人工智慧如何塑造圖書館和研究人員的世界？

 

目前人工智慧約可分成三大類：

--人工狹義智慧（Artificial narrow intelligence, ANI）

屬於能力範圍較窄的弱人工智慧，它是我們目前唯一可用的人工智慧類型。人工狹義智慧能用於面部識別、語音識別/語音助手和駕駛汽車。

 

--人工通用智慧 (Artificial general intelligence, AGI)

屬於較強大的人工智慧，能夠模仿人類智慧或行為來解決任何問題。目前研究人員正努力提高機器像人類一樣觀察、理解和學習的能力。

 

--人工超級智慧（Artificial superintelligence, ASI）

它是超越人類智慧和能力的假想人工智慧，擁有強大且具有自我意識的超級智慧機器可能是一個令人興奮的想法，但它們對人類的影響仍然不確定。目前，要實現人工超級智慧還有一段路要走。

 

人工智慧將如何改變圖書館員的工作呢?

AI已在越來越多的圖書館中實施，以下是 AI 將產生重大影響的一些方式：

1.內容索引

直到今天，索引仍是一項繁瑣且手動的工作，部分由出版商，部分由作者完成。索引很難對其他領域提供有用的資訊，人為的標記和索引可能正在阻礙跨學科發現，它還限制了文獻隨著時間的推移保持相關性的能力，因為索引是在特定背景下的特定類別中設定，然而隨著時間的推移，我們對世界的了解是會產生變化的。

 

用於索引的人工智慧工具將提高一致性和品質，它可以識別概念並為其設定相對應的關鍵字，索引自動化將幫助讀者發現新的文獻並瀏覽不同的學科，這是手動索引無法做到的。這類型的人工智慧工具將超越人類在索引方面的能力，透過為讀者提供更具體和準確的材料，來幫助大學圖書館員改善他們的工作。

 

2.文件比對

人工智慧機器比人類更擅長快速及準確地處理文件。由於自動化適當的索引，人工智慧工具現在可以識別文件或專利之間的異同，可以將描述相同主題、解決方案或現象比對出來，幫助研究人員和圖書館更輕鬆、更快速地獲取知識。

 

3.引文淘汰

引文系統所做的只是提供了一個非常有偏見的研究人員網絡概述，並不算是一種覆蓋所有內容的理想方法。基於論文實際內容的AI演算法，將創建更好的實際研究映射系統，對圖書館員和研究人員更有幫助。

 

4.內容摘要

自動內容摘要是將文件壓縮為較短的版本，不受人為干擾，同時保留原始文本的關鍵元素和含義。機器學習演算法不斷改進，使得用於內容摘要的AI工具已可線上使用且越來越受歡迎。自動摘要有提取(extraction)和抽象(abstraction)兩種類型，今天大多數自動內容摘要都使用提取方法，因為它更容易且需較少的語言分析。

 

5.服務品質

人工智慧已經以聊天機器人的形式滲透到圖書館員和研究人員的世界中，聊天機器人可以回答指引式或簡單的問題、在新書出版時送出提醒、並將客戶引導到特定的圖書館資源。使用者和機器之間對話的自動化將使圖書館員能夠將注意力集中在更困難的問題上，並節省回答重複問題的時間，也將使圖書館能夠延長到館和線上服務的開放時間。

 

6.未來影響係數

影響係數是衡量個別出版品、期刊或研究人員對文獻的相對重要性和品質的指標。未來，該演算法能夠將科學研究分解為多個論點，並根據其他研究對它們進行驗證；或者它可以為每份文件構建一個論點和證據的真值樹( truth tree)，驗證每個分支，然後找到整體有效性分數。對研究進行驗證或重新表述比其讀者數量更重要，因為可靠且經過驗證的研究值得更多研究者注意。

 

7.更好的營運效率

圖書館可以經由流程自動化、優化的研究資料管理和數位資產管理 (DAM)以提高服務效率和降低營運成本，來識別和放大營運效率。在圖書館流程和數位資源方面，實施機器學習可以優化館藏分析、視覺化和保存，並減少與提供服務相關的費用。採用先進的圖書館服務平台有助於提高營運效率。

 

圖書館的未來之路

人工智慧正在改變資訊景況，同時干擾圖書館員的傳統工作，然而，一些保守觀念會阻礙了人工智慧在圖書館世界中的整合。被人工智慧機器人取代的恐懼是完全可以理解的，但我們不能忽視先進技術將為圖書館員開闢新的視野，應採用先進技術並以滿足不斷變化的需求來協助下一世代。

 

 

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