人工智能賦能的圖書館新型智庫知識服務模式重構

劉軍軍

（江蘇航運職業技術學院，江蘇 如東 226000）

目前，以人工智能技術為核心的新一輪科技革命正在孕育興起，創新活動在世界范圍內處于蓬勃發展時期。1956年達特茅斯會議提出“Artifitial Intelligence”課題后，人工智能技術歷經“三起兩落”，在數據、算法和算力的不斷更新發展下，逐漸獲得不同行業領域的廣泛關注，并不斷賦能農業、交通、教育等傳統行業，創新成果不斷出現。在圖書館領域，語音識別、計算機視覺、自然語言處理等智能科技推動了圖書館服務的巨大變革。在人工智能賦能下，圖書館可以在精準掌握用戶行為數據的基礎上，對數據資源進行優化整合，為用戶提供更為專業、優質的創新服務，為用戶帶來與以往不同的場景體驗和感官體驗，更大程度上滿足用戶的個性化需求。2015年國務院出臺了《關于加強中國特色新型智庫建設的意見》，明確圖書館新型智庫的功能定位是“資政、聚才、啟智”[1]，鼓勵圖書館依據服務需求建設獨具特色的新型智庫。雖然目前圖書館新型智庫建設尚存在較多問題，但人工智能技術的發展，促進了智庫要素的流通、整合和共享，為新型智庫服務創新提供了技術保障，為新型智庫知識服務模式的重構奠定了基礎。鑒于此，圖書館應牢牢抓住人工智能發展的機遇，融入人工智能環境，真正實現圖書館新型智庫知識模式的重構。筆者現從主要內容、重構目標、基礎架構、發展路徑和驅動機制幾個方面予以探討。

1 人工智能賦能的圖書館新型智庫知識服務的主要內容

圖書館依據用戶需求，打造相應的知識產品，為用戶提供有針對性的知識服務，依據上述服務流程，圖書館新型智庫知識服務大致可以劃分為數據服務、情報服務和智慧服務3大內容（見圖1）。

圖1 圖書館新型智庫知識服務的主要內容

1.1 數據服務

數據服務是新型智庫知識服務的初級階段。智庫提供的數據收集整理、優化整合、存儲應用等數據服務，是其所有服務的前提。目前數據過載

現象越發嚴重，數據資源表現出數據化、可關聯等明顯特征，用戶數據需求已然得不到完全滿足，方式方法、算法模型等知識服務基礎設施需要進一步改革與創新。圖書館新型智庫能夠通過數據組織與認知計算的協調統一，利用知識組織體系提升數據抽取、識別與預測等數據計算問題的處理效率與質量，解決機器算法精準度和智能化不足的問題[2]。通過升級傳統知識組織體系，實現不同形態的數據資源的融合互聯，可有效提升數據服務的智慧化程度。

1.2 情報服務

情報服務是新型智庫知識服務的中級階段。情報需求是用戶的專業需求，是實現知識服務的關鍵環節，起到輔助決策的重要作用。情報服務通過利用科學的分析模型，理清各種復雜數據相互間的關系，獲取具備方法驅動功能的情報分析報告。伴隨人工智能的高速發展，專業化、個性化的知識服務需求日益凸顯，在龐大的數據資源中明確其潛在關聯關系，以及深挖復雜的語義信息，把知識服務元素由物理層次（數據、資源）轉換為認知層次（知識、情報），已成為圖書館新型智庫知識服務亟需解決的難題。目前，以深度學習（深度神經網絡技術、機器學習方法等）、知識圖譜（自動抽取技術、區塊鏈技術、壓縮感知技術等）為代表的人工智能技術為解決上述難題提供了嶄新思路和處理方法。

1.3 智慧服務

智慧服務是新型智庫知識服務的高級階段。智慧服務強調聚眾才之力，打造優質知識產品，實現隱性知識顯性化，針對某一問題制定有效的解決方案，為用戶提供精準服務，具有一定的前瞻性和創造性。要實現“轉知成智”的目標，圖書館就要精準分析用戶類型、需求特征、行為規律等，采取研究論壇、主題沙龍、專業研討等多元化傳播手段，向組織或個人展示智庫成果。同時還要建設專家數據庫，開發可以利用專家智慧的決策程序，以確保知識增值服務質量[3]。

2 圖書館新型智庫知識服務的重構目標

人工智能技術作為新興的信息技術，將其應用到圖書館知識服務工作，是圖書館面對新技術發生翻天覆地變化的關鍵。在人工智能賦能的基礎上，重構圖書館新型智庫知識服務模式，實質上是以人工智能技術為核心，綜合利用深度神經網絡、自動抽取、區塊鏈、壓縮感知等技術，構建能存儲大容量、多形態數據資源的各種類型知識庫（如學科知識庫、專家數據庫等），通過“硬智能+軟智慧”的方式，確定用戶畫像，明確用戶興趣和知識需求的變化軌跡，構建資源、專家與用戶之間實時互聯的服務架構，真正實現用戶與資源的精準匹配，實現以個性、專業、共享、感知為目標的智慧服務，有效增加知識產品的利用價值。基于上述重構目標，圖書館要從戰略角度上做好總體規劃，把新型智庫建設作為圖書館管理中的重要部分加以重視，明確基礎架構、發展路徑和保障機制，在管理結構上做到機構設置合理、因事設崗、因崗設人，實現人崗匹配。同時還要建立完善相關規章制度，保障相關規劃、措施能夠真正“落地”并執行。

3 圖書館新型智庫知識服務的基礎架構

人工智能賦能的圖書館新型智庫知識服務的基礎架構，可分為以下4個層級（見圖2）：（1）數據層。數據層屬于新型智庫知識服務的基礎層級，主要職責是收集存儲各類型數據資源（結構化、非結構化），利用云計算、大數據等技術，把來自不同渠道的數據資源進行收集整理和存儲利用，形成不同的分布式數據區塊鏈。具體數據資源包括用戶基本數據、用戶行為數據、數據情報資源、知識產品等。（2）處理層。處理層屬于新型智庫知識服務的技術層級，主要職責是采取基礎技術和核心技術，確保對所有可信任數據節點的處理行為和所獲取數據資源內容的安全性，以確保圖書館和用戶在全程知識服務中的行為信息的安全。在為用戶提供知識服務的過程中，不同技術手段具有一定的關聯性，可針對不同知識需求采取不同組合的處理技術。（3）管理層。管理層屬于新型智庫知識服務的管理層級，主要職責是優化整合服務平臺后臺管理系統的數據資源，通過服務端口實現數據的語義化、關聯化以及可視化，保障數據與數據之間、數據與用戶之間的有效關聯，促進與其他平臺的數據共建共享，實現跨庫訪問。（4）服務層。服務層屬于新型智庫知識服務的服務層級，主要職責是推進知識產品在圖書館中的流通與應用。采用人工智能技術分析設備數據、資源數據和用戶數據，獲取問題的最優解答，開發打造與用戶需求、用戶行為習慣相匹配的系統界面與服務產品。

圖2 圖書館信息知識服務基礎架構

4 圖書館新型智庫知識服務的發展路徑

4.1 服務創新：線上+線下

圖書館新型智庫知識服務可采取“線上+線下”的創新服務模式。線上模式主要表現為構建專業知識服務系統，把大數據、云計算、深度神經網絡技術、區塊鏈技術等應用于知識服務之中，為用戶提供泛在化咨詢服務、個性化定制服務等，同時還為用戶提供產品選擇服務和收集用戶體驗數據信息。如奧斯汀中央圖書館（Austin Central Library）與洛杉磯公共圖書館（Los Angeles Public Library）聯合創建了集環境繪制、需求分析、數據加工、運營管理與創新服務于一體的智能決策知識服務平臺，有效實現了數據、信息、資源的一體化

管理，以及信息流層面的優化整合。線下模式主要表現為構建項目鏈，依據用戶需求，選擇所需學科專業，以“學科館員+專家學者+碩博研究生+能工巧匠+……”的方式[4]，構建矩陣式項目小組，組織形式靈活，專業性明顯，強化小組成員的橫向聯系，更好地理解用戶需求，為用戶提供更為優質的知識服務。如美國國會圖書館（Library of Congress）利用美國智庫所獨有的“旋轉門”機制，組建了參與國家決策的專業研究團隊，智庫知識成果是美國政府部門進行決策的重要依據。

4.2 跨界合作：融合+共享

在人工智能時代，人工智能賦能的圖書館新型智庫知識服務所依托的基礎也逐步向數字化、智能化發展，知識結構表現出復雜化特征，知識獲取途徑也表現出多樣化特征。圖書館應遵循“創新驅動”原則，在強調“效率”和“質量”的前提下，構建創新型的資源聯動機制[5]，主動與其他圖書館、科學館、檔案館、高校、科研機構、出版社、書商、數據供應商等合作，構建集成知識資源體系以實現資源的融合與共享，建設共享數據庫與檢索平臺以保障數據庫之間的兼容性，把不同資源途徑“編織成一張網”以保證資源的共建共享。如南京工業大學圖書館通過跨界合作方式，構建了專利信息服務平臺，該平臺涵蓋了中國、美國等100多個國家和組織的專利資源，提供語義檢索、表格檢索等多種檢索方式，同時還配有專利翻譯、分析、預警追蹤等多種功能。

4.3 品牌創建：特色+質量

服務品牌的打造，利用優質的知識產品多次植入用戶的使用過程之中，讓用戶在反復體驗中產生強烈的認同感與忠誠度。圖書館必須認真研究自身擁有的知識資源與知識產品，結合區域特色，分析用戶知識需求，進而明確與本館長期發展規劃相匹配的資源建設方向，打造出獨具特色的拳頭知識產品，在此基礎上開展個性化服務，進而在服務實踐中打造出具備自身特色的服務品牌。同時，圖書館還要重點打造具備長遠效益和較大科學價值、真實性高的知識產品，這樣才能在為用戶提供高質量的知識服務后，進一步推動知識服務品牌的創建。如中國國家圖書館經過多年的服務實踐，已打造出“兩會”服務系列、部級領導干部歷史文化講座等文化品牌，知名度日益增加。

5 人工智能賦能的圖書館新型智庫知識服務的驅動機制

5.1 用戶需求驅動

人工智能時代，圖書館面臨的信息環境越來越復雜，大數據、云計算、人工智能等技術成為各個領域制定決策的重要工具。用戶不再滿足于傳統的信息服務，而是需要能在龐大的數據資源中精準獲取價值大、準確性高的信息，期待圖書館提供更為專業、個性、優質的知識服務。用戶對智庫服務的需求成為圖書館重構新型智庫的重要動力。智庫服務過程中，圖書館應積極挖掘用戶的真實需求，深入一線進行實踐調研，參考借鑒國內外有關研究成果和成熟案例，準確找出存在問題，提出有針對性的解決方案[6]。因此，圖書館要把新型智庫產品力和影響力作為發展的重要因素，有效強化服務質量，在知識產品輸出時重視專業性、實踐性，真正為用戶提供操作性強的解決方案，有效滿足用戶需求。

5.2 技術資源驅動

圖書館擁有豐富的館藏資源和專業人才服務隊伍，在智庫知識服務方面有著長期實踐，具備豐富的服務經驗。在資源建設方面，圖書館積累了豐富的各類型專業資源，同時還做好了各類資源的優化整合或二次開發工作，選擇質量高、專業性強的數據用以構建特色數據庫，為新型智庫知識服務奠定了扎實的資源基礎。在隊伍建設方面，圖書館能夠多渠道匯聚不同行業、不同領域、不同學科的專家學者，學科館員本身也具備一定的信息處理和情報研究能力，這些均為圖書館新型智庫知識服務提供了強有力的人才保障。在技術應用方面，圖書館能夠結合用戶需求應用大數據、云計算、深度神經網絡技術、自動抽取技術、區塊鏈技術、壓縮感知技術等，設計知識地圖、移動圖書館App等知識服務程序，利用智能機器人等智能化設備，保障新型智庫知識服務的便捷、高效與智能化[7]。

5.3 外部環境驅動

人工智能背景下，建設圖書館新型智庫是提升國家軟實力的重要途徑之一，同時用戶對智庫服務的期待也讓圖書館重新審視自身服務定位，探求新型智庫知識模式的重構之路。圖書館要利用自身獨特的資源、技術、人才3大優勢，構建獨具特色的新型智庫，履行公共文化服務職責，在服務社會方面發揮更大價值。同時，圖書館還要利用報紙雜志、電視廣播等傳統媒介，以及論壇、微信、微博、BBS、App等新興媒介對新型智庫進行廣泛傳播和有效推廣[8]，讓新型智庫為大部分用戶所熟知，讓用戶更為詳細地了解智庫服務的服務內容、服務流程以及服務方式等，在更大范圍內、更大程度上實現新型智庫知識服務的社會價值和學術價值。

6 結語

人工智能技術的發展，促進了智庫要素的流通、整合和共享，為新型智庫服務創新提供了技術保障，為新型智庫知識服務模式的重構奠定了基礎。圖書館應抓住人工智能賦能圖書館新型智庫知識服務機遇，創新數據服務、情報服務和智慧服務，做好知識咨詢、宣傳、評價等工作，依據用戶需求打造有針對性的知識產品，創建服務品牌，實現圖書館新型智庫知識服務的重構工作，有效促進新型智庫建設工作的發展。