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以AIGC赋能图书馆智慧服务的推进路径和应用策略研究

摘要：AIGC技术具有情感分析能力、知识推理能力、数字指导能力，其巨大的技术优势符合图书馆智慧服务的发展要求，对于图书馆业务升级和服务创新有着巨大的应用价值。文章基于生成式人工智能（AIGC）的发展历程和核心技术，提出AIGC赋能智慧服务的推进路径以及图书馆应用AIGC的风险和应对策略，以期为智慧图书馆建设相关研究和实践提供参考。

关键词：人工智能；人工智能生成内容；智慧服务；智慧图书馆

中图分类号：G252文献标志码：A

新一代人工智能的加速发展正冲击着社会生活的各领域。人工智能生成内容（AI-GeneratedContent，AIGC）可以无人类参与，自主生成文字、代码、图像以及音视频等内容，尽管目前还处于发展的过程中，但AIGC对信息传播内容、方式的改变已经对图书馆在信息服务领域的地位形成了猛烈冲击。

随着智慧图书馆建设的逐步推进，生产式人工智能技术在图书馆应用的相关研究也逐步开展。李书宁等认为图书馆应在看到新技术局限性的同时，以积极的态度拥抱行业机遇；蔡子凡等认为AIGC的出现必然改变图书馆的服务模式和应用场景，并分析了应对风险和挑战的相关策略；赵杨等认为AIGC驱动下的智慧图书馆需要积极提出解决措施应对风险，实现智慧图书馆的可持续发展。目前，对于AIGC技术的探讨主要集中在AIGC带来的风险和挑战，还有进一步分析研究的空间。

本文基于人工智能内容生成（AIGC）的发展历程和核心技术，提出AIGC赋能智慧服务的具体路径以及图书馆应用AIGC带来的风险和应对策略，以期为智慧图书馆建设相关研究和实践提供参考。

一、AIGC概述

1.AIGC的概念和发展历程

AIGC是指利用AI技术自动生成文本、图片、语音、视频，甚至虚拟现实等各种形式数字内容的一种全新生产方式。人工智能内容生成（AIGC）主要由专业生成内容（PGC）与用户生成内容（UGC）两种模式发展而来。PGC和UGC都需要人类的高度参与，PGC内容质量高，但生产规模受限，难以满足市场需求。UGC在一定程度上突破了生产规模有限的问题，但是存在创作内容质量差、错误信息泛滥等问题。AIGC能够实现大规模、高质量、低成本的内容生产，能够为未来元宇宙场景下的行业发展提供足够的内容保障。AIGC的发展受制于技术发展阶段的限制，主要经历了三个阶段。

（1）初级阶段。最初的AIGC是利用仿真和建模技术对物理世界模拟孪生，以现实世界的物理实体作为算据，依靠云计算中心保障算力。这一阶段人类在内容生成中的参与程度高，内容生成效率较低，规模受限。

（2）发展阶段。AIGC进入发展阶段后，为扩大生产规模对于算据的数量和质量要求不断提高，云计算中心、城市超算中心等基础设施提供了有力的算力支持。对人类参与的需求主要在于优化算法和模型。进入这一阶段AIGC的应用场景更广、用户参与度不断提高。

（3）高级阶段。这一阶段由于算据、算法、算力综合进步，AIGC已经具备自我进化与自我开发功能，人类参与需求度进一步降低，可以实时感知人、物、环境并与之交互，极大地拓展了AIGC的应用场景。

当前，AIGC发展整体上处于向自主生成阶段演化的过程之中，尤其是在算法与模型开发层面还需要人类参与。

2.AIGC的核心技术

（1）自然语言处理技术

自然语言处理技术（NLP）赋予了计算机理解和处理人类语言的能力，借助NLP技术，AIGC能够分析和理解原始文字，还能构建合乎逻辑和文法的作品，生成符合人类习惯和语境的文本，拉近人机交互的亲密感。

在自然语言处理系统中，Transformer多层变换器架构模型是ChatGPT类技术获得自然语言处理能力的技术基础，在经过参数的应用和微调后，Transformer能够以适用于文本解析、关键词抽取、语言翻译、情感分析、复杂意图分析以及特定受众的文本摘要生成等不同任务。

（2）深度学习技术

深度学习技术能模拟大脑构建由多层神经元组成的复杂模型，实现对大量数据的学习和理解。深度学习技术可以分析海量文本、图像、音频等数据，揭示其中显式或隐式的模式和关系。深度学习模型还能根据反馈调整参数，提高生成内容的质量，不断实现自我优化。

（3）大语言模型

大型语言模型（LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理技术，训练参数规模极大，保障了AIGC高质量的文本输出能力。大型语言模型（LLM）通过对预训练语料与微调语料的深度学习实现对通用话语结构、语义及表达逻辑的认知，不仅提升文本输出的质量，还为知识创造、传播等应用场景提供了重要的语料基础，模型的知识价值显著提高。

二、AIGC赋能智慧服务路径

目前，AI技术的应用已经不断渗透图书馆的各项服务中。例如，南京大学图书馆的“图宝”实现对智慧化参考咨询服务模式的探索，国家科技图书文献