人工智能科學（AI4S）驅動的圖書館服務與變革研究

摘" "要：人工智能科學（Artificial Intelligence for Science，AI4S）作為近年來興起的交叉學科范式，通過現代信息技術，以數據驅動的方式推動科學發現與知識服務創新。立足圖書館事業發展，從圖書館學視角去認知什么是AI4S、洞察AI4S與發展圖書館服務的關系、擁抱AI4S帶給圖書館服務的變革影響等內容具有重要價值。研究發現，AI4S與圖書館發展有著雙向賦能的耦合邏輯鏈路。AI4S已在圖書館界得到了應用，在服務模式、服務能力、服務價值等方面深刻地變革影響著圖書館服務。

關鍵詞：人工智能科學；圖書館；知識服務；知識發現

中圖分類號：G250.7" "文獻標識碼：Ａ" "DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2024080

Artificial Intelligence for Science Driven Library Service and Transformation Research

Abstract As an interdisciplinary paradigm emerging in recent years， Artificial intelligence for science （AI4S） promotes scientific discovery and knowledge service innovation in a data-driven way through modern information technology. From the perspective of library development， it is of great value to deeply understand what is AI4S， insight into the relationship between AI4S and the development of library services， and embrace the transformative impact of AI4S on library services. It is found that there is logic link between AI4S and library development. AI4S has been applied in the library field， and it has also influenced the library service deeply in the aspects of service mode， service ability and service value.

Key words AI4S; library; knowledge service; knowledge discovery

在數字化浪潮與人工智能技術快速迭代的背景下，圖書館作為社會知識服務的核心樞紐，正面臨從傳統資源管理向智能化服務轉型的迫切需求。人工智能科學（Artificial Intelligence for Science，AI4S，又稱科學智能、人工智能驅動的科學研究等）作為近年來興起的交叉學科范式，通過整合機器學習、自然語言處理、知識圖譜等技術，以數據驅動的方式推動科學發現與知識服務創新［1］。其核心特征在于科學問題導向的技術融合與跨領域知識重構能力，為圖書館突破服務邊界、提升知識服務效能提供了新的技術路徑。

當前，全球圖書館領域已逐步引入人工智能技術，如智能咨詢機器人、個性化推薦系統和語義檢索工具等，但這些實踐多集中于單一功能優化，缺乏對AI4S系統性賦能潛力的深度挖掘。與此同時，圖書館在資源組織長尾化、用戶需求多元化、科研支持復雜化的多重壓力下，亟需通過AI4S驅動的技術變革重構服務生態［2］。這一轉型不僅關乎圖書館的生存競爭力，更對促進知識公平、支持開放科學生態具有戰略意義。可以發現，當前學界已關注到了AI4S對圖書館事業發展、知識服務的影響與變革，但也存在著概念認知模糊（如將AI4S等同于通用人工智能技術，忽視其“科學賦能”內核與圖書館知識服務場景的適配性）、關系闡釋不足（如對AI4S與圖書館服務間的邏輯重構缺乏系統性分析）、變革影響片面化（聚焦技術應用表象，未深入探討AI4S引發的服務模式重構、組織文化轉型等深層問題）等問題。基于此，科學認知AI4S的本質內涵及其技術特征與傳統AI的區別、構建AI4S與圖書館服務的協同關系、研判AI4S將引發的圖書館服務變革，對推進學理化發展和事業實踐指導都有著重要價值和緊迫需求。

1" "AI4S的圖書館學認知與應用

1.1" " AI4S的內涵與定義

AI4S是人工智能技術與科學研究深度融合的產物，其核心目標是通過機器學習、數據挖掘和知識推理等技術，加速科學發現過程并重構知識生產范式［3］。相較于傳統人工智能（AI），AI4S具有鮮明的科學問題導向性，強調“以科學需求驅動技術開發，以技術突破反哺科學探索”［4］的雙向循環邏輯。

從技術本身看，AI4S與與傳統人工智能在目標導向、技術路徑與評價標準上存在顯著差異（見表1）。

從定義和發展演進看，AI4S的提出源于近年科學研究的復雜化與數據爆炸趨勢，人工智能正越來越多地融入科學發現中，以加速研究，幫助科學家生成假設、設計實驗、收集和解釋大型數據集，并獲得僅使用傳統科學方法可能無法獲得的見解。如2022年，DeepMind團隊通過AlphaFold破解蛋白質折疊難題，進一步驗證了AI4S在基礎科學領域的顛覆性潛力［5］。2023年，由來自世界各地的頂尖科學家和人工智能專家聯合撰寫、發表在《Nature》上的“Scientific discovery in the age of artificial intelligence”［6］一文，在回顧10年來AI對科學研究的AI輔助數據收集與管理、基于AI生成科學假設、AI驅動的模擬實驗等15個具體的應用方向基礎上，提出AI4S進一步發展的挑戰，為AI改變科學發現提供了完整視角和洞察。對圖書館而言，AI4S不僅是一個工具性技術或技術體系，更是一種以知識發現為內核的方法論體系。

1.2" " AI4S的核心能力及圖書館應用

AI4S的核心能力在圖書館領域應用主要體現在以下維度：

（1）數據密集型科學發現能力及應用。通過自然語言處理（NLP）與計算機視覺（CV）技術，實現非結構化文獻（如古籍、手稿）的語義解析與知識抽取。如美國國會圖書館（Library of Congress，LOC）館藏超過1.7億件歷史文獻，包括手稿、報紙、照片等非結構化檔案。傳統人工編目成本高、效率低，且難以挖掘深層次知識關聯，但美國國會圖書館通過自然語言處理（NLP）技術自動化提取檔案中的實體（如人名、地點、事件）與主題；構建可檢索的知識網絡，支持學者快速發現跨檔案關聯，探索AI在文化遺產保護與開放利用中的潛力［7］。通過這一實踐，美國國會圖書館不僅提升了檔案管理效率，更推動了歷史研究的范式創新，為全球圖書館的智能化轉型提供了重要范本。

（2）復雜系統建模與仿真能力及應用。基于強化學習（RL）與圖神經網絡（GNN），構建知識傳播網絡模型，預測學術影響力擴散路徑。如Springer Nature開發了一款名為SCITE-AI的預測工具，旨在為編輯、作者和資助機構提供早期論文影響力評估、優化期刊選題與出版策略、輔助科研決策［8］。從業務影響看，期刊編輯利用預測結果優化約稿策略，還革新了學術評價方法，更推動了出版業從“內容傳播”向“知識預見”轉型，為AI4S在學術生態中的應用提供了范本。

（3）跨領域知識關聯與推理能力及應用。依托知識圖譜（KG）與因果推理算法，打破學科壁壘，生成跨學科知識地圖。如OpenAlex［9］是一個由非營利組織OurResearch推出的開源學術數據庫（2022年上線），旨在替代傳統封閉式學術索引（如Web of Science），通過AI4S技術整合了碎片化學術數據、揭示了隱性知識網絡、支持了開放科學生態，實現了科研實體的深度關聯與動態映射，重構了學術知識的生產與傳播方式。OpenAlex的開放性與智能化特性為全球科研協作提供了基礎設施級支持，標志著學術數據庫從“信息倉庫”向“智慧知識引擎”的范式轉變。

（4）生成式科研協作能力及應用。基于大語言模型（LLM）的文獻自動生成與科研假設驗證，如Meta推出的Galactica科學寫作助手、新加坡國立大學圖書館試點使用ChatGPT生成學科資源列表輔助館員工作、加州大學系統開發的“LibraGPT”用于自動回答常見研究咨詢等，不僅提升了圖書館服務效率，還通過跨學科協作推動了資源組織的智能化轉型，為未來圖書館作為“知識生成中心”［10］的角色奠定了基礎。

2" "AI4S與圖書館服務的鏈路邏輯

AI4S以知識計算引擎為核心，通過機器學習、自然語言處理、知識圖譜等技術構建智能化服務系統，與圖書館“資源-服務-用戶”的三維架構形成深度契合。當前，AI4S在圖書館領域的應用已形成多維度服務矩陣。如在資源建設層面，應用深度學習算法構建智能采選系統，通過用戶借閱數據與學術熱點預測實現資源動態配置；在知識服務層面，基于自然語言處理的智能問答系統已成為圖書館服務的基本組成部分；用戶服務層面，各類智能助手已深度嵌入到了圖書館的物理空間服務、在線網絡服務及虛擬現實服務之中；科研支持層面，知識圖譜已實現了自動的研究前沿追蹤，生成式智慧化學科、研究、領域發展報告不再遙遠。這些應用表明，AI4S正在重構圖書館服務的時空邊界與服務效能，也從實踐層面印證了AI4S與圖書館服務有著深層的鏈路邏輯。

2.1" " AI4S技術支撐體系與圖書館服務架構相互耦合

（1）數據挖掘技術對接圖書館資源組織需求，可對多模態文獻資源進行智能分類與語義標注。傳統圖書館資源組織面臨多模態數據處理的三大矛盾：結構化與非結構化數據的異構性矛盾、人工標注效率與資源增長速率的矛盾、單一維度分類與用戶多維檢索需求的矛盾。數據挖掘技術通過構建“特征提取-模式識別-知識發現”的技術架構，能夠有效實現跨模態特征融合、動態知識圖譜構建、智能標注迭代機制，如通過DBpedia、CN-DBpedia等開放知識庫的實體鏈接，實現人物-機構-事件的時空網絡構建和學科術語的跨語言對齊（如中圖分類法與LCC的語義映射）、學術概念的演化路徑可視化（基于時間序列分析）等。如上海圖書館所構建的中文古籍聯合目錄及循證平臺，通過多技術融合實現了混合OCR技術、知識圖譜和動態對照等技術突破，不管是在智能分類、圖譜展示，還是在語義標注以及知識管理等維度，均充分展示了AI4S在古籍領域的創新應用。

（2）智能算法系統匹配用戶服務場景，通過用戶畫像構建個性化服務模型。用戶畫像是對用戶特征、行為和需求的抽象描述，系統利用這些信息優化服務推薦和交互體驗。智能算法系統通過分析用戶數據，構建用戶畫像，進而匹配服務場景，提供個性化服務。AI4S技術可以通過智能算法的應用（如利用機器學習、深度學習等算法分析用戶的基礎信息、行為數據和興趣特征進行個性化用戶畫像服務模型構建，實現用戶需求與圖書館服務場景（如文獻推薦、參考咨詢、學科服務）的精準匹配。這一技術應用，既為圖書館個性化服務模型的構建提供了方法論支持，也為圖書館提供了智能化服務解決方案，實現了通過精準服務滿足用戶的個性化需求，推動圖書館服務的數字化轉型。

（3）知識發現引擎支撐智慧服務轉型，實現從信息檢索到知識生產的服務升級。知識發現引擎是一種基于人工智能技術從海量數據中提取、組織和關聯知識，支持用戶從信息檢索到知識發現的技術，其核心功能包括數據挖掘、語義分析、知識圖譜構建和智能推理［11］。AI4S正在推動圖書館服務向智慧化、個性化和知識化方向轉型。其中，AI4S支持從數據中提取知識，構建知識圖譜，實現知識的自動化組織與關聯，為知識服務的精準性和效率及知識發現提升提供支持。相較于傳統信息檢索技術，知識發現引擎能夠實現語義理解、關聯推理和智能化推薦，提供更深層次的知識服務。相較于傳統的信息檢索存在的檢索結果相關性低、信息過載問題嚴重、缺乏對用戶需求的深度理解等局限性，知識發現引擎通過語義分析、知識分析提升了檢索精度和知識關聯既創造，能理解用戶的真實需求，幫助用戶發現隱藏的知識，滿足用戶的高層次需求。

2.2" " AI4S與圖書館新型服務生態構建雙向賦能

AI4S驅動的圖書館服務從服務主體、服務內容和服務方式上均呈現出一定的新特征，構建了以用戶認知為中心的新型服務生態。在服務主體上，從“館員-用戶”二元結構轉向“AI系統-館員-用戶”三元協同模式；在服務內容上，從標準化服務轉向精準知識供給；在服務方式上，從被動響應轉向主動感知。如為圖書館打造的智能化服務平臺“ChatLibrary AI智能服務平臺”，通過對實體識別、語義相似度計算、語義推理、自注意力機制、詞向量表示、預訓練技術、上下文感知、自然語言感知、內容智能分類等最新AI技術成果的應用能夠為科研人員、教學人員、學生讀者提供多元化的圖書館咨詢與學科建設服務，支持為讀者提供圖書館基本信息、數字資源與館藏服務、圖書借閱歸還服務、圖書館設施與服務、學術研究與參考援助以及圖書館其他服務事項等相關內容的咨詢服務［12］。

基于此，AI4S與圖書館服務建立了雙向賦能的動態機制，確保了技術應用與人文價值的動態平衡與協同發展。技術嵌入層面，需構建包含數據中臺、算法引擎、服務接口的三層技術架構，如大英圖書館開發的DLS（數字圖書館系統）已實現日均處理5TB數據的智能分析能力；倫理規約層面，應建立包含數據隱私保護（GDPR合規）、算法透明度（可解釋AI）、服務公平性（數字包容）的三維倫理框架；能力進化層面，通過持續學習機制實現服務系統的自我優化，如澳大利亞國家圖書館的智能服務平臺每季度更新算法模型以適應用戶行為變化［13］。

3" "AI4S帶給圖書館服務的變革影響

AI4S對圖書館服務的變革影響體現在服務模式、服務能力、價值重塑等多個方面。通過智能化、個性化和知識化的服務升級，AI4S正在推動圖書館從傳統的信息提供者向智慧知識服務提供者轉變。

3.1" " AI4S對圖書館服務模式的變革影響

AI4S對圖書館服務模式的變革影響不僅提升了圖書館的服務效率和質量，還拓展了圖書館的服務邊界和社會價值。（1）從被動服務到主動服務。依賴用戶明確需求、服務以被動響應為主、用戶需要主動檢索和獲取資源、缺乏對用戶潛在需求預測和滿足的傳統模式，將向通過用戶畫像、行為分析和智能算法主動預測用戶需求、提供個性化推薦、定制化服務和主動推送服務的主動模式轉向。（2）從單一服務到多元化服務。從集中在文獻借閱、信息檢索等內容單一、難以滿足用戶多樣化知識需求的基礎服務，向支持智能問答、研究趨勢分析、知識圖譜應用、跨學科支持等多元化知識生產服務轉向。（3）從信息提供到知識生產。從停留在信息層面、缺乏對知識深度挖掘和利用、主要提供信息資源的存儲與檢索服務。（4）從人工服務到智能化服務。從依賴人工操作、智能化水平低、受限于人力資源和時間成本的傳統模式，向利用自然語言處理、機器學習等技術實現智能推薦、智能問答、智能咨詢等服務轉型。（5）從通用服務到個性化服務。從缺乏個性化、用戶自行篩選信息、難以滿足用戶個性化需求服務向通過用戶畫像和行為分析，根據用戶興趣、需求和行為，動態調整服務內容進而提供個性化推薦和定制化服務轉型。

3.2" " AI4S對圖書館服務能力的變革影響

AI4S對圖書館服務能力的變革影響不僅推動了圖書館服務的智能化、個性化和知識化轉型，還顯著提高了圖書館的服務效率、用戶體驗和社會價值，為圖書館的創新發展提供了強大的能力支撐。（1）數據處理與分析能力。將從主要依賴人工操作和簡單的自動化工具、難以應對海量數據的存儲、清洗、分析和挖掘的基本能力，向通過機器學習、深度學習等技術，實現對大規模結構化與非結構化數據實時分析和挖掘，發現數據潛在價值的數據能力方向變革。（2）知識組織與管理能力。從主要依賴人工分類和標引、難以應對復雜知識關聯的需求的知識組織能力，向通過自然語言處理（NLP）、知識圖譜等技術，支持從文本、圖像、音頻等多模態數據中提取知識，構建知識網絡，實現知識的自動化組織與關聯方向變革。（3）智能化服務能力。依賴人工操作，智能化水平低，難以提供個性化、精準化服務的能力，將向通過智能算法和自動化工具，實現智能推薦、智能問答、智能咨詢等智能化服務的方向提升。

3.3" " AI4S對圖書館服務價值重塑的變革影響

AI4S對圖書館服務價值重塑的變革影響不僅提升了圖書館服務的社會價值，還重新定義了圖書館在社會中的角色和定位，使其成為知識創新、智慧服務和社會賦能的核心推動者。（1）從知識存儲到知識創新。傳統作為知識存儲和傳播場所、價值集中在文獻保存和信息提供、對知識創新直接貢獻有限、難以滿足社會對知識生產的需求的圖書館，將向通過知識發現引擎、知識圖譜和智能工具提供知識關聯挖掘、研究趨勢分析、知識圖譜構建等服務，支持用戶從信息中提煉知識并創造新知識方向發展。（2）從文化保存到文化傳播。圖書館在傳統模式下主要作為文化保存、文化遺產保護的場所而存在，對文化傳播的貢獻有限，難以滿足社會對文化傳播的需求，但在AI4S驅動下，圖書館可以通過數字化技術、虛擬現實（VR）和增強現實（AR），實現文化的數字化保存與傳播，提供文化資源的在線展示和互動體驗等創新服務。（3）從教育支持到教育創新。圖書館在傳統模式下主要提供教育資源支持，社會價值集中在教育輔助，對教育創新的直接貢獻有限，難以滿足社會對教育變革的需求，但在AI4S驅動下，圖書館通過智能教育工具、在線學習平臺和個性化學習支持提供研究趨勢分析、知識關聯挖掘等服務，支持教育研究和實踐，推動教育創新。（4）從社會服務到社會賦能。圖書館在傳統模式下主要提供基礎社會服務，社會價值局限于服務提供，對社會賦能的貢獻有限，難以滿足社會對知識賦能的需求，但在AI4S驅動下，圖書館通過知識發現引擎、智能工具和開放平臺，提供知識共享、知識創新和知識傳播等服務［14］，支持社會知識賦能。

4" "結語

人工智能被譽為是2024年的諾貝爾獎最大贏家，主要貢獻是當年的化學獎和物理獎背后都離不開人工智能的關鍵助力。因此，AI4S的概念自2021年被提出后，在2024年得到了空前的關注。事實上，AI4S已經在圖書館界得到了立體化的應用，展示出了驅動圖書館從數字化走向智能化的賦能潛力，圖書館服務在AI4S的賦能發展中走向了變革。從圖書館學專業的視角來看，研究AI4S在圖書館領域的應用現狀與未來展望，無疑是圖書館邁向智能化時代的關鍵內容。積極擁抱其帶來的變革與挑戰，將助力圖書館真正實現智能化轉型。

參考文獻：

［1］" 王飛躍，繆青海.人工智能驅動的科學研究新范式：從AI4S到智能科學［J］.中國科學院院刊，2023，38（4）：536-540.

［2］" 孫坦，張智雄，周力虹，等.人工智能驅動的第五科研范式（AI4S）變革與觀察［J］.農業圖書情報學報，2023，35（10）：4-32.

［3］" 王飛躍，王雨桐.數字科學家與平行科學：AI4S和S4AI的本源與目標［J］.中國科學院院刊，2024，39（1）：27-33.

［4］" 2023科學智能（AI for Science）全球發展觀察與展望［EB/OL］.［2024-12-03］.https：//www.smartcity.team/reports/2023ai4s/.

［5］" 震驚科學界！DeepMind AI破解「蛋白質折疊」難題，攻克生物學50年巨大挑戰［EB/OL］.［2024-12-03］.https：//zhuanlan.zhihu.com/p/324041619.

［6］" Wang H，Fu T，Du Y，et al.Scientific discovery in the age of artificial intelligence［J］.Nature，2023，620（7972）：47-60.

［7］" Introducing the LC Labs Artificial Intelligence Planning Framework［EB/OL］.［2024-12-03］.https：//blogs.loc.gov/thesignal/2023/11/introducing-the-lc-labs-artificial-intelligence-planning-framework/.

［8］" scite-AI文獻檢索與分析工具，智能分析引文和自動分類［EB/OL］.［2024-12-03］.https：//ai-bot.cn/scite/.

［9］" OpenAlex.What we do［EB/OL］.［2024-12-03］.https：//openalex.org/about.

［10］" 錢力，劉細文，張智雄，等.AI+智慧知識服務生態體系研究設計與應用實踐——以中國科學院文獻情報中心智慧服務平臺建設為例［J］.圖書情報工作，2021，65（15）：78-90.

［11］" 趙瑞雪，黃永文，馬瑋璐，等.ChatGPT對圖書館智能知識服務的啟示與思考［J］.農業圖書情報學報，2023，35（1）：29-38.

［12］" ChatLibrary AI智能服務平臺［EB/OL］.［2024-12-03］.https：//lib.zzuli.edu.cn/2024/1114/c15597a323306/page.htm.

［13］" Trove［EB/OL］.［2024-12-03］.https：//trove.nla.gov.au/.

［14］" 張省，周燕.人工智能環境下知識管理模式構建［J］.情報理論與實踐，2019，42（10）：57-62.

作者簡介：趙麗琴（1969-），女，黃河水利職業技術學院副研究館員，研究方向：圖書館管理與服務創新。