全面信息的需求。版權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)問題也是生成式人工智能應(yīng)用中的一個重要考量。如何在尊重原創(chuàng)權(quán)利和促進知識共享之間找到平衡點，是一個復(fù)雜但必須面對的問題。此外，準(zhǔn)確性和可靠性風(fēng)險直接關(guān)系到圖書館服務(wù)的質(zhì)量和用戶的信任度。技術(shù)偏見和歧視風(fēng)險則觸及了公平和正義的核心問題，我們需要深入探討如何消除訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見，確保服務(wù)的公正性和中立性。技術(shù)依賴和脆弱性風(fēng)險則提醒我們過度依賴單一技術(shù)可能帶來的服務(wù)中斷和應(yīng)急響應(yīng)問題。最后，倫理和責(zé)任歸屬問題要求我們深入思考生成式人工智能的決策過程和責(zé)任追溯機制。總之，在享受生成式人工智能帶來的便利的同時，我們必須認真對待這些風(fēng)險，并積極探索解決方案，以確保技術(shù)的健康、可持續(xù)發(fā)展，為圖書館和用戶提供真正安全、可靠、公正和高效的服務(wù)。

3 生成式人工智能在圖書館中運用風(fēng)險的應(yīng)對策略

以ChatGPT為代表的生成式人工智能在圖書館的應(yīng)用引發(fā)了國際學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，學(xué)者們對其潛在風(fēng)險進行了深入研究，并提出了相應(yīng)的解決策略。

3.1 數(shù)據(jù)治理和隱私保護

Ramesh等人認為，建立數(shù)據(jù)治理政策是確保人工智能系統(tǒng)在圖書館中合理運用數(shù)據(jù)的基石。在設(shè)計和實施人工智能系統(tǒng)時，數(shù)據(jù)治理政策起到了規(guī)范數(shù)據(jù)流動的作用，包括數(shù)據(jù)的采集、驗證、存儲、處理和銷毀等各個環(huán)節(jié)[19]。Wang等人強調(diào)了技術(shù)保護措施在保障圖書館人工智能系統(tǒng)安全運行中的重要性。采用先進的加密技術(shù)和安全協(xié)議，如傳輸層安全性（TLS）和安全哈希算法（SHA），可以有效防止數(shù)據(jù)在傳輸過程中被截獲或篡改[13]。Wei等人提出的用戶隱私教育是提高圖書館用戶對個人信息保護意識的有效途徑。圖書館應(yīng)當(dāng)通過教育活動，如工作坊、在線課程和信息手冊，來增強用戶對于個人數(shù)據(jù)保護的知識[6]。

3.2 版權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)合規(guī)

Li等人提出，隨著數(shù)字內(nèi)容的增加和版權(quán)法的變化，圖書館員需要定期更新他們的知識庫，以適應(yīng)新的法律環(huán)境和技術(shù)挑戰(zhàn)[17]。Brown等人關(guān)于合規(guī)內(nèi)容獲取的觀點強調(diào)了在生成式人工智能應(yīng)用中遵守版權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)的重要性。圖書館在獲取電子書籍、數(shù)據(jù)庫訂閱、多媒體資源和生成式人工智能生成內(nèi)容時，必須確保所有資源的合法性和合規(guī)性[8]。

3.3 算法審計和偏見消除

Wang指出，為了確保生成式人工智能系統(tǒng)能夠公平地服務(wù)于所有用戶群體，避免加劇社會不平等，圖書館應(yīng)當(dāng)采集并利用反映不同性別、種族、文化和語言背景的數(shù)據(jù)集。這種做法有助于減少算法偏見，提高服務(wù)的普遍適用性和準(zhǔn)確性[11]。Rombach等人提出的定期算法審計是對抗生成式人工智能系統(tǒng)偏見和錯誤的關(guān)鍵措施。算法審計是一個系統(tǒng)性的評估過程，旨在識別和糾正算法決策中的不公平、不準(zhǔn)確或有害的偏見。這意味著圖書館有必要定期檢查和評估生成式人工智能系統(tǒng)的輸出，確保它們不會因為依賴有偏差的數(shù)據(jù)或過時的模型而產(chǎn)生歧視性或誤導(dǎo)性的結(jié)果[20]。

3.4 透明度和責(zé)任歸屬

GILL等人在其研究中提出，為了增強用戶對生成式人工智能的信任，必須提高算法決策過程的透明度。在圖書館的應(yīng)用場景中，透明度意味著用戶能夠理解和預(yù)測生成式人工智能如何和為何推薦特定的書籍或信息資源。例如，圖書館可以公開其生成式人工智能系統(tǒng)的設(shè)計原理和操作機制，包括數(shù)據(jù)輸入、算法處理和輸出結(jié)果的解釋[21]。Murphy認為圖書館需要建立一套責(zé)任框架，明確在因生成式人工智能錯誤導(dǎo)致的問題上，是由算法開發(fā)者、圖書館管理者還是用戶承擔(dān)責(zé)任。這樣的機制應(yīng)包括錯誤報告、問題調(diào)查和糾正措施的流程，確保在生成式人工智能引起的問題發(fā)生時，能夠迅速且有效地解決問題，同時保護用戶和圖書館的權(quán)益[4]。

3.5 準(zhǔn)確性和可靠性驗證

Bommasani等人在其研究中提倡，圖書館應(yīng)該實施對生成式人工智能系統(tǒng)的持續(xù)監(jiān)控，以確保其輸出的準(zhǔn)確性和相關(guān)性[7]。Zhou等人強調(diào)了建立一個有效的錯誤糾正機制的必要性，包括自動檢測系統(tǒng)異常、提供用戶報告錯誤的渠道，以及快速糾正錯誤信息的流程。這樣的機制不僅提升了服務(wù)的可靠性，還能夠減少因錯誤信息傳播所帶來的負面影響，保障圖書館資源的準(zhǔn)確性和權(quán)威性[10]。通過這些措施，圖書館能夠確保生成式人工智能技術(shù)的高效運用，同時維護信息服務(wù)的質(zhì)量和圖書館的專業(yè)形象。

3.6 技術(shù)依賴和系統(tǒng)彈性

Shafeeg等人在其研究中指出，備份系統(tǒng)的設(shè)計應(yīng)考慮到多種可能的故障情景，并確保在任何情況下都能夠最大限度地減少服務(wù)中斷的時間和影響。例如，可以采用冗余存儲和云備份解決方案，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)和服務(wù)的高可用性[16]。Deng等人強調(diào)圖書館應(yīng)該有指導(dǎo)原則和一套明確的程序，來指導(dǎo)出現(xiàn)技術(shù)故障時的行動，包括即時的故障通報、快速的技術(shù)支持調(diào)動、必要時的服務(wù)恢復(fù)措施[18]。通過這些策略，圖書館能夠提高其對技術(shù)問題的應(yīng)對能力，減少潛在的服務(wù)中斷對用戶的影響。

3.7 倫理指導(dǎo)和政策制定

Chen的研究強調(diào)了倫理政策應(yīng)涵蓋數(shù)據(jù)的道德采集、算法的公正性、透明度以及用戶隱私的保護[2]。Radford提出，用戶參與不僅可以提高服務(wù)的透明度和可信度，還可以促進用戶對于生成式人工智能技術(shù)的理解和批判性思考，進而推動倫理政策的持續(xù)改進和更新。這種互動性的反饋過程有助于構(gòu)建一個更加民主和開放的生成式人工智能應(yīng)用環(huán)境，確保技術(shù)進步與社會倫理的協(xié)同發(fā)展[9]。

3.8 持續(xù)的技術(shù)和法律教育

Wang等人在其研究中提倡，為了有效地融合生成式人工智能技術(shù)與圖書館服務(wù)，必須對圖書館員進行系統(tǒng)的技術(shù)和法律培訓(xùn)，讓圖書館員能夠更好地理解生成式人工智能的工作原理，識別和防范與其使用相關(guān)的法律風(fēng)險和倫理問題，從而提升圖書館服務(wù)的專業(yè)性和合規(guī)性[11]。Cox和Tzoc的研究則強調(diào)了跨學(xué)科合作在推動生成式人工智能合理應(yīng)用方面的重要性。通過與法律、倫理學(xué)和信息科學(xué)等領(lǐng)域的專家進行合作，圖書館能夠在生成式人工智能的設(shè)計、實施和監(jiān)管過程中獲得更全面的視角和更深入的洞察[14]。

信息倫理理論認為，信息專業(yè)人員和機構(gòu)在處理信息和技術(shù)時應(yīng)遵循倫理原則和責(zé)任。這意味著，圖書館需要超越傳統(tǒng)的信息服務(wù)角色，成為數(shù)據(jù)倫理的守護者和技術(shù)應(yīng)用的審慎推動者。通過以上的文獻回顧可以發(fā)現(xiàn)，在使用生成式人工智能的過程中，圖書館應(yīng)當(dāng)積極構(gòu)建一個以用戶權(quán)益為中心的數(shù)據(jù)治理框架，不斷審視和完善數(shù)據(jù)處理流程，確保每一項服務(wù)和技術(shù)應(yīng)用都符合倫理標(biāo)準(zhǔn)和法律要求。同時，圖書館應(yīng)當(dāng)認識到，技術(shù)本身并非價值中立，其設(shè)計和應(yīng)用往往反映了特定的社會文化背景和價值取向。因此，圖書館在引入和使用生成式人工智能技術(shù)時，需要深入分析和評估其潛在的偏見和歧視風(fēng)險，通過多元化數(shù)據(jù)集的采集和算法的公正性審計，努力消除技術(shù)應(yīng)用中的不公平現(xiàn)象，確保服務(wù)的普遍適用性和準(zhǔn)確性。此外，圖書館還應(yīng)積極推動透明度和責(zé)任歸屬的建立，通過公開算法決策邏輯、加強用戶教育和參與，以及建立有效的問題反饋和糾正機制，增強用戶對生成式人工智能服務(wù)的信任感和滿意度。這不僅是對用戶負責(zé)，也是圖書館履行社會責(zé)任、促進技術(shù)倫理發(fā)展的重要體現(xiàn)。

4 結(jié)論與啟示

國外學(xué)者對生成式人工智能在圖書館應(yīng)用的研究，展現(xiàn)出以下特征：（1）技術(shù)前瞻性。研究者們充分利用生成式人工智能的核心工作原理，如深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和機器學(xué)習(xí)，預(yù)測和探索其在圖書館服務(wù)中的潛在應(yīng)用。他們關(guān)注的是如何將這些先進技術(shù)與圖書館的信息組織、檢索、推薦系統(tǒng)和自動化服務(wù)相結(jié)合，以提升圖書館的工作效率和用戶體驗。（2）跨學(xué)科性。這些研究不僅僅局限于技術(shù)層面，還廣泛吸納了圖書情報學(xué)、信息技術(shù)學(xué)、倫理學(xué)和法律學(xué)等多個學(xué)科的理論和方法。通過這種跨學(xué)科的研究方法，學(xué)者們能夠全面評估圖書館應(yīng)用生成式人工智能技術(shù)的社會影響，包括其對個人隱私、知識產(chǎn)權(quán)、算法透明度和責(zé)任歸屬等方面的影響。（3）實操性。國外學(xué)者的研究注重理論與實踐的結(jié)合。他們不僅在理論上分析生成式人工智能在圖書館運用的潛在風(fēng)險，而且還提出了具體的應(yīng)對策略和操作建議，如數(shù)據(jù)治理框架的建立，版權(quán)合規(guī)策略的實施，算法偏見的識別與糾正，以及倫理責(zé)任的明確等。這些研究成果為圖書館管理者提供了實用的指導(dǎo)，幫助他們在采納新技術(shù)的同時，確保服務(wù)的質(zhì)量和可靠性。

中國圖書館在接軌國際前沿技術(shù)的過程中，對生成式人工智能的探索和應(yīng)用已經(jīng)取得初步成效。例如，清華大學(xué)圖書館的“小圖”服務(wù)機器人便是一個典型案例。在此背景下，結(jié)合國外學(xué)者的研究特征，中國圖書館進一步使用生成式人工智能可以從如下幾個方面展開。（1）進一步推進技術(shù)融合與創(chuàng)新。中國圖書館應(yīng)繼續(xù)深化對生成式人工智能核心技術(shù)的研究與應(yīng)用，將深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等技術(shù)與圖書館的傳統(tǒng)服務(wù)相結(jié)合。這不僅能夠提升服務(wù)效率，還能通過技術(shù)創(chuàng)新開發(fā)出新的服務(wù)模式，如基于用戶行為的個性化推薦系統(tǒng)和智能問答服務(wù)。（2）跨學(xué)科整合。中國圖書館應(yīng)借鑒國外學(xué)者的跨學(xué)科研究方法，整合信息技術(shù)學(xué)、圖書情報學(xué)、倫理學(xué)和法律學(xué)等學(xué)科的研究成果，全面評估生成式人工智能技術(shù)的社會效益和潛在風(fēng)險。通過跨學(xué)科合作，更好地理解生成式人工智能技術(shù)在圖書館領(lǐng)域的應(yīng)用前景和倫理責(zé)任。（3）風(fēng)險管理。中國圖書館應(yīng)從國外學(xué)者的研究中吸取風(fēng)險管理經(jīng)驗，建立健全的數(shù)據(jù)治理體系和隱私保護機制，確保用戶信息的安全和知識產(chǎn)權(quán)的合法使用。同時，應(yīng)制定明確的倫理指導(dǎo)原則和責(zé)任歸屬機制，確保生成式人工智能應(yīng)用的倫理性和合法性。為了保持與國際技術(shù)發(fā)展同步，中國圖書館工作人員需要定期接受生成式人工智能相關(guān)的技術(shù)和法律培訓(xùn)。這樣的培訓(xùn)有助于圖書館員理解和掌握生成式人工智能技術(shù)的最新發(fā)展，同時也能夠提高他們在實際工作中應(yīng)對技術(shù)挑戰(zhàn)的能力。

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作者簡介：陸娜，現(xiàn)工作于廣西交通技師學(xué)院圖書館，工程師，研究方向為人工智能在圖書館中的應(yīng)用。

收稿日期：2023-12-12編校：鄭秀花 王伊藝