对AI说“是”？新加坡国立大学图书馆AI应用之路
2024年08期【行业交流】
本文译编自：https://www.las.org.sg/wp/blog/bulletin/an-aye-for-ai-librarians-finding-new-jobs-in-an-age-of-ai/
人工智能（AI）有潜力对图书馆的信息研究工作流程产生多方面影响，例如搜索与研究、参考服务、流通和编目等。基于深刻认识到AI对图书馆各项服务和功能具有广泛影响，新加坡国立大学（National University of Singapore，NUS）图书馆在一次题为“对AI说‘是’？”（An “Aye” for AI?）的讨论会上，深入探讨了四个关键问题。这为我们了解新加坡国立大学如何思考和有效应对AI技术提供了视角与参考。
1、在人工智能时代，图书馆员如何坚守价值观与传承，引领信息素养？
图书馆学一直是利用新兴技术促进知识获取的重要工具，它将楔形文字和纸莎草等古老的通信和信息存储方法，转化为适应现代受众的形态。图书馆随着通信方式和信息格式的变化而相应发展，确保了持续的相关性和可访问性。纵观历史长河，我们发现，尽管方法和格式不断演变，图书馆员的基本角色和功能始终如一。
相应地，作为技术变革过程的补充，图书馆员多年来一直在引领信息素养教育。在新加坡国立大学图书馆，这一点通过我们的研究技能框架得到明确和规范（见下图），该框架列出了基本的信息研究技能，如构思、搜索、使用、引用和评估。我们的作用范围最近扩展到了信息管理角色，包括研究数据管理、机构库的维护以及档案工作。
在针对AI对职业影响的广泛讨论与担忧中，我们需要思考的问题不是AI是否会导致图书馆员的技能淘汰，而是在人工智能时代，这些技能将如何演变。无论有无人工智能，用户仍然需要搜索、评估、引用和管理信息。图书馆员面临的主要挑战是理解如何将信息素养应用于日益由人工智能和算法主导的信息环境，并将其融入我们图书馆研究技能框架的每一个部分。
对于学术图书馆来说，这一点尤为重要，它们必须与更广泛的机构指导方针和政策保持一致，以拥抱AI并相应地做出回应。例如，当ChatGPT在2022年11月成为世界关注的焦点时，新加坡国立大学和图书馆的计划反映了新加坡国家在拥抱AI方面的积极立场。学校成立了一个AI教学和学习政策工作组，制定了学校应如何使用AI的指南。图书馆在开发项目时，与这些指南保持了一致。
2、在人工智能时代，图书馆员应该培养哪些技能以适应变化？
鉴于人工智能在图书馆领域的快速发展和不断演变，我们不可能提供一份详尽的技能和能力发展清单。然而，新加坡国立大学图书馆已经确定了一些关键技能和能力，我们已经开始在团队中培养这些能力，以使他们能够适应人工智能。
对于处理图书馆运营技术方面（如机构库和图书馆IT系统）的馆员，技术技能和专业知识，如机器学习和数学技术以及有用的软件，都需要了解。这些可以作为系统管理和IT技能的一部分，可用于引入新的或维护基于AI的图书馆服务。
对于教学图书馆员，编码或编程知识可能不是必需的，但理解AI接口和评估考量可能是必须的，以便将信息素养等现有专业技能转化为将来AI世界的一部分。一种可能的应用是使用生成式AI工具创新研究主题，在文献中发现研究空白。生成式AI工具也可以用来制定搜索策略和数据库搜索的同义词。另一个潜在的应用是，利用AI工具来计算文章的相关性，旨在实现有效的筛选，并评估算法的输出结果或成效。
然而，仅仅具有技能是不够的。我们还必须考虑如何调整教学方法和内容，包括学习成果、内容和传递方法，以有效地提高图书馆社区的认识。
特别是在新加坡国立大学图书馆，我们开展课程综合项目和图书馆发起的工作坊，面向所有级别的学生和学术界提供服务。我们还与新加坡的学术图书馆合作，组织活动，促进关于人工智能的知识共享。
3、如何在图书馆服务和运营中应用人工智能技术？
在图书馆服务和运营中应用人工智能技术有许多积极的方式，无论大小。一方面，可以定制解决方案，增强对馆藏的发现和使用。另一方面，可以整合现成的商业AI模型，使某些工作更加轻松。
一个定制AI解决方案的例子是新加坡国立大学图书馆的文章推荐器（article recommender），这是图书馆在2020年与AI Singapore合作构建的，一直服务至2024年初。目标是基于用户兴趣和内容的相似性，进行学术文章推荐。为此，图书馆用电子和物理馆藏的使用数据来训练两个基于内容和协同过滤的AI模型。当用户搜索文章或选择接收每周推荐电子邮件时，AI算法就会提出合适的建议。
预算较紧的图书馆可以考虑利用免费的AI工具来增强图书馆的运营和工作。例如，可以通过聚类相似项目分析馆藏或流通日志。可以通过“向量化”选定的文本，如标题或主题词（如下图），将单词、句子或段落转换为基于相邻单词和段落关系的数字（或向量）。然后我们采用这种向量化数据并应用聚类算法（如DBSCAN），根据密度和最小数据点数等特征将关键词分配到不同的簇中。这种向量化和聚类包是免费提供的，并且可以作为R或Python库的一部分安装。然而，必须指出，免费提供的AI工具可能缺乏商业AI工具的支持和用户友好性，因此可能需要额外的资源来有效使用这些工具。
4、图书馆员如何掌握必要技能，既能将AI融入信息素养，又能在工作中有效利用AI？
面对不断演变的技术范式，可能会令人感到不知所措！但我们应该退一步，反思图书馆多年来的发展。资深人士已经见证了图书馆技术和服务方式多年来所经历的许多变化。我们现在使用和提供的许多工具和服务（例如数据服务和数字人文学科）在它们的时代是革命性的，但现在已成为常态。图书馆员的基本角色和存在的理由没有改变——作为知识管理的旗帜手和主要倡导者，以及为那些寻求获取知识以改善自己和整个社会的人服务。这应该给我们提供了集中的精力和信心，利用人工智能推进图书馆服务，为未来的图书馆服务。
为了有效地做到这一点，我们需要将人工智能技术作为作为图书馆员所应具备的基本知识体系的一部分。我们不必精通人工智能解决方案，但我们应该对人工智能技术体系、它们在工具和解决方案中的应用方式、如何最好地利用这些解决方案，以及对潜在陷阱如认知偏差和其他伦理问题有所认识。
数据素养是提升技能的好起点，因为人工智能在很大程度上依赖于数据的处理和建模。市场上有许多此类课程（例如在线学习课程）。新加坡国立大学创建了一个强制性的数据素养计划（DLP）和人工智能能力课程（AICC），为所有国立大学员工提供这些领域的基本认识和能力。对于那些希望更多了解如何在工作中使用数据和利用人工智能的人，也有中级和高级课程。
正式培训在提升图书馆员技能方面发挥着作用，而在职学习或实践试验等非正式和非正式学习方法也可以非常有效地帮助图书馆员获得使用人工智能的能力和信心。没有什么比沉浸式的实践体验更能发展隐性、实用的知识，这些知识扩展了正式课程中的技能！
除了对数据科学和人工智能的理解外，图书馆员还需要能够就人工智能在信息工作流程中的应用做出有效决策，实施解决方案，并与用户有效沟通。当我们询问网络研讨会参与者“您计划如何在图书馆学习人工智能？”时，许多人指定了他们希望整合人工智能的领域，但没有具体说明他们计划如何提升自己的技能。这表明，生成式人工智能技术仍处于起步阶段，参与者的社区图书馆尚未将其纳入信息领域的一部分。