未来的宇航员？AI时代图书馆员的角色与机遇–云瀚联盟

《ArtificialIntelligenceandLibrarianship:NotesforTeaching》是由亚利桑那大学（TheUniversityofArizona）图情学院荣誉教授MartinFrické撰写的一本开源书籍。该书对人工智能技术进行了详尽阐述，主要涉及人工智能与大语言模型的关系，包括对这一领域内的研究和系统的分析。书中将AI技术与图书馆工作相结合，特别是对未来图书馆员可能扮演的角色进行了前瞻性的探讨。自2023年首版发布以来，作者不断更新以反映人工智能技术的最新进展，2024年8月8发布了第三版。

1989年，被誉为“专家系统之父”的爱德华·费根鲍姆（EdwardFeigenbaum）在论文《走向未来的图书馆》中指出，图书馆面临的一个问题是书籍之间不能交流。他说：

费根鲍姆在这里讨论的是一种特定的图书馆，可以被称为“学术图书馆”或“研究图书馆”（这些类别可能包括大学图书馆和医学图书馆）。图书馆有多种类型，包括：学术图书馆、儿童图书馆、数字图书馆、医学图书馆、国家图书馆、公共借阅图书馆、参考图书馆、研究图书馆、特殊图书馆、大学图书馆等。

在图书馆领域，存在着将馆藏视为数据以及将数据视为馆藏的观点，图书馆工作则充当了两者之间的接口。一个标准的图书馆可以被看作是各种收藏——包括文本、文件和书籍的集合，以及也许还包括了获取相似资源的途径。这些集合中的一部分或许多部分，其原生状态是数字化的，或者会被数字化，并可供计算机、人工智能和机器学习使用。因此，有将馆藏视为计算机数据的概念。同时，我们也生活在大数据时代。研究人员、政府、社会机构和商业机构正在积累大量数据。这些大数据的许多子集本身可视作收藏，它们是资源库。它们同时受图书馆工作的影响，如：组织、保存、存储、访问、检索和管理。因此有将馆藏视为数据以及将数据视为馆藏的这一观点，图书馆工作充当了两者之间的接口。例如，天体物理学家使用他们的望远镜、射电望远镜和其他无数仪器，产生需要图书馆工作的数据存储库。然后，这些研究人员在日常工作中，仍然阅读期刊和馆藏中的研究论文。提供这些资源同样需要图书馆工作。

这里有一个普遍的观点需要提出（该观点也将在其他地方反复提出）。计算机具有全天候的工作精神，而机器学习（ML）往往能提供专业的知识支持。许多领域的自动化已经实现，然而这是一个持续扩展和深化的过程。当然，人类图书馆员使用许多工具来提升他们的图书馆工作能力，但我们正步入一个新的时代，在这个时代，机器学习系统本身能够独立展现出卓越的性能（甚至可能超越人类的表现）。

图书馆员已经与许多人工智能（AI）和机器学习（ML）系统一起工作。以下是对在AI或机器学习领域工作的图书馆员角色的一种分类方式，图书馆员可以被视为：

·协同者（Synergists）

·守卫者（Sentries）

·教育者（Educators）

·管理者（Managers）

·宇航员（Astronauts）

个别图书馆员在不同场合可能扮演不同的角色，或者实际上同时在扮演不同的角色。

图书馆员作为守卫者

遗憾的是，将机器学习和图书馆工作结合具备诸多潜在的优势，也同时不可避免相应的缺点。在此情境下，图书馆员可以充当守卫者的角色。挑战在于，机器学习的进步如此迅速，使得构建合适的伦理框架、法律规范和政策体系尤为复杂，这些体系要么尚未建立，要么难以跟上时代步伐。图书馆员可以肩负协助创建这些体系的重任。

图书馆作为守卫者，以下是一些例子：

图书馆员作为教育者

图书馆员承担着教育者的职责。教育者的工作涵盖以下几个方面：

图书馆员作为管理者

在日常运营层面，图书馆员负责管理实体和数字图书馆。计算机辅助自动化得到了广泛应用，并带来了明显的好处。图书馆在图书采购、编目、连续出版物管理、流通、信息检索与传播、馆际互借、合作采购和编目等工作领域已经实现了自动化。

人工智能可以改善图书馆的运营。在本文中，我们尽量不涉及基础性的自动化技术。我们将尽量聚焦于具体的软件应用与或模拟人工智能的案例。

图书馆员作为管理者，包括如：

图书馆员作为宇航员

宇航员，嗯，谁知道呢？但大部分人类知识都藏在图书馆中。机器学习将允许我们以前所未有的方式探索这些知识宝库。