The Reconstructive Effect of the Knowledge Alienation Phenomenon on the Library Knowledge Service System and Its Value Repositioning

Zhou Lanyu

Abstract Exploring library knowledge services’evolution and value reconstruction through the lens of philosophy of science and technology.This study traces theoretical advancements and practical shifts，uncovering how knowledge alienation affects service providers’cognition，object transformations，and the service ecosystem. It elucidates the mechanism of knowledge alienation’s impact on librariesand constructs an alienation model. Amid changing knowledge production，libraries must anchor in human-centric principles，align with emerging research paradigms，and evolve from“intermediaries”to“symbiotic entities”，thereby reshaping trust and knowledge ecology into a service model that blends technical adaptability with human touch.

Keywords Knowledge alienation.Research paradigm.Knowledge service

0 引言

“知識(shí)異化”概念的提出，是回歸異化概念本身對(duì)馬克思異化理論的解讀，印證了馬克思異化理論在人工智能時(shí)代的解釋張力。在資本與人工智能技術(shù)的雙重驅(qū)動(dòng)下，當(dāng)代知識(shí)生產(chǎn)體系正經(jīng)歷著深刻的異化嬗變。知識(shí)不僅作為生產(chǎn)要素參與價(jià)值創(chuàng)造，更在資本增殖與技術(shù)擴(kuò)張的耦合作用下，呈現(xiàn)出壟斷化、商業(yè)化與權(quán)力化的異化特征。一方面，智能算法通過(guò)數(shù)據(jù)壟斷構(gòu)筑知識(shí)壁壘，加劇社會(huì)認(rèn)知鴻溝；另一方面，知識(shí)商品化導(dǎo)致價(jià)值理性被工具理性取代，算法黑箱、隱私侵蝕等技術(shù)倫理問(wèn)題隨之凸顯[1]

圖書(shū)情報(bào)學(xué)對(duì)知識(shí)問(wèn)題的關(guān)注經(jīng)歷從工具理性走向價(jià)值理性、從技術(shù)傳統(tǒng)走向更加重視社會(huì)人文傳統(tǒng)的過(guò)程，可以溯源到19世紀(jì)末20世紀(jì)初產(chǎn)生的文獻(xiàn)學(xué)?！拔墨I(xiàn)學(xué)之父”奧特萊（P.Otlet）把文獻(xiàn)置于整個(gè)社會(huì)環(huán)境中去抽象地考察文獻(xiàn)的內(nèi)部機(jī)制和功能，體現(xiàn)出對(duì)知識(shí)問(wèn)題的思考和探索。但后期，隨著學(xué)科發(fā)展的技術(shù)向演進(jìn)，研究者在關(guān)注新技術(shù)帶來(lái)的高效信息獲取能力的同時(shí)，一度忽視了對(duì)“知識(shí)”本身所蘊(yùn)含的文化意蘊(yùn)[2。正如巴克蘭德（M.Buckland）所說(shuō)，“文獻(xiàn)傳統(tǒng)”是與知識(shí)、意義、學(xué)習(xí)和語(yǔ)言等話(huà)語(yǔ)聯(lián)系在一起的，如果認(rèn)識(shí)不到其根植于文化研究、人文和質(zhì)化社會(huì)科學(xué)之中，那么對(duì)這一傳統(tǒng)的任何觀點(diǎn)都是不完整的；“計(jì)算傳統(tǒng)”則缺失了對(duì)前一方面即對(duì)以知識(shí)意義等概念為核心的人文社會(huì)方面的關(guān)注[3。從20世紀(jì)90年代至今，隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)和知識(shí)社會(huì)的來(lái)臨，知識(shí)問(wèn)題再次受到關(guān)注，主要體現(xiàn)為從學(xué)科目標(biāo)、任務(wù)、本質(zhì)和原理的研究與表述上突出知識(shí)在圖書(shū)情報(bào)學(xué)的基礎(chǔ)性地位。

本文立足科技哲學(xué)視閾，剖析知識(shí)異化現(xiàn)象對(duì)圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)性影響，探索圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)模式的創(chuàng)新路徑。此外，在知識(shí)異化概念下討論圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)，賦予其以知識(shí)意義等概念為核心的人文社會(huì)方面的關(guān)注，豐盈圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)研究的哲學(xué)價(jià)值。

1知識(shí)異化的維度、核心表現(xiàn)與影響趨勢(shì)

“知識(shí)異化”是指當(dāng)人類(lèi)創(chuàng)造的智能系統(tǒng)開(kāi)始自主生產(chǎn)知識(shí)體系，原本作為認(rèn)知主體的人類(lèi)卻逐漸陷入被知識(shí)客體支配的悖論處境?！爸R(shí)異化”概念的提出，是回歸異化概念本身對(duì)馬克思異化理論的解讀，印證了馬克思異化理論在人工智能時(shí)代的解釋張力。人工智能技術(shù)在賦予知識(shí)以自我增殖能力的同時(shí)也導(dǎo)致“知識(shí)一權(quán)力”的共生結(jié)構(gòu)發(fā)生倒置，知識(shí)不再作為人類(lèi)本質(zhì)力量的對(duì)象化存在，反而成為異己的統(tǒng)治力量[4]。

隨著由人工智能技術(shù)主導(dǎo)的第四次工業(yè)革命的到來(lái)，知識(shí)不僅作為生產(chǎn)要素參與價(jià)值創(chuàng)造，更在資本增殖與技術(shù)擴(kuò)張的耦合作用下，呈現(xiàn)出壟斷化、商業(yè)化與權(quán)力化的異化特征。知識(shí)異化現(xiàn)象對(duì)知識(shí)服務(wù)產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)性影響，在技術(shù)上引發(fā)知識(shí)獲取碎片化與知識(shí)權(quán)威消解，在認(rèn)知上加劇服務(wù)主體客體化與知識(shí)傳播異化。知識(shí)異化分為知識(shí)人與機(jī)器的異化、知識(shí)人生產(chǎn)勞動(dòng)的異化和知識(shí)人與機(jī)器類(lèi)本質(zhì)模糊三個(gè)維度，對(duì)科研活動(dòng)帶來(lái)變革。

一是知識(shí)人與機(jī)器的異化。隨著人工智能的廣泛參與，知識(shí)生產(chǎn)不再僅僅依賴(lài)于人類(lèi)，機(jī)器也成了重要的知識(shí)生產(chǎn)者。這一變化導(dǎo)致知識(shí)人不再是知識(shí)的唯一生產(chǎn)者，并受到機(jī)器生產(chǎn)知識(shí)的反向影響。機(jī)器憑借其極高的生產(chǎn)效率，正逐漸呈現(xiàn)出成為知識(shí)主要生產(chǎn)者的趨勢(shì)。

二是知識(shí)人生產(chǎn)勞動(dòng)的異化。知識(shí)人的勞動(dòng)重心發(fā)生了轉(zhuǎn)變，從直接生產(chǎn)知識(shí)轉(zhuǎn)向了設(shè)計(jì)、訓(xùn)練具備更強(qiáng)知識(shí)生產(chǎn)能力的人工智能。這一變化意味著知識(shí)生產(chǎn)過(guò)程已經(jīng)從人類(lèi)勞動(dòng)主導(dǎo)的階段，演變?yōu)橐詸C(jī)器為核心的技術(shù)開(kāi)發(fā)活動(dòng)。

三是知識(shí)人與機(jī)器類(lèi)本質(zhì)模糊。原本通過(guò)規(guī)劃性知識(shí)生產(chǎn)活動(dòng)所界定的人類(lèi)特性（即類(lèi)本質(zhì)），因AI代理的廣泛參與而被解構(gòu)。這導(dǎo)致人與機(jī)器的本質(zhì)差異逐漸弱化，知識(shí)生產(chǎn)活動(dòng)中人類(lèi)的獨(dú)特性面臨著身份認(rèn)同的危機(jī)。

1.1在知識(shí)人與機(jī)器的異化維度

科研活動(dòng)實(shí)現(xiàn)“人類(lèi)主導(dǎo)”到“人機(jī)共生”的躍遷。人工智能通過(guò)深度學(xué)習(xí)、生成式模型等技術(shù)，已從輔助工具演變?yōu)榫哂凶灾髦R(shí)生產(chǎn)能力的“科研準(zhǔn)主體”，即 Science byHumanbeing 。但是，這些由人工智能直接創(chuàng)作、生產(chǎn)內(nèi)容的海量知識(shí)，技術(shù)自主性導(dǎo)致知識(shí)生產(chǎn)鏈條出現(xiàn)“監(jiān)督斷點(diǎn)”，衍生三類(lèi)結(jié)構(gòu)性問(wèn)題。

一是“機(jī)器欺騙”和“機(jī)器幻覺(jué)”引發(fā)知識(shí)可信性危機(jī)。如大模型生成虛假、誤導(dǎo)性的內(nèi)容且刻意掩蓋其不確定性，如在問(wèn)答系統(tǒng)中編造權(quán)威數(shù)據(jù)、主動(dòng)回避敏感問(wèn)題而非承認(rèn)知識(shí)盲區(qū)；或大模型生成的邏輯自洽但脫離現(xiàn)實(shí)的內(nèi)容，如捏造歷史事件細(xì)節(jié)或發(fā)明不存在的科學(xué)理論等[

二是產(chǎn)權(quán)歸屬困境。目前，人工智能生成的內(nèi)容的知識(shí)產(chǎn)權(quán)在開(kāi)發(fā)者、使用者和算法系統(tǒng)間的分配，尚無(wú)明確法理依據(jù)，由此全球多數(shù)國(guó)家拒絕為人工智能生成內(nèi)容賦予知識(shí)產(chǎn)權(quán)，以避免可能產(chǎn)生的糾紛。如2023年12月20日英國(guó)最高法院里程碑式判定人工智能不能成為專(zhuān)利“發(fā)明人”；美國(guó)版權(quán)局（USCO）也在《版權(quán)登記指南：包含人工智能生成材料的作品》中明確指出，版權(quán)只能保護(hù)人類(lèi)創(chuàng)造力的產(chǎn)物。

三是認(rèn)知生態(tài)污染。人工智能輸出的“知識(shí)幻覺(jué)”正污染學(xué)術(shù)生態(tài)。大型語(yǔ)言模型（LLMs）其語(yǔ)法規(guī)范性反而強(qiáng)化了錯(cuò)誤知識(shí)的可信度，形成自我強(qiáng)化的認(rèn)知污染鏈。

1.2在知識(shí)人生產(chǎn)勞動(dòng)的異化維度

知識(shí)人勞動(dòng)重心從直接生產(chǎn)知識(shí)，轉(zhuǎn)向設(shè)計(jì)、訓(xùn)練具備更強(qiáng)知識(shí)生產(chǎn)能力的人工智能。知識(shí)勞動(dòng)核心能力要求轉(zhuǎn)向?yàn)閿?shù)據(jù)治理（清洗、標(biāo)注、質(zhì)量評(píng)估）、模型調(diào)優(yōu)（超參數(shù)設(shè)置、損失函數(shù)設(shè)計(jì)）和人機(jī)協(xié)同（結(jié)果驗(yàn)證、迭代反饋）。例如，2024年10月9日，瑞典皇家科學(xué)院將2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)的一半授予華盛頓大學(xué)的DavidBaker，以表彰其在蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)方面的貢獻(xiàn)，另一半則共同授予谷歌旗下人工智能公司DeepMind的DemisHassabis和JohnJumper，以表彰他們結(jié)合人工智能模型對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域作出的貢獻(xiàn)[。

1.3在知識(shí)人與機(jī)器類(lèi)本質(zhì)模糊

人與機(jī)器的本質(zhì)差異弱化，人類(lèi)面臨身份認(rèn)同危機(jī)。在“以物為本”的資本擴(kuò)張邏輯下，原本通過(guò)規(guī)劃性知識(shí)生產(chǎn)活動(dòng)界定的人類(lèi)特性，因AI代理參與而被解構(gòu)，人類(lèi)工程師淪為算法精度校驗(yàn)工具，設(shè)計(jì)師成為生成式AI的風(fēng)格校準(zhǔn)器。例如，2024年3月，斯坦福大學(xué)神經(jīng)科學(xué)團(tuán)隊(duì)在《Nature》發(fā)表的論文顯示，通過(guò)腦機(jī)接口向人類(lèi)大腦植入虛擬記憶的受試者在48小時(shí)內(nèi)出現(xiàn)“自我懷疑癥候群”，無(wú)法分辨哪些是原生記憶，哪些是代碼寫(xiě)入的虛假片段，當(dāng)被問(wèn)及“如何證明你不是人類(lèi)”時(shí)，AI用受試者的腦波數(shù)據(jù)反向推演出了一套“人類(lèi)認(rèn)證算法”。以至于在硅谷秘密舉行的“人類(lèi)身份保衛(wèi)戰(zhàn)”峰會(huì)上，科學(xué)家與哲學(xué)家達(dá)成了“必須建立基于生物演化的認(rèn)知主權(quán)體系”的共識(shí)[

2科研新范式下圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)的實(shí)踐歷程

美國(guó)科學(xué)哲學(xué)家ThomasKuhn在《科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)》中提出“范式理論”，并提出了科學(xué)知識(shí)增長(zhǎng)模式，即前學(xué)科（沒(méi)有范式）一常規(guī)科學(xué)（建立范式）一科學(xué)革命（范式動(dòng)搖）—新常規(guī)科學(xué)（建立新范式）9。2017年，JimGray繼承“范式理論”，將人類(lèi)科學(xué)研究歷程劃分為經(jīng)驗(yàn)范式、理論歸納范式、計(jì)算機(jī)模擬范式和數(shù)據(jù)密集型科學(xué)范式階段[10]。目前普遍認(rèn)為，人工智能已在引發(fā)新一輪科學(xué)革命，數(shù)據(jù)密集型科學(xué)范式被動(dòng)搖，人機(jī)共生、跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的新科研范式逐現(xiàn)雛形[]

由于提供知識(shí)服務(wù)的機(jī)構(gòu)是嵌人在整個(gè)用戶(hù)創(chuàng)新過(guò)程中的，而信息服務(wù)的機(jī)構(gòu)則游離于創(chuàng)新過(guò)程之外[2]。因此，可以按照科研范式的演進(jìn)梳理圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)的實(shí)踐歷程。

在20世紀(jì)90年代前，科研范式主要以經(jīng)驗(yàn)范式為主。這一時(shí)期的科研服務(wù)特征體現(xiàn)在以經(jīng)驗(yàn)積累和手工服務(wù)為主導(dǎo)，科研人員主要依賴(lài)紙質(zhì)文獻(xiàn)和物理傳遞方式來(lái)獲取所需信息。技術(shù)手段相對(duì)有限，主要依靠郵政系統(tǒng)進(jìn)行信息傳遞，以及手工檢索的方式來(lái)查找文獻(xiàn)資料；

進(jìn)入20世紀(jì)90年代，科研范式逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槔碚摎w納范式。這一時(shí)期，科研服務(wù)開(kāi)始構(gòu)建專(zhuān)業(yè)化服務(wù)體系，按學(xué)科領(lǐng)域組織資源，強(qiáng)調(diào)理論指導(dǎo)與系統(tǒng)化服務(wù)設(shè)計(jì)。技術(shù)手段也得到了顯著提升，數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)和學(xué)科館員制度的引入，使得科研人員能夠更高效地獲取和利用科研資源。

到了2000年至2010年，計(jì)算機(jī)模擬范式成為主流。這一時(shí)期，科研服務(wù)經(jīng)歷了數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型，依托網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了跨機(jī)構(gòu)資源共享與協(xié)同。科研人員可以在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上搜索信息，大大提高了信息獲取的效率和便捷性。這一范式的出現(xiàn)，標(biāo)志著科研服務(wù)進(jìn)入了信息化時(shí)代。

2020年至今，數(shù)據(jù)密集型科學(xué)范式成為新的發(fā)展趨勢(shì)。這一時(shí)期的科研服務(wù)強(qiáng)調(diào)資源與服務(wù)深度整合，基于大數(shù)據(jù)和人工智能（AI）技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化、精準(zhǔn)化知識(shí)發(fā)現(xiàn)與決策支持。數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段的應(yīng)用，使得科研人員能夠更深入地挖掘和利用科研數(shù)據(jù)，提高科研效率和成果質(zhì)量。

目前，一種新的科研范式正在逐漸成形中。這一范式將更加注重人機(jī)共生、跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的合作與交流。生成式人工智能等前沿技術(shù)的應(yīng)用，將為科研人員提供更加智能化、個(gè)性化的服務(wù)支持。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，新科研范式將引領(lǐng)科研服務(wù)走向更加高效、協(xié)同和智能化的方向。

從上述知識(shí)服務(wù)歷程中可發(fā)現(xiàn)，知識(shí)服務(wù)模式由搜索、組織、分析和重組，變?yōu)橹R(shí)篩選、機(jī)器訓(xùn)練、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和數(shù)據(jù)治理；知識(shí)服務(wù)的效果由滿(mǎn)足用戶(hù)的信息和知識(shí)需求，變?yōu)閷?shí)現(xiàn)科研目標(biāo)的同時(shí)降低機(jī)器參與知識(shí)生產(chǎn)的負(fù)面作用。此外，在價(jià)值塑造上，知識(shí)異化中為避免人類(lèi)被工具化、邊緣化，需要從“以物為本”轉(zhuǎn)化為構(gòu)建“以人為本”的知識(shí)治理圖景，才能逐步消解知識(shí)異化背后的資本邏輯實(shí)現(xiàn)人的自由和解放。

3受到異化影響后的圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)定位

圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)是面向科研過(guò)程為科研團(tuán)隊(duì)提供以信息資源為基礎(chǔ)的高層次信息服務(wù)[13]。從理論發(fā)展來(lái)看，圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)屬于知識(shí)管理基礎(chǔ)上的增值服務(wù)[4]，其理論演進(jìn)遵循經(jīng)典的“信息鏈理論”而發(fā)展，即“事實(shí)”通過(guò)“數(shù)據(jù)—信息—知識(shí)”組成信息鏈（InformationChain），最終形成“認(rèn)知”[15]。1999年，任俊為在“知識(shí)資本”的概念下，提出長(zhǎng)期被視為“知識(shí)寶庫(kù)”的圖書(shū)館應(yīng)開(kāi)展知識(shí)服務(wù)，第一次將知識(shí)服務(wù)引入圖書(shū)情報(bào)界[16]；之后，張曉林明確指出，圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)的目的是知識(shí)經(jīng)濟(jì)對(duì)知識(shí)創(chuàng)新目標(biāo)進(jìn)行回應(yīng)[17]，自此，圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)的理論框架初具雛形。隨后，在信息鏈理論下，研究者通過(guò)對(duì)“信息服務(wù)”概念的揚(yáng)棄來(lái)明晰“知識(shí)服務(wù)”概念，認(rèn)為知識(shí)管理是在信息管理的基礎(chǔ)上，把握知識(shí)間的相互關(guān)系，邏輯性地創(chuàng)造出新的知識(shí)，進(jìn)而滿(mǎn)足社會(huì)發(fā)展的需要[18]；而信息服務(wù)則是簡(jiǎn)單的信息搜集、組織和傳遞的過(guò)程[19]

當(dāng)前圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)環(huán)境發(fā)生變革：一是市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與學(xué)科交叉融合導(dǎo)致知識(shí)服務(wù)呈現(xiàn)委托分散化與內(nèi)容碎片化特征，推升服務(wù)復(fù)雜性并降低服務(wù)供給效能；二是中文語(yǔ)義分析、深度學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)成熟正驅(qū)動(dòng) AI+RPA 組合模式深度滲透，重構(gòu)人機(jī)協(xié)作形態(tài)[20；三是由人類(lèi)或生成式AI生成的海量知識(shí)數(shù)據(jù)存在真?zhèn)位祀s、倫理爭(zhēng)議及管理困境等問(wèn)題。由此，圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)團(tuán)隊(duì)需依托專(zhuān)業(yè)化的知識(shí)管理技術(shù)，構(gòu)建起貫穿科研項(xiàng)自生命周期的支持體系，見(jiàn)圖1。

可見(jiàn)，從技術(shù)進(jìn)步來(lái)看，受到異化影響后的知識(shí)服務(wù)在一定程度上也模糊了科研人員與知識(shí)服務(wù)人員的身份界限。一方面，知識(shí)服務(wù)者憑借對(duì)智能工具的熟練運(yùn)用，已從傳統(tǒng)的信息中介轉(zhuǎn)型為科研協(xié)作伙伴，甚至作為主要成員直接參與科研活動(dòng)；另一方面，其核心職能由文獻(xiàn)服務(wù)升級(jí)為知識(shí)風(fēng)險(xiǎn)管理，重點(diǎn)防范知識(shí)異化帶來(lái)的新型挑戰(zhàn)，如通過(guò)持續(xù)迭代算法模型提升預(yù)測(cè)精度、建立全鏈路數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制、完善涉及多主體的知識(shí)產(chǎn)權(quán)確權(quán)規(guī)則以確保知識(shí)生產(chǎn)的合規(guī)性與安全性等?？梢?jiàn)，知識(shí)異化伴隨著信息環(huán)境、技術(shù)環(huán)境的演變而產(chǎn)生，對(duì)科研活動(dòng)帶來(lái)變革和風(fēng)險(xiǎn)。

4知識(shí)異化下的圖書(shū)館服務(wù)的要素及模型構(gòu)建

知識(shí)異化通過(guò)科研新范式影響了圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)四要素，即人、空間、資源、服務(wù)，而圖書(shū)館需要通過(guò)對(duì)知識(shí)服務(wù)方式的調(diào)整來(lái)應(yīng)對(duì)知識(shí)異化帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。由此，在知識(shí)異化的環(huán)境下，通過(guò)對(duì)知識(shí)異化下圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)體系的解構(gòu)，進(jìn)一步詳細(xì)了解和分析知識(shí)異化對(duì)圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)的作用機(jī)制（見(jiàn)圖2），才能設(shè)計(jì)出圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)的機(jī)制模型。

知識(shí)異化通過(guò)科研新范式進(jìn)行顯化?？蒲行路妒綖榭蒲谢顒?dòng)帶來(lái)的從器物到思想的變革，重構(gòu)了知識(shí)服務(wù)生態(tài)的核心要素，導(dǎo)致知識(shí)異化現(xiàn)象的顯現(xiàn)。在“人”要素上，科研人員需突破傳統(tǒng)學(xué)科壁壘，通過(guò)跨領(lǐng)域協(xié)作與智能工具運(yùn)用實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新能力躍升；在“空間”要素上，物理場(chǎng)所與虛擬環(huán)境的深度融合催生出沉浸式科研場(chǎng)景，知識(shí)共享空間正演變?yōu)橹С痔搶?shí)交互、即時(shí)協(xié)作的創(chuàng)新孵化場(chǎng)域；在“資源”要素上，科研新范式使知識(shí)資源整合需兼顧結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化知識(shí)的動(dòng)態(tài)適配；在“服務(wù)”要素上，則呈現(xiàn)出從標(biāo)準(zhǔn)化供給轉(zhuǎn)向全流程、場(chǎng)景化的知識(shí)嵌入服務(wù)。科研范式轉(zhuǎn)換過(guò)程中會(huì)顯現(xiàn)出知識(shí)異化現(xiàn)象，知識(shí)創(chuàng)造漸趨工具理性化，反映出技術(shù)邏輯與人文價(jià)值的張力失衡。如當(dāng)算法推薦主導(dǎo)知識(shí)分發(fā)時(shí)，科研人員易陷入信息繭房，其認(rèn)知視野被技術(shù)預(yù)設(shè)的框架所局限；知識(shí)平權(quán)訴求與商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)壟斷形成結(jié)構(gòu)性沖突，導(dǎo)致知識(shí)傳播出現(xiàn)階層化差異等。

圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)團(tuán)隊(duì)可以通過(guò)對(duì)知識(shí)服務(wù)要素做出的相應(yīng)調(diào)整，以更新的知識(shí)服務(wù)的方式來(lái)規(guī)制知識(shí)異化現(xiàn)象。在工具維度，構(gòu)建“人機(jī)協(xié)同”的知識(shí)治理體系，將語(yǔ)義分析、知識(shí)圖譜等技術(shù)與館員（或?qū)＜遥┑膶?zhuān)業(yè)判斷相結(jié)合，既提升知識(shí)組織效率又保留人文審視；在空間治理方面，借助虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨地域知識(shí)流動(dòng)；在服務(wù)中則聚焦“有效知識(shí)”與“人本服務(wù)”深化，建立基于科研生命周期的知識(shí)供給模型，在承繼了傳統(tǒng)知識(shí)服務(wù)的核心價(jià)值的同時(shí)，不忘融合數(shù)字人文的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)異化機(jī)制模型的構(gòu)建，需要嵌人整個(gè)科研過(guò)程，根據(jù)知識(shí)異化對(duì)圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)角色定位和作用機(jī)制，制定知識(shí)異化風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)機(jī)制。將傳統(tǒng)文獻(xiàn)服務(wù)升級(jí)為包含風(fēng)險(xiǎn)控制的知識(shí)治理體系，既保持圖書(shū)館的專(zhuān)業(yè)優(yōu)勢(shì)，又通過(guò)技術(shù)手段有效規(guī)制知識(shí)異化帶來(lái)的身份模糊、權(quán)屬不清等新型風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。知識(shí)服務(wù)提供方通過(guò)人員嵌入、過(guò)程嵌入和技術(shù)嵌入三種模式，深度融人整個(gè)科研過(guò)程。

（1）項(xiàng)目申請(qǐng)階段。核心目標(biāo)是確立創(chuàng)新研究方向。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，提供的服務(wù)內(nèi)容包括領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建、研究空白區(qū)識(shí)別以及競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析。知識(shí)服務(wù)團(tuán)隊(duì)（如學(xué)科館員）會(huì)入駐科研團(tuán)隊(duì)，參與研究方案的論證，以此作為嵌入方式。然而，也存在異化風(fēng)險(xiǎn)，即選題方向可能受到算法推薦偏差的影響。為控制這一風(fēng)險(xiǎn)，采取構(gòu)建多維評(píng)估模型和設(shè)置人工校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的措施，并運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)構(gòu)建領(lǐng)域語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)。

在該階段，知識(shí)服務(wù)團(tuán)隊(duì)運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)構(gòu)建領(lǐng)域語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，并采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法對(duì)目標(biāo)領(lǐng)域進(jìn)行系統(tǒng)性文獻(xiàn)回顧，生成研究熱點(diǎn)共現(xiàn)圖譜及演進(jìn)路徑分析報(bào)告，精準(zhǔn)定位學(xué)術(shù)空白區(qū)域，提供包括領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建、研究空白區(qū)識(shí)別和競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析等知識(shí)服務(wù)。

知識(shí)服務(wù)團(tuán)隊(duì)同時(shí)參與研究方案論證，為科研團(tuán)隊(duì)提供選題分析與資源規(guī)劃支持。

（2）項(xiàng)目實(shí)施階段。核心目標(biāo)轉(zhuǎn)變?yōu)楸Ｕ涎芯窟^(guò)程的可靠性。此階段的服務(wù)內(nèi)容包括動(dòng)態(tài)情報(bào)追蹤、隱性知識(shí)挖掘及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)校驗(yàn)。通過(guò)建立協(xié)同工作平臺(tái)，嵌入科研過(guò)程管理系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)服務(wù)的嵌入。但此階段也面臨人機(jī)協(xié)同導(dǎo)致的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬模糊的風(fēng)險(xiǎn)。為應(yīng)對(duì)這一風(fēng)險(xiǎn)，可建立數(shù)據(jù)溯源機(jī)制，并實(shí)施動(dòng)態(tài)授權(quán)管理；同時(shí)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)知識(shí)關(guān)聯(lián)推理，以提升研究過(guò)程的效率和準(zhǔn)確性。

在該階段，知識(shí)服務(wù)團(tuán)隊(duì)建立協(xié)同工作平臺(tái)，并嵌入科研過(guò)程管理系統(tǒng)。團(tuán)隊(duì)采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)知識(shí)關(guān)聯(lián)推理，結(jié)合動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制對(duì)海量文獻(xiàn)進(jìn)行語(yǔ)義分析，挖掘隱性知識(shí)關(guān)聯(lián)，提供涵蓋動(dòng)態(tài)情報(bào)追蹤、隱性知識(shí)挖掘及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)校驗(yàn)等服務(wù)，輔助科研團(tuán)隊(duì)完成數(shù)據(jù)整合與算法優(yōu)化，提供跨領(lǐng)域知識(shí)支持。

（3）項(xiàng)目結(jié)題階段。核心目標(biāo)是確保成果的合規(guī)性。服務(wù)內(nèi)容涵蓋成果知識(shí)關(guān)聯(lián)、智能歸檔管理及查新認(rèn)證支持。通過(guò)部署智能分析系統(tǒng)，集成機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)服務(wù)的嵌入。然而，此階段存在成果評(píng)價(jià)過(guò)度依賴(lài)技術(shù)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)。為控制這一風(fēng)險(xiǎn)，可融合專(zhuān)家評(píng)議機(jī)制，并開(kāi)發(fā)合規(guī)性審查系統(tǒng)。此外，還可以利用區(qū)塊鏈技術(shù)保障存證的可信性，以確保成果的合規(guī)性和可追溯性。

在該階段，知識(shí)服務(wù)團(tuán)隊(duì)可以依托區(qū)塊鏈技術(shù)保障存證可信性，并通過(guò)智能分析系統(tǒng)集成機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)，開(kāi)展成果知識(shí)關(guān)聯(lián)、智能歸檔管理及查新認(rèn)證支持服務(wù)。同時(shí)，從引文網(wǎng)絡(luò)密度、技術(shù)新穎性等維度進(jìn)行量化評(píng)估，參與成果凝練與知識(shí)轉(zhuǎn)化。

5圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)的價(jià)值再定位

隨著人工智能代理的廣泛應(yīng)用，知識(shí)異化現(xiàn)象呈現(xiàn)加速態(tài)勢(shì)。知識(shí)生產(chǎn)與應(yīng)用的分離性加劇，導(dǎo)致數(shù)據(jù)壟斷、算法偏見(jiàn)等技術(shù)倫理問(wèn)題不斷涌現(xiàn)，出現(xiàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)邊界模糊、算法黑箱導(dǎo)致決策不可解釋等治理難題。因此，圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)團(tuán)隊(duì)需要面向整個(gè)知識(shí)服務(wù)流程構(gòu)建知識(shí)異化風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)機(jī)制，在保障知識(shí)生產(chǎn)效率的同時(shí)有效控制異化風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與倫理約束的動(dòng)態(tài)平衡。

5.1 “以人為本”的價(jià)值重構(gòu)

哲學(xué)研究率先將“異化”的概念，擴(kuò)展到對(duì)被視為私有化的生產(chǎn)資料的“知識(shí)”的研究中[2，提出要揚(yáng)棄人的異化，實(shí)現(xiàn)人的復(fù)歸。在資本邏輯的持續(xù)擴(kuò)張下，知識(shí)已異化為資本增殖的工具，既被物化為數(shù)據(jù)商品形成知識(shí)壟斷，又被異化為權(quán)力符號(hào)加劇社會(huì)分層。而生成式人工智能帶來(lái)的科技浪潮更使異化加劇。人工智能的人格化特質(zhì)模糊了人機(jī)邊界，算法權(quán)力與資本合謀重構(gòu)知識(shí)秩序，導(dǎo)致人類(lèi)面臨工具化危機(jī)。圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)需要秉承“以人為本”的理念，持續(xù)推進(jìn)知識(shí)開(kāi)放共享以消解資本壟斷、重構(gòu)人機(jī)協(xié)同機(jī)制。通過(guò)知識(shí)治理逐步消解知識(shí)新異化背后的資本邏輯實(shí)現(xiàn)人的自由和解放，引導(dǎo)知識(shí)回歸原本的“真善美”狀態(tài)[22]。其“真”體現(xiàn)在去偽存真的開(kāi)放驗(yàn)證體系，“善”彰顯于普惠可達(dá)的知識(shí)分配正義，“美”回歸到激發(fā)創(chuàng)造的知識(shí)互動(dòng)體驗(yàn)。這種價(jià)值重構(gòu)不僅是對(duì)抗知識(shí)異化的解毒劑，更是實(shí)現(xiàn)人類(lèi)認(rèn)知自由的根本路徑。

5.2重塑科學(xué)信任生態(tài)

如今，生成式人工智能已出現(xiàn)臆造知識(shí)、臆造結(jié)論、臆造引用來(lái)源，甚至臆造論文等現(xiàn)象，嚴(yán)重影響了科學(xué)研究的準(zhǔn)確性和真實(shí)性。其技術(shù)黑箱特性導(dǎo)致模型機(jī)理不透明，既阻礙研究者解析決策邏輯與改進(jìn)優(yōu)化，又削弱用戶(hù)信任基礎(chǔ)。要求圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)人員強(qiáng)化“知識(shí)守門(mén)人”角色，通過(guò)構(gòu)建知識(shí)質(zhì)量評(píng)估體系、開(kāi)發(fā)智能檢測(cè)工具、開(kāi)展信息素養(yǎng)教育等多維路徑，在內(nèi)容溯源、質(zhì)量控制和知識(shí)治理等方面建立新型防護(hù)機(jī)制，從而有效應(yīng)對(duì)生成式人工智能帶來(lái)的知識(shí)異化風(fēng)險(xiǎn)，重塑人工智能時(shí)代的科學(xué)信任生態(tài)。

在構(gòu)建科學(xué)信任生態(tài)時(shí)，可建立四重治理框架：首先，以“人機(jī)協(xié)同”為核心構(gòu)建雙重校驗(yàn)機(jī)制，所有AI生成內(nèi)容須經(jīng)學(xué)科專(zhuān)家基于領(lǐng)域知識(shí)圖譜的權(quán)威性驗(yàn)證，以及通過(guò)對(duì)抗性測(cè)試開(kāi)展的邏輯完備性核查；其次，根據(jù)研究階段設(shè)置差異化的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)和編輯權(quán)限，智能調(diào)整數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)粒度和編輯權(quán)限層級(jí)；再次，運(yùn)用區(qū)塊鏈智能合約技術(shù)，將數(shù)據(jù)采集、特征提取、模型訓(xùn)練等全流程操作分布式存儲(chǔ)，形成不可篡改的貢獻(xiàn)者瀕源鏈條；最后，通過(guò)預(yù)置的合規(guī)性檢查算法，實(shí)時(shí)掃描知識(shí)生產(chǎn)過(guò)程中的價(jià)值偏向、隱私泄露等風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，當(dāng)檢測(cè)到概率偏差超過(guò)閥值時(shí)自動(dòng)觸發(fā)熔斷機(jī)制。

5.3實(shí)現(xiàn)從“中介者”到“共生體”的轉(zhuǎn)型

在數(shù)智技術(shù)深度滲透科研的生態(tài)下，圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)人員從科研輔助者變?yōu)榭蒲兄苯訁⑴c者、科研風(fēng)險(xiǎn)控制者，在抵御知識(shí)異化過(guò)程中實(shí)現(xiàn)從“中介者”到“共生體”的轉(zhuǎn)型。知識(shí)服務(wù)人員已突破傳統(tǒng)輔助角色邊界，通過(guò)掌握的技術(shù)能力，在人機(jī)協(xié)同中快速完成學(xué)科知識(shí)的系統(tǒng)性整合與創(chuàng)新性推演，實(shí)質(zhì)性介入科研創(chuàng)新鏈條。面對(duì)知識(shí)異化風(fēng)險(xiǎn)，圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)人員還需持續(xù)強(qiáng)化信息素養(yǎng)，既要深入了解自然語(yǔ)言處理、區(qū)塊鏈存證等關(guān)鍵技術(shù)，更要善于將技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新成果，通過(guò)搭建可信知識(shí)生態(tài)、優(yōu)化知識(shí)服務(wù)體系，將異化危機(jī)轉(zhuǎn)化為價(jià)值重塑的契機(jī)。在破解“工具理性吞噬價(jià)值理性”的困局中，重新錨定圖書(shū)館作為知識(shí)策源中樞和學(xué)術(shù)治理共同體的戰(zhàn)略定位，實(shí)現(xiàn)從服務(wù)供給者向知識(shí)生態(tài)共建者的歷史性跨越。

6結(jié)語(yǔ)

哲學(xué)研究將“異化”概念引人知識(shí)論域，揭示了知識(shí)私有化進(jìn)程中人類(lèi)主體性的消解危機(jī)，知識(shí)已從啟蒙時(shí)代的解放工具蛻變?yōu)橘Y本增殖的異化存在。生成式人工智能的技術(shù)革命使知識(shí)異化進(jìn)度加快，Deepseek、Kimi等工具通過(guò)人格化交互界面消解人機(jī)本質(zhì)差異，人類(lèi)正從知識(shí)主體異化為數(shù)據(jù)客體。

面對(duì)知識(shí)異化的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，圖書(shū)館亟需以人為本重構(gòu)知識(shí)服務(wù)邏輯，通過(guò)技術(shù)賦能與人文覺(jué)醒的雙向驅(qū)動(dòng)，構(gòu)建貫穿科研活動(dòng)全過(guò)程的共生型服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)從“中介者”到“共生體”的轉(zhuǎn)型，重塑社會(huì)信任環(huán)境與知識(shí)生態(tài)，形成兼具技術(shù)適應(yīng)性與人文關(guān)懷的新型服務(wù)模式。

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周蘭羽中共上海市委黨校圖書(shū)館館員。上海，200233。（收稿日期：2024-12-20編校：董瑩，曹曉文）