生成式人工智能賦能醫學高校圖書館智慧服務探索

摘" 要：生成式人工智能技術的發展正在重塑著人們獲取知識、創造知識的方式。在此背景下，醫學高校圖書館作為知識服務的重要平臺面臨著巨大的機遇和挑戰。在分析醫學高校圖書館應用生成式人工智能技術必要性的基礎上，構建生成式人工智能賦能醫學高校圖書館智慧化服務場景，并探討其在高校圖書館智慧化服務探索中面臨的難點與應對策略。

關鍵詞：生成式人工智能"" 高校圖書館"" 智慧服務"" 服務場景

中圖分類號：G258.6;G252

Exploration of the Application of Generative Artificial Intelligence Eempowering Iintelligent Services in Medical University Libraries

LI Hui

Jiangsu Medical Vocational College of Medicine， Yancheng， Jiangsu Province， 224006 China

Abstract： The development of generative artificial intelligence technology is reshaping the way people acquire and create knowledge. In this context， medical university libraries， as important platforms for knowledge services， face enormous opportunities and challenges. On the basis of analyzing the necessity of applying generative artificial intelligence technology in medical university libraries， this paper constructs a scenario where generative artificial intelligence empowers intelligent services insmart service scenario of medical university library enabled by generative artificial intelligence and explores the difficulties and response strategies faced in exploring intelligent services in university libraries.

Key Wwords： Generative aArtificial iIntelligence; University lLibraries; IntelligentSmart sServices; Service sScenario

2022年11月30日，Open AI公司推出了一款自然語言人機交互應用——Chat GPT。Chat GPT具有強大的自然語言處理能力和多模態轉化能力，因此可以被用于多個場景和領域，比如人機對話互動、編寫和調試計算機應用程序、撰寫郵件和課程作業、文學創作、文案策劃、技能獲取、信息檢索等領域。以Chat GPT為代表的生成式人工智能的出現和發展正在重塑著人們的學習、工作、信息獲取等方式。醫學高校圖書館作為醫學院校知識服務的中心，生成式人工智能的出現和發展必然對其產生深刻影響。

1 ""生成式人工智能概述

1.1 ""生成式人工智能概念

生成式人工智能是一種人工智能技術（以下簡稱“生成式AI”），是基于算法、模型、規則生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內容的技術。與傳統人工智能不同，生成式AI不僅能夠對輸入數據進行處理，更能夠學習和模擬事物內在規律，并自主生成全新的內容，類似于人類的創造。

1.2 ""生成式AI發展歷程

AI生成起步于20世紀50年代至80年代，科學家們開始研究如何讓計算機生成新的內容。早期的自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）研究開始嘗試生成簡單的文本；20世紀90年代至21世紀初，隨著機器學習技術的不斷發展，研究者們開始將統計模型和深度學習應用到NLP中，能夠更好地理解和生成復雜的文本。2010年代后，AI生成進入快速發展階段，隨著深度學習技術的突破，特別是生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks，GAN）、循環神經網絡（Recurrent Neural Networks，RNN）等模型的出現，極大地提升了文本、圖像生成的質量。2020年代至今，伴隨?多模態生成式人工智能興起，生成式AI能夠創作更高的質量和多樣性內容，為多個行業和領域帶來創新和價值。國內頭部科技公司紛紛研究生成式AI技術，并開發了一系列生成式AI大模型，為用戶提供內容創作服務，如科大訊飛的訊飛星火大模型、百度的文心一言大模型、字節跳動的豆包大模型、騰訊混元大模型以及阿里巴巴的通義大模型等。

2 "圖情領域生成式AI研究狀況和實踐探索

生成式AI的普及在圖情領域掀起了巨大浪潮，如何應對生成式AI給圖書館帶來的機遇和挑戰成為圖書館界研究熱點。邱瑾等人^[1]從對話式資源檢索、智能咨詢與智慧空間服務、嵌入式個性化閱讀推廣、探討式知識獲取、虛擬館員與館員助理服務、人工智能素養教育、AI學習伙伴訓練指導7個方面分析生成式人工智能為高校圖書館帶來的機遇，指出其將面臨的挑戰，并提出具體的應對策略。劉凌宇^[2]從提高資源建設質量、優化用戶服務體驗、實現人員數智賦能3個角度分析了類Chat GPT人工智能技術嵌入智慧圖書館的應用價值、類Chat GPT嵌入智慧圖書館的潛在風險以及風險防控策略。王毅^[3]對圖書館搭載類Chat GPT人工智能應用進行可行性分析，并探討了類Chat GPT人工智能應用在圖書館資源拓展、智能咨詢、閱讀推廣、文化創意四類服務中的智慧賦能路徑。錢彥等人^[4]從理念層面了解生成式AI在智慧圖書館中的應用潛力，并結合浙江圖書館之江新館在智慧圖書館建設中的技術探索，探討生成式AI應用與智慧圖書館服務的可能性。

實踐層面，國內外圖書館開始嘗試將生成式AI應用到圖書館服務中。盧森堡國家圖書館（BNL）與Open AI公司簽署合作協議，共同開發基于Chat GPT技術的機器人，用以檢索已數字化的館藏報紙上的800萬篇文章，機器人可以識法語、德語和英語3種語言，并能對相關問題給出答案^[5]。2024年4月23日，中國國家圖書館智能問答系統正式上線試用，該智能問答系統名為“顧朝夕”，由國家圖書館參考咨詢部與百度攜手合作共同開發打造，以“文心大模型”為技術支撐，重點聚焦于國家圖書館館藏資源查詢和基礎服務解答^[6]。

目前，生成式AI在圖書館領域的理論研究和實踐探索尚處于起步階段。但是，生成式AI未來在圖書館領域廣泛應用是技術發展的必然趨勢。因此，本文探討生成式AI在醫學高校圖書館的應用具有實際意義。

3 "醫學高校圖書館應用生成式AI技術的必要性分析

近年來，我國醫學高校圖書館不斷加強數字化建設，持續推進數字資源建設、平臺搭建，致力于為師生提供便捷、豐富的智慧化服務。然而，醫學高校圖書館智慧化服務仍面臨著資源整合不充分、服務模式單一、用戶體驗欠佳等問題。生成式AI興起為醫學高校圖書館智慧化服務升級提供新的機遇。

3.1" 整合醫學高校圖書館資源

醫學高校圖書館資源類型多樣，包括紙質圖書、紙質期刊、電子圖書、期刊數據庫、醫學影像數據庫、案例數據庫等各類實體和數字資源。電子圖書、期刊數據庫等電子資源因數據結構差異未能有效整合，統一進行管理、檢索。基于此，許多讀者在進行信息資源檢索時面臨檢索入口不確定、檢索過程復雜等困難。生成式AI通過強大的數據處理能力，能夠對各類資源進行整合，形成多源異構數據平臺，提供一站式檢索入口。讀者僅需要輸入關鍵檢索詞，即可獲得各類資源整合的檢索結果。例如：當用戶查詢某個學術主題時，圖書館可以生成包含圖書、期刊、學術論文、影像圖片、研究報告、視頻講座、公開課等多種類型資源的綜合展示頁面。

3.2" 提升圖書館服務效率

生成式AI有助于館員從繁雜的常規業務工作中解放出來。圖書館日常的圖書盤點、編目工作消耗館員大量時間和精力。大語言模型在圖書館的自動文獻編目、自動圖書管理等方面具有很大的融合空間。圖書管理機器人可以實現自動化巡邏、利用大模型圖像識別技術，智能識別錯位圖書、使用裝備精密的機械臂取出和放回錯位圖書，提高圖書整理效率。目前，廣東省立中山圖書館研制了“采編圖靈”，運用機器視覺和適配圖書館應用場景的大模型技術，開展編目工作。該技術能夠精準識別書籍題名頁的位置、在沒有文字信息的空白處無遮蓋貼標等，從而提高圖書館的工作效率^[7]。

4 "生成式人工AI服務場景構建

4.1" 生成式AI賦能個性化閱讀推薦服務

醫學高校閱讀推薦書目主要由館員挑選，通過圖書館公眾號、圖書館官網、展覽等途徑進行宣傳。然而，醫學高校圖書館書籍數量龐大、專業眾多，館員推薦的書目不能滿足所有讀者的需求。醫學高校圖書館通過引入生成式AI技術，對用戶的偏好、專業需求等方面進行分析，構建精準的用戶畫像，進行閱讀推薦。同時，生成式AI模型通過自動收集讀者的檢索記錄，并與館藏書目進行智能匹配，快速識別尚未納入館藏的讀者所需書籍、期刊等資源，反饋給圖書館后臺管理系統。該模型幫助圖書館第一時間洞悉讀者需求，為資源建設提供依據，并將新納入館藏的資源信息及時反饋給讀者，為讀者帶來高效、貼心的閱讀服務。

4.2 "生成式AI賦能參考咨詢服務

生成式AI賦能參考咨詢服務拓寬了圖書館參考咨詢服務范圍、突破時間限制。生成式AI具有強大的自然語言處理能力和聊天對話功能，能夠以AI館員身份，準確識別讀者的提問，為讀者解答數據庫如何檢索、場館空間預約、館藏布局等各類問題。例如：醫學高校圖書館中紙質圖書、紙質期刊、中醫特色館藏、古籍文獻等因類別和管理方式的不同，分布在圖書館不同的區域，給讀者查找和利用帶來不便。生成式AI機器人通過對話交流，了解讀者檢索需求，為讀者提供“領路”服務，引導讀者快速找到所需文獻。

4.3" 生成式AI賦能學科知識服務

圖書館學科知識服務需要館員對學科專業知識進行跟蹤、分析。因此，醫學高校圖書館學科知識服務對館員專業背景、情報分析能力有一定要求。生成式AI賦能醫學高校圖書館學科知識服務能夠拓寬學科知識服務范圍，打破館員專業限制，提高服務效率，節省人力資源。在學科基礎服務層面，通過大數據模型訓練，生成式AI能夠輔助館員進行文獻傳遞、查新查引、論文查重、課題選題等工作。在學科知識檢索、匯總層面，生成式AI能夠實時監測和分析科研進展，包括最新的圖書書目信息、研究成果、學術會議、期刊論文等，幫助科研人員及時了解醫學學科動態，把握研究趨勢。最后，在學科知識深度分析層面，生成式人工智能具備強大的數據處理能力，可以對海量的學術文獻、專利、研究報告等資料進行深度挖掘和分析，將圖書館資源描述從表面信息組織方式向語義內容組織方式轉變^[8]，促進新知識的產生。

4.4" 生成式AI成為學習助手

在日常學習中，生成式AI正逐步成為師生的多面助手和百寶箱。各類生成式AI工具不斷涌現，功能各異，覆蓋了學習過程中的各個環節，如PPT自動生成、文檔生成、文獻綜述生成、外文文獻翻譯、英語寫作輔助、數據可視化分析、醫學圖像合成、醫學影像分析等。靈活的使用生成式AI學習助手，未來將是每個師生必備的技能。醫學高校圖書館作為重要的學習場所應積極引進生成式AI學習工具，打造集知識服務、學習支持為一體的智能學習中心，為學生自主學習提供輔助，讓圖書館發揮教育陣地的作用。

5 "生成式AI在醫學高校圖書館服務中應用的難點和應對策略

5.1" 人才短缺

生成式AI技術的復雜性和前沿性對醫學高校圖書館的專業技術有很高要求。然而，當前很多高校圖書館缺乏了解和應用生成式AI技術的專業人才，極大限制了生成式AI技術在圖書館服務中的深入應用和創新。

為了克服這一難題，醫學高校圖書館需要加強與信息技術部門的合作，共同培養或引進具備相關知識和技能的人才，同時加大對現有員工的培訓力度，提升他們在生成式AI領域的專業能力。其次，圖書館可以通過與外部技術公司合作，引入生成式AI技術和服務，促進生成式AI技術在醫學高校圖書館服務中的應用和發展。

5.2" 數據安全和隱私問題

在當前數字化時代背景下，醫學高校圖書館在探索應用生成式AI過程中面臨著數據安全和隱私保護的重大挑戰。為了提供更加個性化、高效的服務體驗，圖書館在服務過程中會不可避免地采集并分析讀者的信息，包括借閱記錄、搜索歷史、閱讀偏好等，旨在幫助圖書館更好地理解讀者需求，從而推薦相關書籍或資源。在此過程中可能會觸及用戶隱私問題。

因此，隨著生成式AI技術的發展，如何確保敏感信息不被濫用成為了一個亟待解決的問題。一方面，需要建立健全的數據保護機制，比如采用加密技術來保障數據傳輸過程中的安全性；另一方面，醫學高校圖書館需制定嚴格的內部管理制度，限制對個人數據訪問權限，僅允許授權人員基于合法目的使用相關信息。同時，圖書館還應向用戶透明地解釋他們的數據是如何被使用的，并給予用戶對自己個人信息的控制權，如提供退出選項或者調整隱私設置的功能。總之，在利用生成式人工智能推動高校圖書館服務質量提升的同時，必須高度重視數據安全和個人隱私保護工作，通過合理規劃和技術手段相結合的方式，構建起安全可靠的數字環境，讓每一位讀者都能安心享受便捷的信息服務。

5.3" 高校用戶AI素養有待提升

生成式AI的發展和應用是一把雙刃劍，既提高了高校用戶的學習、科研效率，但也帶來AI素養問題。AI素養是用戶使用AI技術的意識、能力和倫理價值觀，其包含4個要素：AI意識、AI知識、AI能力、AI倫理。醫學高校圖書館用戶AI素養有待提升主要表現在以下幾個方面：（1）部分高校學生或老師對生成式AI技術的發展不敏感，也未能接受到系統性的AI技術相關培訓和教育，缺乏靈活運用AI工具高效開展學習、科研的意識和能力；（2）部分學生完全依賴生成式AI工具完成課程作業或論文，降低個人思考能力，導致學生缺乏創新力；（3）用戶在使用生成式AI內容時，未加引用標注，存在學術不端風險。

因此，生成式人工智能浪潮下，醫學高校圖書館在探索應用生成式AI過程中需要提高個人AI素養，提升AI技術使用能力、樹立正確的AI價值觀。首先，醫學圖書館應從提高師生對生成式AI技術的認知、加強相關技能的培訓等多個方面入手，以促進生成式AI技術在高校教育和學習中的廣泛應用。其次，醫學高校圖書館通過和學院、教務等部門合作，制定AI工具的使用范圍，引導學生合理使用AI工具。同時，培養學生發現問題和解決問題的能力，引導學生批判性使用AI工具，對AI內容加強鑒別和判斷，不能全盤接受。未來，隨著生成式人工智能內容引用規范的出臺和完善，高校應鼓勵、指導學生主動對AI內容進行規范標引。

6" 結語

生成式AI技術為醫學高校智慧圖書館建設提供了前所未有的機遇。生成式AI推動了醫學高校圖書館服務范式的改變，豐富用戶群體獲取信息的方式和內容，創新圖書館服務場景、提升用戶體驗，推動醫學高校圖書館服務向智慧化、個性化方向發展。然而，AI技術的應用也伴隨著數據隱私與安全、專業人才短缺、用戶AI素養有待提升等方面的挑戰。未來，醫學高校不僅需要積極將生成式AI應用到圖書館智慧服務中，同時要應對其過程中產生的問題，保障生成式AI技術在醫學高校智慧圖書館建設中的健康發展和應用。

參考文獻

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[8]劉嵐芬.ChatGPT對圖書館企業競爭情報服務的啟示與思考[J].新世紀圖書館，2023（10）：60-65.