智慧图书馆“十五五”高质量发展十大关键任务
2026年02期【本期推荐】
作者：刘炜¹ 张磊² 赵宇翔³ 刘倩倩²
(1. 上海社科院信息研究所 ；2.上海图书馆（上海科学技术情报研究所）3.南京大学信息管理学院)
来源：刘炜，张磊，赵宇翔，刘倩倩．智慧图书馆“十五五”高质量发展十大关键任务[J/OL]．图书馆建设.https://link.cnki.net/urlid/23.1331.G2.20251204.1430.006
*本文系国家社会科学基金重大项目“智能时代提升全民数字素养的理论与实践研究”（编号 :24&ZD180）的研究成果之一。
摘要
基于对现有文献、行业报告及全球领先图书馆实践的综合分析，进入人工智能时代的图书馆在“十五五”时期亟需完成的十项任务可划分为两大部分：第一部分的服务升级，聚焦于技术驱动的服务创新与用户体验升级，涵盖构建全天候、个性化的智能知识服务体系，推动数据驱动、人机协同的智慧资源建设，打造虚实融合、引人入胜的沉浸式体验，实施以人为本、动态优化的智慧空间再造，以及开展用户画像驱动的精准推广与深度互动五个可操作层面。第二部分的保障转型，深入探讨保障这场变革所必需的治理及人才发展框架，包含普及面向未来的全民AI素养教育，构建人机协作、复合型的专业人才队伍，建立健全负责任的AI伦理与治理规范，夯实开放、集约化的技术平台与数据能力，以及制定前瞻性、可迭代的转型战略规划与评估机制。图书馆若想成功驾驭这场变革，就必须采取整体性的战略，将具体的技术应用与深刻的组织变革、坚实的伦理原则和前瞻性的人才培养相结合，从而确保其在智能时代的持续作用与核心价值。
关键词
智慧图书馆 “十五五”规划 人工智能 高质量发展 服务升级 保障转型
0.引言
当前图书馆行业所面临的人工智能带来的巨大冲击，绝非简单的技术升级或服务优化，而是对其核心价值、服务范式与社会角色的根本性重塑。这一变革恰逢我国迈入“十五五”时期，这是基本实现社会主义现代化夯实基础、全面发力的关键时期。为系统性地应对这一挑战并抓住历史性机遇，图书馆必须紧密围绕国家战略部署，以推动高质量发展为主题，以改革创新为根本动力，加快推进数字中国建设，全面实施“人工智能+”行动，强化人工智能与图书馆服务与业务的结合。为响应国家号召，推进十五五期间智慧图书馆转型，本文提出“十大关键任务”，旨在详尽阐述当前图书馆亟需采取的对策，揭示这些对策内在的逻辑关联与战略意义。
这十大任务涵盖于“服务升级”与“保障转型”两大相辅相成的战略支柱中，其本身揭示了图书馆转型的二元性与整体性。服务升级聚焦于利用AI技术直接创新用户体验，旨在将图书馆从一个静态的信息仓储中心，转变为一个动态、主动、无处不在的知识服务伙伴。而保障转型则着眼于构建支撑这些创新服务的坚实基础，涵盖人才培养、伦理治理、技术架构和战略规划等多个维度。这二者之间存在着密不可分的共生关系。缺乏坚实保障体系的服务创新，可能因伦理风险、技术瓶颈或人才短缺而变得不可持续，甚至损害图书馆的公信力；反之，若仅有完善的保障框架而无前瞻性的服务革新，图书馆则可能陷入制度僵化与服务滞后的困境，最终被时代边缘化。因此，这十项任务共同构成了一个完整的战略闭环，为图书馆在AI时代探索和推进可持续转型提供了一套系统性的行动框架。
1.服务升级——重塑图书馆核心能力
为落实“十五五”期间智慧图书馆的发展目标，图书馆必须以人工智能（AI）技术为核心引擎，对服务流程进行彻底重构。本部分将聚焦五项以AI技术为驱动力的核心任务，它们共同致力于突破传统服务边界，提升图书馆在知识创造、终身学习和社区参与中的核心价值，从而在新的时代背景下重新定义图书馆的使命与功能，即致力于把图书馆从一个静态的文献信息资源构成的知识仓储，转变为一个动态、主动、感知环境且无所不在的“智慧中枢”。
1.1 构建全天候、个性化的智能知识服务体系
此项任务的核心目标是利用AI打破图书馆在物理空间和开放时间上的限制，为用户提供7×24小时不间断且高度契合个人需求的智能化知识获取与支持服务。虽然知识心脏不再是我们追求的目标，但知识服务体系还是我们的立身之本。没有知识，就无以智慧。我们要通过智慧化的服务，促使知识更高效地转化为智慧。这才是智慧中枢的应有之义。
（1）部署智能体与虚拟数字人，实现全天候即时响应服务
AI聊天机器人能够利用自然语言处理能力，全天候处理大量常规性的读者咨询，例如查询图书馆开放时间、定位特定资源、管理个人账户（续借、预约）等。这种自动化服务将馆员从重复性、事务性的工作中解放出来，使其能够专注于更复杂、更具深度的研究支持和创造性工作。全球范围内的图书馆已有诸多成功实践，如俄克拉何马大学图书馆的Bizzy机器人，专门用于协助用户进行基础的图书检索；澳大利亚迪肯大学的校园级虚拟助手Deakin Genie集成了包括图书馆导航与查询在内的多类服务，为学生提供一站式校园支持。这些系统对于远程学习者和在非工作时间需要帮助的用户尤为重要，确保了服务的连续性和可及性。随着技术的发展，这些机器人正从简单的交互式常见问题解答（FAQ）系统，向能够引导用户完成复杂研究流程的智能体演进。智能体能将多个功能模块封装为独立的参考咨询专家、智能推荐官或智能学术秘书，并以虚拟数字人的方式提供个性化咨询服务。
（2）基于人工智能的个性化资源精准推荐
AI驱动的推荐系统是实现服务精准化的关键路径。通过分析海量的用户行为数据，包括借阅历史、检索词、浏览记录和阅读偏好，能够为每位用户精准推荐与其兴趣高度相关的书籍、文章、数据库及其他馆藏资源。这种服务模式超越了传统的目录检索，能够推荐出用户可能从未主动寻找但却与其兴趣相关的资源，促进意外的发现，从而有效提升冷门或未被充分利用馆藏的流通率。这类系统的核心技术主要是将大语言模型（LLM）驱动的语义理解与用户行为图谱的深度表示学习相结合，并通过“LLM + 知识图谱/向量检索”的混合推荐体系实现精准推送。美国OCLC （Online Computer Library Center）已在全球书目数据库 WorldCat 上做AI驱动的书籍推荐，允许用户在检索后获得相关书目建议并查找附近馆藏，这是公共/学术馆藏联合目录层面的大规模落地案例。
（3）集成AI研究助手，赋能学术与深度学习支持
图书馆的服务正从提供资源本身，延伸至支持整个研究生命周期。通过集成先进的AI研究工具，图书馆可以为专业用户提供强大的学术支持。这些工具能够辅助完成文献发现、研究摘要生成、引文管理、数据分析乃至代码编写等一系列复杂任务。例如，Elicit、Scite和Consensus等工具，它们基于经过同行评审的学术文献进行训练，能够帮助用户高效地导航海量科学文献、验证研究主张并从中提炼关键洞见。加泰罗尼亚开放大学图书馆在其发现平台中整合Primo研究助手等AI工具的案例表明，通过提供带有上下文、引用和直接链接到全文来源的讲解性答案，创造无缝且高效的研究体验，显著提高了用户的满意度和参与度。
智能知识服务体系的构建，不仅仅是技术层面的部署，更触及了图书馆的核心价值观。高效的个性化服务，其基础在于对用户个人数据的深度收集与分析。然而，这与图书馆长期以来所坚守的保护用户隐私和信息保密的伦理承诺形成了直接的张力。因此，该任务本质上是一个深刻的伦理挑战，图书馆必须建立一个透明、稳健且以用户为中心的治理框架（见2.3），确保用户对其数据拥有明确的控制权，并清晰地了解数据的使用方式， 以保护公众对图书馆的信任。
1.2 推动数据驱动、人机协同的智慧资源建设
该任务旨在利用AI彻底变革图书馆馆藏资源的建设、描述和管理方式，实现从传统的手工、劳动密集型流程，转向一个更高效更精准、响应迅速的现代化体系。其核心在于构建人机协作工作流，由人类的专业智慧引导和监督AI的自动化能力。
（1）利用AI分析用户行为与使用数据，优化馆藏发展决策
各种类型的数据资源是图书馆的血液。图书馆的资源建设必须由数据驱动，人工智能算法能够深入分析图书馆的流通模式、数字资源使用统计、用户群体特征及用户检索行为数据，并通过预测性分析精准识别出馆藏中的热点领域、潜在需求和资源缺口。这种机制保障图书馆的采购和剔旧决策拥有坚实的数据支撑，确保图书馆的馆藏结构与用户的实际需求保持动态一致，从而最大化资源经费的投资回报率。
（2）实施AI辅助的自动化编目与元数据生成，提升资源揭示效率与深度
AI技术，特别是机器学习和自然语言处理，正在为传统的编目工作带来革命性的变化。AI工具能够自动从文献全文、封面、目录等信息源中提取关键元数据（如题名、作者），自动分配主题词和分类号，生成内容摘要。一些利用Annif开源框架等工具进行自动主题标引的实验、中佛罗里达大学图书馆利用OpenAI API生成主题词的案例，都展示了AI在处理大规模、重复性编目任务上的巨大潜力，能显著减轻馆员的手工劳动强度。尽管目前AI生成的元数据仍需人工审核，但它为处理积压文献、丰富现有记录和实现前所未有规模的元数据增强提供了可能。
（3）建立人机协同工作流，由馆员专家监督、验证和优化AI产出
AI在资源建设领域的角色是作为强大的助手，而非完全取代专业的图书馆员，这是业界的广泛共识。美国国会图书馆提出“人在环路中 ”（Human-in-the-Loop, HITL）的工作模式 ，在该模式下，AI系统负责生成元数据草案，而经验丰富的编目馆员则进行最终的质量把关，包括验证信息的准确性、修正潜在的算法偏见以及进行更深层次的知识组织。这种人机协同的模式，既利用了AI的速度和规模优势，又保留了人类专家在处理复杂、细微和涉及伦理判断任务时的不可替代性。通过这种方式，图书馆还有机会系统性地解决传统分类体系中存在的历史偏见问题。
推动数据驱动的智慧资源建设，是智慧图书馆实现高质量发展的基石性任务。这项任务的核心在于实现资源建设理念的战略性转向，图书馆资源必须从拥有文献为目标转向构建支持AI应用的知识资源，在此基础上，才能为上层应用（如个性化的智能服务）提供精准、可信的数据基底。同时，这一转变势必关系到图书馆员的角色与职能变化，所以图书馆必须为馆员提供更高阶的技能培训（见2.2 ），以适应全新的、更具挑战性的角色。
1.3 打造虚实融合、引人入胜的沉浸式体验服务
图书馆不仅仅是读书的地方，更是体验知识的场所。在“十五五”时期智慧图书馆转型中，这项任务是服务与体验的重要组成部分，其核心在于运用增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等沉浸式技术，打破图书馆的物理边界，为用户创造全新的、交互式的信息获取、历史感知和学习方式。
（1）应用增强现实（AR）技术，丰富实体馆藏与空间的互动
AR技术能将数字信息叠加到真实世界之上。读者只需使用智能手机或平板电脑，就可以体验到前所未有的互动。如场景互动增强，将设备对准一件展出的历史文物，屏幕上即可呈现其三维模型、相关背景故事或修复过程的视频；以及读者在书架间穿行时，AR应用提供的虚拟导航箭头引导读者找到目标书籍的虚拟导航服务。AR技术与图书馆的实体环境无缝结合，不仅增强了资源的发现性和趣味性，而且由于它主要依赖用户已有的设备，部署成本相对较低，易于普及。
（2）利用虚拟现实（VR）技术，提供超越时空的沉浸式探索
VR技术使用户完全进入数字构建的虚拟环境中，实现超越时间和空间限制的深度学习与探索。读者可以戴上VR头盔， “漫步”于历史场景，或近距离、360度观察一部现实中过于脆弱的珍贵古籍手稿。一些高校图书馆已经开始配备VR设备（Oculus 、HoloLens等），为学生提供了强大的沉浸式教育工具，使抽象概念变得直观易懂，以满足不同学习风格的需求。图书馆可利用大模型技术深化沉浸式体验，如构建一个独立的元宇宙，通过跨模态语义索引，将抽象的学术概念或复杂的历史事件转化为可视化、情境化与动作化的形式，让用户可以在其中自主探索、交互和学习。
（3）通过AR/VR技术实现珍贵文献与文物的数字化保存和交互式展示
AR和VR技术为珍贵文化遗产的保护与利用提供了两全其美的解决方案。通过对稀有手稿、古籍和文物进行高精度的三维数字化扫描，结合多模态模型和虚拟现实技术，图书馆可以创建永不退化、可无限复制的数字孪生体。不仅能减少实体文物因展览和研究而产生的损耗，还能让全球各地的用户通过虚拟方式与这些文化瑰宝进行零距离的互动式探索。福尔杰莎士比亚图书馆为馆藏的一部莎士比亚《第一对开本》创建了三维VR模型，就是一个典型的案例。
打造虚实融合的沉浸式体验服务，是图书馆在AI时代实现服务范式转型的重要里程碑。这项任务的推进，使图书馆的服务模式从传统的文献提供向支持知识创造的体验型转变，并将AI技术赋予人类的创新能力重新纳入人文主义范畴，确保人类积累的知识能够通过虚实融合的方式，得到可信且易于获取的长期保存与利用。但成功实施此项任务，图书馆不仅要进行技术投资，更迫切需要培养或引入在体验设计、数字叙事和互动内容创作方面具备专业技能的人才。
1.4 实施以人为本、动态优化的智慧空间再造
智慧图书馆，不仅在于线上的智能，更在于线下的灵动。将图书馆的物理建筑本身转变为一个智能环境，也是智慧图书馆高质量发展的关键任务之一。通过集成先进技术，使图书馆能基于数据分析，更主动、灵活、高效地响应用户需求，并提升整体的可及性和舒适度。
（1）集成物联网（IoT）传感器，实时感知和分析空间使用情况
智慧图书馆通过部署物联网传感器网络，能够实时收集关于建筑内部环境的各种数据，如温度、湿度、空气质量、光照强度和噪声水平，同时还能监测能源消耗和追踪读者的空间使用模式。例如，弗吉尼亚理工大学图书馆通过监测家具的移动来推断读者活动的热点区域，康考迪亚大学图书馆通过监测噪音水平来优化不同功能区的声学环境。这种数据驱动方法（特别是结合了LLMs）使得图书馆管理者能够基于实时反馈，动态调整空间布局、资源配置和服务策略，创造更舒适、更高效的学习环境。
（2）构建灵活可变的多功能空间，支持协同学习与社区创新活动
未来的图书馆空间设计强调高度的适应性和灵活性。通过采用模块化家具、可移动隔断墙和集成化的信息技术设备，图书馆可以快速地将同一空间从个人自习区转换为团队协作区、互动工作坊或社区活动场所。许多现代图书馆还专门开辟了配备 3D 打印机、激光切割机等设备的创客空间和支持深度协作的梦想实验室，定位为推动社区创新和终身学习的孵化器。
（3）应用自动化系统，提升物理资源管理与用户服务的便捷性
智慧图书馆的基础设施建设包括一系列自动化系统，以提升运营效率、简化日常运营流程。例如，采用射频识别（RFID）技术可以实现对馆藏图书的实时追踪和快速盘点； 自助借还服务站能够大幅减少读者排队等候的时间；更先进的图书馆部署了智能密集书库等高效仓储方案，如北卡罗来纳州立大学亨特图书馆部署的自动化仓储和检索系统 bookBot，能在几分钟内精准地取出读者在线请求的图书，实现高效的物理资源管理。随着技术进步， 更为先进的具身智能机器人有望应用于资料整理与传递、环境监控、导览和盘点等重复性工作，成为未来智慧图书馆的重要组成部分。
智慧空间再造是图书馆 “以人为本”服务理念的物理体现。它将智能服务体系（见1.1）与智慧资源建设（见1.2）任务中获得的关于用户数字行为的洞察，与通过物联网传感器收集到的物理空间使用数据连接起来，形成一个持续优化的闭环反馈系统。智慧空间的建设并非为了技术而技术，而是将数字战略转化为优化实体用户体验的关键机制，最终实现线上与线下服务的高度融合与协同。
1.5 开展用户画像驱动的精准推广与深度互动
此项任务的核心是运用AI技术更深入地理解图书馆的用户，利用这些洞察定制化服务推广与内容推送，从而提升用户参与度、黏性，并最终指导资源建设与分配。在人工智能时代，图书馆已不是必需品，但我们可以把它建成人人都向往而又用得起的奢侈品。
（1）利用深度分析技术，构建多维度用户画像
AI系统能够整合并分析来自图书馆核心系统和各种渠道的用户行为数据，例如借阅记录、活动报名情况、网站和数据库的访问日志等，从中识别出有意义的行为模式，将用户细分为具有不同特征的群体。这种分析超越了传统的人口统计学分类，能够构建出更为丰富和立体的用户画像，如“严谨的学术研究者”或“亲子阅读家庭”，这是后续个性化服务的基础。
（2）基于用户画像，实施个性化的服务推广与内容推送
在用户画像支持下，图书馆可以告别“一刀切”式的宣传模式，实现精准内容推送。AI系统可以根据用户兴趣偏好、研究兴趣和知识背景，自动向特定用户群体推送高度定制化的文献信息、学术动态或活动通知，如向关注家谱的用户推送新上线的历史数据库通知，或者向亲子阅读家庭推送周末儿童故事会活动的邀请，将被动服务转化为主动赋能。此外，系统还可根据用户的个性化需求、研究兴趣和知识背景，自动关联不同学科的知识节点，提供高度定制化的资源推荐、研究路径规划、学术伙伴匹配等服务。
（3）应用GenAI工具，高效创作多样化的宣传材料
GenAI工具正在为图书馆的推广和宣传工作提供强大的生产力支持。图书馆员可以利用这类工具快速起草社交媒体帖子、活动标题和新闻稿，并根据不同用户群的特点调整文案的语气和内容，提高信息的到达率和转化率；还能轻松创作出专业水准、引人注目的海报、信息图和宣传视频。这使得图书馆能够以更少的人力投入，更高效率地生产出大量高质量、多样化的宣传内容，提升图书馆服务和活动的社会能见度和吸引力。
用户画像驱动的精准推广是智慧图书馆实现个性化服务（见1.1）的数据基石。对许多图书馆而言，这意味着一次深刻的文化转型，它要求图书馆从一个被动的服务模式转变为一个主动的参与模式，要求图书馆员具备市场营销的思维和技能。为确保数据关联性和安全性，用户画像平台必须与图书馆核心系统深度互联互通，并严格遵守AI伦理与数据治理规范（见2.3），以保障用户隐私和数据的安全使用。
2.保障转型——夯实图书馆发展根基
前述五个方面的“服务升级”令人向往，但如果没有良好的环境和坚实的地基，再宏伟的蓝图也只是空中楼阁。因此，我们必须同步推进支撑图书馆成功转型的五项基础性 “保障转型”任务。这些任务涵盖了人力资本开发、伦理框架构建、技术设施建设和战略规划管理，共同确保图书馆的变革既有宏伟的愿景，又有坚实的根基，从而实现稳健和可持续的发展。
2.1 普及面向未来的全民AI素养教育
GenAI带来机遇的同时，也带来了深伪技术、算法偏见和信息茧房的挑战。在这样一个真假难辨的信息环境中， 公众比以往任何时候都更需要一个可信赖的向导。图书馆必须承担起全民AI素养教育的领导角色，定位为社区AI教育的核心枢纽， 核心目标是帮助广大民众理解并适应这一颠覆性技术所带来的机遇与挑战，履行其在新时代的社会教育职能。
（1）开设AI基础知识与应用普及课程，提升公众数字素养
图书馆是向公众普及AI基础知识和应用技术的理想场所。图书馆应开发系列化的教育项目、工作坊、在线课程等，举办AI入门、提示词工程等使用技能的培训讲座，用通俗易懂的语言解释机器学习、算法、神经网络和GenAI等核心概念，消除公众对新技术的神秘感和恐惧感。这类基础教育项目旨在帮助用户建立对AI的基本认知，使他们更自信、更批判性地使用AI技术。
（2）组织专题讲座与实践活动，探讨AI的社会伦理议题
AI素养的关键组成部分是伦理意识和批判性思维的培养。图书馆应作为信息素养的堡垒，正视GAI的负面影响，如普遍存在的虚假信息、冲突信息、偏见内容和深度伪造的信息诚信危机。图书馆应策划和组织一系列活动，邀请专家学者共同探讨AI技术带来的深刻社会伦理问题，如算法偏见、隐私曝露、深度伪造的危害以及信息茧房、AI谄媚、大语言模型幻觉等议题。例如，俄亥俄州洛基河公共图书馆举办了关于“人工智能与诈骗 ”的讲座，为社区居民提供重要的安全知识，帮助他们识别和防范利用AI技术的新型犯罪。
（3）面向特定社群提供针对性的AI技能培训
图书馆可以根据不同社群（如求职者、学生）的具体需求，设计和提供定制化的AI技能培训项目。例如，加州圣克拉拉市图书馆为求职者开设的“AI求职工具 ”工作坊，教授如何利用AI优化简历、准备面试，以及了解招聘方如何使用AI筛选候选人。得克萨斯州波茨伯勒图书馆则为当地非营利组织人员提供“利用 AI 进行项目申请书写作入门 ”的课程。这些高度实用性的培训项目，体现了图书馆在促进经济和社会发展中的独特价值，让图书馆成为人机协作时代的终身学习推动者。
开展AI素养教育，对图书馆而言，并非仅仅是增加一项新的公共服务，而是一项具有深远战略意义的行动，直接回应了图书馆在新信息时代的核心使命——成为可信赖的信息守护者和公民对话的促进者。图书馆凭借其悠久的信息素养教育传统和极高的社会公信力，是履行社会教育职能、消除数字鸿沟的不二之选。通过引领全民AI素养教育，图书馆不仅是在传授技术技能，更是在积极应对AI带来的负面社会影响，捍卫和强化了其作为社会知识基石的核心地位。这不仅从公众教育的角度来应对伦理挑战（见2.3），也巩固了图书馆的社会价值，为其争取持续的公共支持和资源投入提供了坚实的理由。
2.2 构建人机协作、复合型的专业人才队伍
图书馆最核心的资产是什么？是资源？是建筑？应该都不是，是人。面对AI，我们不需要所有人都成为程序员，但我们需要所有人都具备与 IQ 、EQ 一样的AQ（AI商）。此项任务聚焦于图书馆最核心的资产——人才，旨在对现有馆员进行系统性的技能提升和角色重塑，引入跨学科专业人才，以组建一支能够驾驭AI技术、引领图书馆变革的现代化团队。
（1）制定AI核心能力框架，明确馆员所需的核心素养与技能
为实现专业人才队伍的转型，图书馆必须采纳或建立与AI深度集成相一致的馆员能力框架。美国大学与研究图书馆协会（ACRL）今年制定的AI能力框架草案，系统地将馆员所需的能力划分为四大领域：知识与理解（掌握AI基本概念）、分析与评估（能够批判性地审视AI工具）、使用与应用（具备如提示工程等实践技能）以及伦理考量（理解并应对AI带来的伦理挑战）。这样一个框架为图书馆设计培训课程、评估员工能力和进行人才规划提供了科学的路线图。
（2）实施系统化的在职培训与持续学习计划
面对AI技术日新月异的快速迭代，图书馆必须建立常态化的、系统的在职培训和继续教育体系。培训应支持馆员从掌握AI应用的基础操作和使用常见工具开始，逐步升级到创建复杂的AI工作流，直至具备数据级调试能力和参与AI系统研发的能力。可与外部专业机构合作或引入外部的专业课程，如美国国家医学图书馆网络（NNLM）开设的 GenAI 短训班 ，更重要的是，要在组织内部营造一种鼓励探索、容忍试错、终身学习的文化氛围。
（3）引入跨学科背景人才，组建多元化创新团队
未来的图书馆团队将是高度复合型的。除了传统的图书馆学专业人才，还需要积极引进具有数据科学、用户体验设计、教育学、认知科学、计算机科学等跨学科背景的专业人士。这些新成员将带来不同的视角、技能和思维方式，与现有馆员形成优势互补。组建这样一支多元化的创新团队，对于开发复杂的AI应用、设计引人入胜的新型服务、管理海量数据资产以及推动整个组织的创新文化至关重要。
构建人机协作的复合型人才队伍是人力资本保障，核心战略是能力重塑和跨界融合。对图书馆员AI能力的界定，聚焦于技术、专业和伦理三个维度，并非仅局限于纯粹的技术层面，要将所有图书馆员都变成程序员，而是要赋能他们，使其能够将图书馆行业持久的专业精神和伦理准则，有效地应用于AI这一新的工具和语境之中，使其成为AI系统的设计者、伦理的监督者和研究过程的赋能者。这一认知对于设计出能够引起馆员共鸣、并能建立在他们现有优势之上的培训项目至关重要。
2.3 建立健全、负责任的AI伦理与治理规范
这是整个转型战略的基石，也是AI时代赋予图书馆员最重要的职能。我们在自己坚守底线的同时，要让用户知道，AI时代所有的便利都伴随危险，比电信诈骗还要危险百倍。这项任务的定位是建立一套清晰、全面、可执行的政策与原则，以确保所有AI技术的应用都符合伦理、透明、公平的最高标准，并保持与图书馆一致的核心价值观。
（1）制定AI技术应用的伦理准则，坚守用户隐私与数据安全底线
图书馆必须主动制定和执行机构内部的AI应用伦理准则，确保AI技术的应用符合图书馆的核心价值观。治理框架必须全面遵循国家层面的规范（如《新一代人工智能伦理规范》），并吸收国际纲领性文件（如美国图书馆协会ALA的《伦理守则》、国际图联IFLA的《图书馆与人工智能的声明》以及联合国教科文组织关于AI伦理的建议。这些准则必须将保护用户隐私和数据安全置于首位，明确规定任何用于AI系统的数据收集行为都必须是透明的，并基于用户“知情同意 ”和“主动选择加入 ”的原则，坚决杜绝任何可能导致用户监控或侵犯个人隐私的AI应用。
（2）建立算法透明度与问责机制，防范与消解偏见
AI系统可能会学习并固化其训练数据中存在的社会偏见，从而在服务中产生歧视性或不公平的结果。图书馆作为追求公平与包容的社会机构，有责任正视并解决这一问题。具体措施包括：在采购AI服务时，要求供应商提供算法的透明度说明； 定期对正在使用的AI工具进行偏见审计；并始终保持有效的人工监督机制，以及时发现和纠正不公平或不准确的AI输出；机构必须对其部署的AI系统承担责任，建立安全监控和应急处置机制。斯坦福大学图书馆制定的《AI指导价值观》项目，就是将这种责任承诺内化到AI项目开发全过程的一个优秀范例。
（3）倡导知识产权的合理使用，平衡创作者权益与信息共享
GenAI的训练往往涉及对海量受版权保护作品的使用，这引发了复杂的法律和伦理争议。图书馆在维护知识产权和倡导信息自由传播方面扮演着独特的角色。图书馆在使用AI系统时，必须尊重和保护知识产权，并确保适当的署名和透明度；同时，应积极倡导和推动版权法的改革，特别是争取设立或扩大用于非商业性研究的文本与数据挖掘的合理使用例外条款。这对于图书馆和学术界开展公益性的AI研发或训练不受商业利益过度影响的AI模型至关重要。
建立健全的AI伦理与治理规范是高质量发展的先决条件，伦理治理并非阻碍创新的官僚程序，而是AI时代图书馆进行风险管理和维护公众信任的核心机制。前文探讨的每一项服务升级，都不可避免地涉及用户数据的收集或由AI生成的信息的传播。而这项任务所构建的治理框架，正是为了确保AI技术的应用不会侵蚀公众对图书馆的信任。因此，这项任务成功与否，直接决定了图书馆AI转型的可持续性和最终成败。
2.4 夯实开放、集约化的技术平台与数据能力
GenAI带来应用软件的边界正在消融，有助于打破长期以来各类应用之间的隔阂，过去的应用都是一个个孤立的“技术烟囱”，而新的氛围软件（vibe coding app）生成方式，将有助于构建统一、集约的AI技术平台，让我们看到了变革的曙光。此项任务旨在为图书馆的各项AI计划构建一个稳固、灵活且可扩展的技术底座，确保其拥有支持未来发展的核心基础设施和数据能力。
（1）构建统一的AI技术平台，整合和管理各类AI工具与服务
未来，无所不在的集成开发环境（IDE）将进化为“聊天＋表格＋文档＋消息流”的一体化任务中心，程序员、馆员、设计师乃至领导都能拥有专属驾驶舱，让知识工作变成对千万AI智能体的微观引导。这不仅是UI的革新，更是人类与机器协作关系的重构，人类不再单纯敲代码，而是宏观委派。图书馆应顺势构建统一、集约的AI底座，借MCP协议（模型上下文协议）把聊天机器人到数据分析模型全部管起来，优先采用开源框架，避免厂商锁定，让数据、算力、微服务共享互通，一次建设、全馆复用，消灭技术孤岛。
（2）建立高质量的数据集和标准化的数据资产体系，为AI模型训练提供基础
数据是AI的“燃料”，其质量直接决定了AI模型的性能。图书馆必须将自身的数据，如图书馆目录记录、流通数据、用户行为日志等视为核心战略资产，并投入资源进行系统性的治理。这包括建立数据标准，进行数据清洗和结构化处理，确保数据的准确性、完整性和一致性。一个高质量、标准化的数据资产体系，是训练出可靠、高效、偏见可控的AI模型的根本前提。
（3）优先采用开放标准与开源技术，增强系统的互操作性与可持续性
选择开放标准和开源技术，与图书馆倡导知识开放、社区协作和普惠服务的核心价值观高度契合。采用开源AI模型和工具，可以让图书馆更深入地理解其工作原理，根据自身需求进行定制化修改。智慧图书馆的发展远非单一图书馆所能独立应对，开放标准与开源技术也可促进跨机构协作，促进全球的图书馆和开发者社区的共建共享，共同研究AI领域的共性技术难题，以避免资源浪费和低水平重复建设，增强技术路线的可持续性。
开放、集约化的技术平台与数据能力是系统性转型的技术基础设施保障。在AI时代，图书馆自身长期积累的、经过专业整理的、高质量的馆藏书目元数据最具战略价值，对于训练专门用于知识发现和学术研究领域的高精度AI模型而言，是无价之宝。在构建技术平台时，图书馆的战略重心不应仅仅是引进外部技术，更要认识到如何将内部数据资产化、价值化。这些数据可以用来开发独特的、无法被轻易复制的AI服务，可以作为与科研机构合作的宝贵资源，从而在全球 AI生态系统中，确立图书馆不可替代的专业地位。
2.5 制定前瞻性、可迭代的转型战略规划与评估机制
AI转型并非一个有明确终点的一次性项目，它不是一场百米冲刺，而是一场马拉松，是一个需要清晰愿景、敏捷规划和持续评估的长期动态的迭代过程，制定前瞻性、可迭代的转型战略规划与评估机制是确保智慧图书馆稳健、可持续发展的治理闭环。
（1）将AI整合进图书馆的整体发展战略
AI的成功应用，前提是将其视为实现图书馆整体战略目标的赋能工具，而不是一个孤立的技术采购或试点项目。图书馆必须制定全面的AI战略，使其与机构的核心使命（如促进信息公平、支持终身学习、保存文化遗产） 紧密结合。这意味着AI的部署应服务于战略优先事项，例如，若战略重点是加强对科研的支持，则应优先发展AI研究助手；若重点是提升社区参与度，则应优先考虑AI驱动的个性化推荐和推广。战略规划必须具备前瞻性，确保AI投资的针对性、有效性和长期影响。
（2）采用敏捷与迭代的方法，从小规模试点项目开始，逐步推广
鉴于AI技术的快速演进和应用前景的诸多不确定性，采取“大爆炸 ”式的全面推行策略风险极高。图书馆的战略规划应采用敏捷治理框架。斯坦福大学图书馆和美国国会图书馆的AI探索项目都采用了这种从小型实验入手的方式，这使得他们能够在可控的范围内进行测试、学习、积累经验并管理风险。通过试点项目，图书馆可以在投入大规模资源之前，验证技术的可行性、评估用户的接受度、培养员工的必要技能，并向决策者展示AI应用的实际价值。
（3）建立包含技术、服务与伦理维度的综合评估指标体系
对AI项目成效的评估，绝不能仅限于技术性能指标（如算法的准确率），而必须是多维度的综合评估。它应包括服务层面的指标，如用户满意度的变化、服务使用率的提升、资源流通量的增长等； 同时还必须包含伦理层面的评估，如定期的算法偏见审计、数据隐私保护措施的有效性审查等。美国国会图书馆提出的评估AI项目是否负责任（Responsible）、有效（Effective）和实用（Practical）的框架 ，就是一个综合评估体系。
这十大任务本身就构成了一个天然的、可循环迭代的战略实施路线图。首先， 图书馆需要一个顶层战略规划（见2.5）。战略的第一步是构建基础能力，即保障转型部分： 开始培训员工（见2.2）、起草伦理准则（见 2.3）、评估技术基础设施（见2.4），并启动社区AI素养教育（见2.1）。在这些基础之上，图书馆可以从服务升级部分选择一个切入点，启动小规模的试点项目，例如，在网站上部署一个简单的聊天机器人（见 1.1）。随后，利用2.5中建立的评估框架，对试点项目进行全方位评估，分析其技术表现、用户反馈和伦理影响。从试点中获得的经验教训将反过来指导下一轮的战略优化。例如，试点可能会暴露出员工在特定技能上的不足，从而需要调整培训计划（2.2）；或者发现现有隐私政策存在漏洞，需要修订伦理准则（2.3）。这样就形成了一个“规划→筑基→试点→评估→优化基础→扩展“ 的持续改进循环。这表明， 十大任务并非一个线性的待办清单，而是一个用于管理持续变革的、相互关联的动态系统。
3.结语
本文深度解析了人工智能时代图书馆转型的十大关键任务。这些任务，从升级服务到夯实保障，共同构成了一个全面、系统且相互依存的战略框架。图书馆的未来之路，是一条技术创新与人文关怀并行、服务拓展与伦理坚守同步的整合发展之路。在智慧图书馆转型过程中，一个核心的结论愈发清晰：尽管AI是驱动变革的强大引擎，但这场变革的最终目标，是提升人类获取知识、进行创造和参与社区的体验。AI的价值不在于取代人类，而在于增强人类。最成功的未来图书馆，将是那些善于利用AI来放大其专业人员的智慧、同理心和伦理判断力的机构。在人机协作的新范式下，图书馆员将作为信息导航者、知识组织者和社区教育者，其角色被赋予更深刻的内涵和更重要的价值。
通过战略性地实施这十大任务，图书馆不仅能够从容应对AI时代带来的挑战，更有机会成为构建一个更智能、更公平、更具人文精神的未来的核心设计者与建设者。图书馆的未来，不在于被动地适应一个由技术定义的明天，而在于主动地去塑造明天。
（参考文献略）