摘要：通過對AIGC發(fā)展歷程的分析，探討人工智能生成內(nèi)容對于科研信息服務(wù)沖擊的理論基礎(chǔ)。AIGC促進(jìn)科研信息服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)途徑和服務(wù)模式逐漸升級迭代，完成信息服務(wù)方式從被動到互動、服務(wù)內(nèi)容從常規(guī)到精準(zhǔn)、服務(wù)場景從單一到多元的發(fā)展，從而加速了交互型智慧咨詢、知識型報(bào)告生成服務(wù)、即時(shí)型的文獻(xiàn)傳遞服務(wù)、多場景型的科研信息服務(wù)在圖書館的應(yīng)用實(shí)踐的進(jìn)程。

關(guān)鍵詞：AIGC；人工智能；ChatGPT；科研信息服務(wù)

中圖分類號：G201文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

人工智能時(shí)代，數(shù)字世界與現(xiàn)實(shí)世界的深度融合催生了數(shù)字生成內(nèi)容的技術(shù)要素，各種AIGC工具應(yīng)運(yùn)而生。2023年11月7日，OpenAI宣稱公司的人工智能生成工具ChatGPT的周活用戶數(shù)達(dá)到1億人，有200萬開發(fā)者正在使用OpenAI的API，92%的財(cái)富500強(qiáng)公司正在使用OpenAI的產(chǎn)品搭建服務(wù)［1］。國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)及企業(yè)科研機(jī)構(gòu)也加入其中，陸續(xù)推出了各自的AIGC工具，例如百度公司的文心一言，科大訊飛的訊飛星火及清華大學(xué)的ChatGLM等。AIGC在人機(jī)交互、音樂及文案創(chuàng)作的優(yōu)異表現(xiàn)，使它以迅雷不及掩耳之勢進(jìn)入智慧科研、智慧教育及金融等領(lǐng)域，科研信息服務(wù)領(lǐng)域也不例外，如何利用這個(gè)智慧型工具，追蹤科研前沿動態(tài)，構(gòu)建具有全球視野、多場景模擬和深度知識服務(wù)的信息服務(wù)平臺，是信息咨詢服務(wù)工作者應(yīng)該認(rèn)真思考的問題。

目前，高校圖書館界已經(jīng)開始關(guān)注AIGC對于圖書館智慧化建設(shè)的研究，例如武漢大學(xué)龔芙蓉采取實(shí)證研究，分析AIGC工具對學(xué)生高階思維與情感價(jià)值的影響［2］。安徽大學(xué)管理學(xué)院儲節(jié)旺等認(rèn)為應(yīng)該在信息檢索、參考咨詢、閱讀推廣、特殊全體服務(wù)等方面加速AIGC的應(yīng)用［3］。上海圖書館郭利敏等認(rèn)為AIGC可以在資源加工、館員助理、智慧檢索和綜合應(yīng)用上助力圖書館服務(wù)［4］。綜上所述，圖書館界對于AIGC助力圖書館的研究較多，專注于某一領(lǐng)域相對較少，特別是從研究AIGC在科研信息服務(wù)的文獻(xiàn)屈指可數(shù)。本文從AIGC的技術(shù)發(fā)展歷程，研究其對于科研信息服務(wù)的沖擊和影響，并通過具體的應(yīng)用場景進(jìn)行闡述。

1人工智能生成內(nèi)容的發(fā)展歷程

人工智能（ArtificialIntelligence）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)［5］，發(fā)展歷程可以追溯到20世紀(jì)50年代的。

AI誕生階段（1950—1956），人工智能之父艾倫·圖靈，在1950年發(fā)表的論文《計(jì)算機(jī)器與智能》中提出了圖靈測試。1956年，美國科學(xué)家約翰·麥卡錫和克勞德·香農(nóng)等科學(xué)家，召開了達(dá)特茅斯會議，將機(jī)器模擬人類智能的新學(xué)科定義為人工智能，1956年也被公認(rèn)為人工智能誕生元年。

起步發(fā)展階段（1958—2006），隨著卡耐基梅隆大學(xué)開發(fā)了XCON專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了語音識別的突破，但是識別效果不佳。隨后統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的引入，有效地提高了語音識別的準(zhǔn)確率，但是計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力嚴(yán)重不足，缺乏常識性的數(shù)據(jù)儲備，人機(jī)互動效果不佳。

穩(wěn)步發(fā)展階段（2006—2014），2006年，李飛飛教授意識到了“數(shù)據(jù)”的重要性，于是開始構(gòu)建大型圖像數(shù)據(jù)集—ImageNet。隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力指數(shù)級別增長，搜索引擎、新媒體、電子應(yīng)用產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，推動了人工智能的進(jìn)一步發(fā)展，能夠進(jìn)行語音識別、翻譯及內(nèi)容的簡單生成。

快速發(fā)展階段（2014—2021），2014年，聊天程序“尤金·古斯特曼”在英國皇家學(xué)會舉行的“2014圖靈測試”大會上，首次“通過”了圖靈測試。隨著云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的飛速發(fā)展，泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器等計(jì)算平臺推動了以深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，如語音識別及圖像識別等應(yīng)用技術(shù)實(shí)現(xiàn)了重大突破。

蓬勃發(fā)展階段（2021至今），2021年，OpenAI提出DALL·E和CLIP。DALL·E兩個(gè)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CLIP則能夠完成圖像與文本類別的匹配，并在2022年11月30日發(fā)布了ChatGPT，使用了Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，擁有語言理解和文本生成能力，可以自主生成原創(chuàng)音樂、創(chuàng)作文案、視頻、編寫程序，與人類進(jìn)行多場景的交流互動。

人工智能經(jīng)歷70多年技術(shù)嬗變，歷經(jīng)3次高潮低谷，終于磨礪成珠，AIGC產(chǎn)品的產(chǎn)生，使得人工智能完成從傳統(tǒng)知識型向智慧型人工智能的轉(zhuǎn)變。

2AIGC視域下對科研信息服務(wù)的沖擊

在人類文明發(fā)展的歷史長河中，每一次技術(shù)創(chuàng)新，必將引起生產(chǎn)方式的巨大變革，促進(jìn)生產(chǎn)關(guān)系加速轉(zhuǎn)型。在信息知識生產(chǎn)內(nèi)容快速增長的視域下，信息爆炸式增長，快速影響著圖書館的信息服務(wù)工作，使圖書館的信息服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)途徑和服務(wù)模式逐漸升級迭代，完成信息服務(wù)方式從被動到互動、服務(wù)內(nèi)容從常規(guī)到精準(zhǔn)、服務(wù)場景從單一到多元的發(fā)展，從而達(dá)到信息服務(wù)專業(yè)化、即時(shí)化、立體化和多語言化的服務(wù)效果。

2.1服務(wù)方式從被動到互動

傳統(tǒng)的信息服務(wù)以文獻(xiàn)資源為核心，從信息服務(wù)內(nèi)容上主要是PDG有專業(yè)的內(nèi)容創(chuàng)作者或團(tuán)隊(duì)進(jìn)行創(chuàng)作、編輯和發(fā)布的內(nèi)容，如圖書館信息部門發(fā)布的紙質(zhì)文獻(xiàn)、電子資源等，用戶主要是被動地接受文獻(xiàn)信息。隨著社交媒體的盛行，UGC是指用戶生成內(nèi)容應(yīng)運(yùn)而生，它由普通用戶或受眾群體參與創(chuàng)作、編輯和發(fā)布的內(nèi)容，如博客、知乎等，提倡知識共享共建，用戶的參與度大幅度提升，但是單方面參與，互動效果差強(qiáng)人意。AIGC創(chuàng)作者是人工智能程序，通過與用戶的互動，高效地獲取用戶需求，快速產(chǎn)生智能問答、論文及原創(chuàng)音樂等，促進(jìn)個(gè)性化信息知識互動服務(wù)。隨著人機(jī)互動頻率的增加，可以促進(jìn)自然人和機(jī)器本身的共同發(fā)展，能夠比單人或者單機(jī)的思考，更具創(chuàng)新性和全面性。

2.2服務(wù)內(nèi)容從常規(guī)到精準(zhǔn)

隨著科研數(shù)據(jù)密集化，學(xué)科知識融合化及復(fù)雜化的趨勢，對與信息服務(wù)工作者學(xué)科知識的寬度及深度有了更高的要求，而常規(guī)的信息服務(wù)內(nèi)容的專業(yè)性及精準(zhǔn)性相對不足，已經(jīng)無法滿足用戶的需求。常規(guī)的信息服務(wù)多是依托館內(nèi)資源，進(jìn)行簡單資源提供查找服務(wù)，例如文獻(xiàn)傳遞、參考咨詢及信息素養(yǎng)講座等，而對于學(xué)科知識的精準(zhǔn)知識服務(wù)相對較少。究其原因在于服務(wù)人員專業(yè)知識與高校科研工作者來比相差較遠(yuǎn)，信息服務(wù)館員受制于學(xué)科背景及學(xué)歷層次，難以進(jìn)行全學(xué)科的、專業(yè)的知識服務(wù)。而AIGC的各種應(yīng)用則可以彌補(bǔ)館員專業(yè)知識儲備的不足。2023年12月7日，谷歌正式發(fā)布的多模態(tài)人工智能AIGC模型Gemini1.0系列，在MMLU（大規(guī)模多任務(wù)語言理解）測試上得分高達(dá)90.0%，即數(shù)學(xué)、物理、法律等57個(gè)領(lǐng)域測試中，GeminiUltra成為第一個(gè)超越人類專家水平的AI模型［6］。AIGC打破學(xué)科行業(yè)壁壘，為信息服務(wù)專業(yè)化、精準(zhǔn)化、跨學(xué)科化提供了可能性，信息服務(wù)館員，可以利用AIGC的優(yōu)勢根據(jù)用戶的科研需求，提供專業(yè)精準(zhǔn)的信息服務(wù)。

2.3服務(wù)場景從單一到多元

數(shù)字化時(shí)代，用戶的需求更加多元化，如論文寫作、項(xiàng)目申請、課件制作、旅行工作及語言學(xué)習(xí)不同的場景需要不同的信息需求。傳統(tǒng)的信息服務(wù)多為單一場景服務(wù)，用戶單一或者多人，但是信息服務(wù)內(nèi)容多為同一類型。不但場景單一、服務(wù)單一，并且信息服務(wù)容易受到時(shí)間、空間及人員限制，極大地阻礙了信息服務(wù)的開展。AIGC卓越的知識生成能力，能協(xié)助論文撰寫、智能搜索、生成原創(chuàng)音樂及視頻等多模態(tài)、多場景的應(yīng)用，促進(jìn)了信息服務(wù)場景的多元化擴(kuò)展。不但如此，人工智能虛擬人技術(shù)的發(fā)展，可以使虛擬人真實(shí)化，可以給用戶創(chuàng)造更真實(shí)的服務(wù)體驗(yàn)。

3AIGC視域下圖書館科研精準(zhǔn)信息服務(wù)的應(yīng)用場景

AIGC是建立在多模態(tài)之上的人工智能技術(shù)，它不僅影響了信息服務(wù)的服務(wù)方式、服務(wù)內(nèi)容和服務(wù)場景，而且加速了高校圖書館科研信息服務(wù)模式的轉(zhuǎn)變。結(jié)合圖書館現(xiàn)有信息服務(wù)現(xiàn)狀，本文主要從交互式智慧咨詢、知識型報(bào)告生成服務(wù)、即時(shí)型的文獻(xiàn)傳遞服務(wù)、多場景型的科研信息服務(wù)等四個(gè)方面探討AIGC在圖書館的應(yīng)用。

3.1交互型智慧咨詢服務(wù)

傳統(tǒng)的信息咨詢以人工咨詢、電話咨詢、QQ及微信咨詢等方式進(jìn)行，咨詢范圍較為單一，咨詢內(nèi)容相對簡單，咨詢時(shí)間相對局限。近幾年有些高校圖書館引入了智能機(jī)器人咨詢，如2021年5月，清華大信息服務(wù)對話機(jī)器人“清小圖”可以自動應(yīng)答關(guān)于圖書借還、電子資源、座位預(yù)約等問題。還有南京大學(xué)的“圖寶在線”，服務(wù)內(nèi)容不但涉及圖書館相關(guān)咨詢，更擴(kuò)充至生活領(lǐng)域如“查匯率”“查快遞等”，但是智能咨詢效果差強(qiáng)人意。而AIGC的出現(xiàn)正好彌補(bǔ)了傳統(tǒng)信息咨詢的不足，以前的對話機(jī)器人的知識儲備、理解能力，交互性更加優(yōu)越。以Gemini1.0為例，其支持文本、圖像、視頻、音頻及代碼等任意形態(tài)的輸入，具備復(fù)雜的多模態(tài)對話、多語言對話、可視化翻譯及嚴(yán)密的邏輯推理能力。高校圖書館可以借助Gemini1.0，為高?？蒲泄ぷ髡咛峁┛蒲凶稍?、學(xué)科動態(tài)及課件制作等咨詢服務(wù)，并且支持多輪對話及錯(cuò)誤反饋，極大地滿足了用戶的信息需求。

3.2智能型報(bào)告生成服務(wù)

信息咨詢部門的查收查引、科技查新服務(wù)，作為信息部門的常規(guī)工作，占用了信息服務(wù)人員大量的工作時(shí)間和精力。在用戶進(jìn)行項(xiàng)目評獎及職稱評審時(shí)，往往時(shí)間要求緊迫，大量用戶排隊(duì)的情況時(shí)有發(fā)生。為了解決這種日益增長的查收查引需求和工作人員偏少、工作時(shí)間偏短的矛盾，可以利用AIGC創(chuàng)建智能程序，自助生成檢索報(bào)告，并且是由電子印章，可以大量節(jié)約用戶及服務(wù)方的時(shí)間和精力。而科技查新更需要大量的閱讀，對比中外文數(shù)據(jù)庫如Elsevier、PQDT等數(shù)據(jù)庫將近40個(gè)數(shù)據(jù)庫，涉及期刊論文、會議論文、專利及標(biāo)準(zhǔn)等各種文獻(xiàn)類型，工作繁雜，時(shí)間緊迫。以Gemini1.0為例，它具有閱讀、過濾以及理解信息，從數(shù)十萬份文件中提取見解的卓越能力，并且具有多語言能力，特別適合做文獻(xiàn)的抽取和對比，把AIGC引入科技查新服務(wù)，可以快速縮短文獻(xiàn)檢索閱讀及比對時(shí)間，極大提高科技查新的效率。

3.3即時(shí)型的文獻(xiàn)傳遞服務(wù)

文獻(xiàn)傳遞受高校數(shù)據(jù)庫的學(xué)科類別及數(shù)量限制，高校科研工作者經(jīng)常需要進(jìn)行文獻(xiàn)傳遞服務(wù)。從最初的館際互傳及平臺的郵箱傳遞，傳遞時(shí)間為3～15天，到后來的QQ、微信等新媒體工具傳遞，速度明顯加快，響應(yīng)時(shí)間縮短至2～10分鐘，用戶滿意度得到了提升。但是畢竟是人工服務(wù)，工作時(shí)間為早上8：00至晚上10：00，無法做到科研時(shí)間全覆蓋。學(xué)術(shù)資源文獻(xiàn)傳遞與互助平臺應(yīng)運(yùn)而生，如鄭州輕工業(yè)大學(xué)的SPIS，覆蓋國內(nèi)外主要全文數(shù)據(jù)庫，用戶可以直接下載，但是其文獻(xiàn)數(shù)量還是會有不足，缺乏人工服務(wù)。利用人工智能生成工具打造虛擬文獻(xiàn)傳遞人員作為補(bǔ)充，對于一些平臺缺少文獻(xiàn)進(jìn)行跨平臺補(bǔ)充式檢索，或者是相關(guān)文獻(xiàn)推薦，盡可能地滿足用戶的文獻(xiàn)需求。

3.4多場景的科研信息服務(wù)

高?？蒲泄ぷ髡叱袚?dān)著不同身份，如教師、項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、科研管理者和決策者等，面對不同的信息服務(wù)場景。信息化時(shí)代，面對紛繁復(fù)雜的海量文獻(xiàn)、日益迫切的科研進(jìn)程壓力，繁雜的教學(xué)事務(wù)、對科研工作者的工作效率有了極高的要求。需要文獻(xiàn)的快速閱讀能力、創(chuàng)新的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)能力、多種類型文獻(xiàn)的制作能力，這些都離不開信息資源閱讀和整理。Gemini1.0，卓越的文獻(xiàn)閱讀能力，可以極大程度提高科研工作者的閱讀能力，達(dá)到科研輔助的作用。其次，AIGC可以根據(jù)提示詞，依托數(shù)字化的資源，按照科研工作者的構(gòu)思和目標(biāo)提供不同的實(shí)驗(yàn)及論文思路，促進(jìn)用戶進(jìn)行創(chuàng)新性思考。

結(jié)語

AIGC作為一種新型的內(nèi)容知識方式為人工智能的技術(shù)創(chuàng)新帶來了新的范例，也加速了信息服務(wù)業(yè)的變革與轉(zhuǎn)型［7］。但是AIGC的不足與風(fēng)險(xiǎn)也不應(yīng)該被我們所忽略和輕視。這些問題體現(xiàn)在：第一，數(shù)據(jù)的局限性，各個(gè)數(shù)據(jù)庫商、搜索引擎及新媒體視頻網(wǎng)站的數(shù)據(jù)往往具有商業(yè)壁壘。大語言模型關(guān)鍵需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，數(shù)據(jù)的質(zhì)量及數(shù)量的限制會影響模型邏輯思維能力的構(gòu)建，從而造成生成結(jié)論的偏差。第二，受生成內(nèi)容工具公司制作人員的社會意識形態(tài)、傳統(tǒng)習(xí)慣及知識儲備的影響，生成內(nèi)容往往體現(xiàn)不同的中西方文化的偏差。第三，內(nèi)容同質(zhì)化，如何界定知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)問題。雖然用戶需求千差萬別，但是大規(guī)模的普及應(yīng)用難免會出現(xiàn)創(chuàng)作內(nèi)容相同的情況，相同內(nèi)容被不同人員使用，知識產(chǎn)權(quán)如何界定也是一個(gè)值得探討的問題。因此，圖書館信息館員使用AIGC工具時(shí)，應(yīng)該遵循信息道德，合理有效利用揚(yáng)長避短，更好地進(jìn)行科研信息服務(wù)。

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項(xiàng)目：本文系2017年度河南省社會科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目“基于知識轉(zhuǎn)移的產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新項(xiàng)目研究”階段性研究成果之一（項(xiàng)目編號：2017SZH011）；2023年度河南省圖書情報(bào)研究項(xiàng)目“數(shù)智化場景下高校精準(zhǔn)信息服務(wù)體系研究”階段性研究成果之一（項(xiàng)目編號：HNTQL2023159）

作者簡介：鄭書娟（1981—），女，漢族，河南新鄭人，碩士研究生，館員，研究方向：科研信息服務(wù)。