生成式人工智能與圖書館發展的國外研究進展

摘 要：文章對生成式人工智能與圖書館發展的國外研究進展進行了梳理回顧。研究發現，國外學者普遍認為，生成式人工智能技術通過模仿人類的認知過程，能夠自動生成信息內容，提供個性化的用戶服務，如智能檢索、自動分類、問答互動等，極大地提升了圖書館的服務效率和用戶體驗。然而，生成式人工智能的應用也伴隨著數據隱私泄露、版權侵犯、算法偏見、技術依賴、倫理不清等風險。這引起了國外學者的高度警惕，并提出了相關政策建議，如建立嚴格的數據治理框架和隱私保護政策，進行版權和合規內容獲取教育，通過多元化數據集和定期算法審計消除偏見，增強決策透明度和責任歸屬明確性，提高技術依賴下的系統彈性，制定倫理指導政策，以防范其風險發生。

關鍵詞：生成式人工智能；風險；圖書館；文獻綜述

中圖分類號：G250.7 文獻標識碼：A

Advances in Generative Artificial Intelligence and Library Development： International Research Progress

Abstract This paper examines the progress of international research on the intersection of generative AI and library development. Findings indicate that international scholars widely recognize the potential of generative AI to emulate human cognitive processes， autonomously generate information content， and provide personalized user services， including intelligent retrieval， automatic classification， and interactive Qamp;A. These capabilities significantly enhance the efficiency of library services and improve user experience. Nonetheless， the application of generative AI also brings risks such as data privacy breaches， copyright infringement， algorithmic bias， technological dependency， and ethical ambiguities. These risks have raised significant concern among international scholars， who have proposed various policy recommendations. These include establishing stringent data governance frameworks and privacy protection policies， promoting copyright education and compliant content acquisition， eliminating biases through diversified datasets and regular algorithm audits， enhancing transparency in decision-making， clearly attributing responsibility， strengthening system resilience against technological dependency， and formulating ethical guidelines to prevent potential risks.

Key words generative artificial intelligence; risk; library; literature review

生成式人工智能的興起標志著信息科技與人類智慧的深度融合，其在圖書情報領域的應用引起了國際學術界的廣泛關注，并產生了大量研究成果。這些研究涉及生成式人工智能在圖書館服務中的實際應用、潛在風險以及發展對策等多個維度。這些研究不僅推動了人工智能理論的深化與創新，為理解和模擬人類智能的復雜性提供了新的視角和方法論，也為實際應用提供了指導，為未來的研究方向和政策制定提供了參考。但是，目前學界尚未對這些文獻進行系統整理、形成評述，在理論上不利于知識積累與創新，在實踐上不利于圖書館充分把握人工智能的最新發展和潛在影響，制定出適應時代的政策。

有鑒于此，本文基于Web of Science， Scopus， LISTA（Library， Information Science and Technology Abstracts， 圖書館、信息科學與技術），LISA（Library amp; Information Science Abstracts， 圖書館學與情報學文摘），IEEE（The Institute of Electrical and Electronics Engineers， 電氣電子工程師學會）五大數據庫，并以“Generative AI+Libraries（Library）”“ChatGPT+ Libraries（Library）”“Claude+Libraries（Library）” “AIGC+Libraries（Library）”“Bing Chat+Libraries（Library）”“OpenAI+Libraries（Library）”等作為關鍵

詞，搜集相關國外文獻，檢索日期截止到2023年11月30日，得到文獻95篇。本研究采用了PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）工具對文獻進行系統篩選。PRISMA是一種評估和綜合研究文獻的標準化方法，按照其程序，排除會議記錄、評論性文章、工作報告等文章，最終篩選出67篇與研究主題直接相關的學術論文。在此基礎上，本文通過對代表性論文的分析，對生成式人工智能與圖書館發展的國外研究進展進行了梳理，包括國外學界對圖書館生成式人工智能的應用場景、潛在風險與應對策略的最新研究進展等，以期在理論上為中國相關研究提供最新學術情報，并在實踐上為中國圖書館采用生成式人工智能技術提供學術參考。

1 生成式人工智能在圖書館的應用場景

以ChatGPT為代表的生成式人工智能是一種基于學習到的數據模式自主生成新內容的技術。它通常依賴于深度學習和大數據技術，尤其是神經網絡，如生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）。這些技術能夠讓機器學習模型捕捉到數據的深層統計特征，從而生成與真實數據相似的新數據實例。國外學者認為，生成式人工智能在圖書館領域中，具有下列應用價值。

1.1 信息檢索與推薦

Panda等人的研究指出，生成式人工智能在圖書館領域的應用主要基于深度學習模型，這些模型利用用戶行為數據來訓練算法。通過對用戶的歷史借閱記錄、搜索習慣、閱讀時間和偏好等多維度信息進行綜合分析，訓練出能預測用戶興趣和需求的推薦算法。這種算法的優勢在于其個性化推薦能力，以及可以通過持續學習不斷優化推薦效果，從而實現動態調整推薦策略以適應用戶需求的變化。這一進步極大地提高了信息服務的效率和用戶滿意度[1]。Panda等人的研究強調生成式人工智能在個性化信息檢索與推薦中的革命性作用。通過深度學習，人工智能不僅能精準預測用戶需求，還能持續自我優化，提供更加精準的個性化服務。這一進展不僅提升了信息檢索的效率，也極大增強了用戶的滿意度和服務體驗。

1.2 自動化問答與用戶服務

Chen提出的圖書館自動化問答系統，基于自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）的生成式模型構建。這些模型通過學習大量的語言交互數據，掌握語言的語義和語法規則。因此，它們能夠理解用戶的查詢意圖，生成準確的回答，甚至可能具備對話管理和情境理解能力，使它們能夠在多輪對話中維持上下文的連貫性，并提供更加精準和深入的信息服務[2]。通過Chen的研究可以發現，通過NLP和生成式模型，生成式人工智能不僅能理解并回應用戶查詢，還能在對話中保持連貫性，提供深入的信息服務。這標志著用戶服務向更高效、更智能化方向的轉變。

1.3 文獻管理與元數據生成

Lund等人的研究聚焦于人工智能在文獻元數據生成中的應用。基于文獻內容的自然語言理解和信息提取技術，能夠讓訓練有素的模型自動識別和提取文獻的關鍵信息，如主題、作者、出版日期等，并生成標準化的元數據。這一過程不僅大幅提高了元數據生成的效率，還通過學習和適應不同文獻的結構和格式，大大提升了元數據的準確性和一致性[3]。通過Lund等人的研究可以發現，通過自然語言理解和信息提取技術，人工智能可以自動化并優化元數據生成過程，顯著提升效率和準確性。這一技術進步為文獻管理帶來了革命性的變革，提高了數據的整體質量和可用性。

1.4 數據分析與趨勢預測

Murphy的研究表明，生成式人工智能在圖書館數據分析和趨勢預測中的應用，主要是通過統計學習和模式識別技術，分析歷史借閱數據和市場動態，預測未來的借閱和購買趨勢。這種預測模型可以幫助圖書館優化資源配置，提前準備滿足未來用戶的需求[4]。通過深入分析歷史數據和市場動態，生成式人工智能能夠預測未來趨勢，為資源優化和策略規劃提供支持。這不僅增強了圖書館的前瞻性決策能力，也為滿足未來用戶需求提供了強有力的數據支撐。

總結起來，生成式人工智能在圖書館領域的應用將產生廣泛而深遠的影響。該技術不僅為圖書館提供了多樣化的應用場景，而且極大地增強了圖書館服務的效率和質量，同時優化圖書館資源的管理和利用。生成式人工智能的應用還有助于圖書館適應不斷變化的信息環境，提高其對新興技術的響應能力，從而在數字化時代中維持其關鍵地位。因此，可以肯定地說，生成式人工智能已成為推動圖書館服務創新和發展的重要動力。

2 生成式人工智能對圖書館的潛在風險

以ChatGPT為代表的生成式人工智能在圖書館領域的應用，雖然極大地推動了信息服務的智能化和個性化，但其內在的設計原理和運作機制也造成了多種潛在風險。國外學者對這些風險的探討尤其豐富，主要集中在數據隱私和安全風險、信息過濾泡沫風險、版權和知識產權風險、準確性和可靠性風險、技術偏見和歧視風險、技術依賴和脆弱性風險、倫理和責任歸屬風險等方面。

2.1 數據隱私和安全風險

Gozalo-Brizuela等人指出，用戶個人信息未授權訪問或泄露問題，是生成式人工智能應用中的一個重要風險點。他認為這一風險的產生，與生成式人工智能在處理個性化推薦服務時，必須接觸和分析用戶的借閱記錄、搜索習慣及反饋信息等私密數據密切相關。在此過程中，如何確保這些敏感信息不被超范圍使用，或在未經加密的狀態下泄露給第三方，是圖書館在使用生成式人工智能時必須面對的挑戰[5]。Wei等人強調敏感數據在處理過程中可能遭受的不當使用或泄露問題。在圖書館的實際操作中，通常涉及到用戶的閱讀偏好、歷史借閱記錄以及個人身份信息等。生成式人工智能系統在未經充分審查與監管的情況下，可能會在數據分析、存儲和傳輸過程中，因技術缺陷或操作疏忽而導致敏感信息的泄露[6]。

2.2 信息過濾泡沫風險

Bommasani等人認為，用戶可能僅被推薦與其現有偏好相符合的信息，導致獲取知識和信息的范圍受限。生成式人工智能系統在處理用戶數據時，會根據算法優化的目標，如點擊率或閱讀時間，來優化推薦結果。這可能導致算法過度適應用戶的現有興趣，而忽略了推廣知識多樣性和廣度的重要性。此外，推薦系統的這種自我強化機制可能進一步加劇用戶的認知偏差，使得用戶在信息海洋中只能看到一部分，而錯過其他可能具有啟發性的內容[7]。

2.3 版權和知識產權風險

Brown等人認為，生成式人工智能的核心工作原理是通過大量數據訓練，如果訓練數據包含受版權保護的材料，那么生成的內容可能會無意中復制這些受保護的作品或者是這些作品的變體，從而觸犯版權法[8]。Radford等人進一步指出，自動生成的內容可能侵犯原有作品的版權[9]。Zhou等人指出生成內容與原始材料之間的版權歸屬可能存在爭議。這種爭議源于生成式人工智能創作過程的復雜性和不透明性，使得難以判定某一作品的創新程度以及是否構成對原有作品的合理使用。例如，一篇由生成式人工智能輔助撰寫的綜述文章，可能涉及多個來源的信息整合，其版權歸屬就可能變得模糊[10]。

2.4 準確性和可靠性風險

Wang等人認為，自動生成的元數據或問答系統回答的錯誤可能誤導用戶。例如，元數據生成中的自動分類和索引可能會將文獻錯誤地歸入不相關的類別，或者在問答系統中，算法可能提供了基于錯誤信息源的答案[11]。Wei等人認為，依賴于不準確的生成式人工智能生成內容可能影響圖書館服務的質量。生成式人工智能在輔助文獻搜索、分類和推薦服務中的應用，雖然提高了效率，但同時也帶來了對算法準確性的依賴。如果算法生成的內容或建議基于不完整或有誤的數據訓練，那么最終的服務輸出可能會誤導用戶，導致用戶對圖書館的信任度下降，甚至影響圖書館的聲譽[12]。

2.5 技術偏見和歧視風險

Wang等人認為訓練數據的偏差可能導致生成結果的不公平或歧視。如果訓練數據集中存在系統性偏見，如某些群體的文獻被過度代表或某些觀點被忽略，那么生成式人工智能在信息檢索、推薦系統、自動分類等功能中就可能復制這些偏見，進而影響服務的公平性和中立性。在圖書館的實際應用中，這可能導致某些用戶群體的需求被邊緣化，或者某些觀點和信息被不公正地強化或遺漏[13]。Cox和Tzoc認為，算法可能在不知情的情況下復制其訓練數據中的偏見。這一點在圖書館的應用中尤其敏感，因為圖書館承擔著提供全面和多元信息的責任。生成式人工智能在輔助文獻分類、用戶查詢響應和閱讀推薦時，可能會無意中將存在于歷史數據中的性別或文化偏見帶入其決策邏輯中。這不僅損害了圖書館作為知識共享和傳播平臺的角色形象，也可能對社會的多元包容性造成負面影響[14]。

2.6 技術依賴和脆弱性風險

Feng等人認為，圖書館運營可能過度依賴技術系統，一旦發生故障，服務可能中斷。圖書館作為知識的倉庫和信息的交流場所，其對技術的依賴性日益增強，然而，這種依賴也帶來了潛在的風險：一旦技術系統遭遇軟件故障、硬件損壞或網絡攻擊，可能會導致整個圖書館服務的癱瘓。此外，技術系統的復雜性可能超出了圖書館工作人員的技術能力范疇，使得在出現問題時，圖書館的應急響應和恢復能力受限[15]。Shafeeg等人認為，在生成式人工智能的應用中，持續的系統升級和維護是保持服務質量的關鍵，但這個過程中可能出現的技術問題或操作失誤，有可能引發數據丟失或服務中斷。此外，不當的系統升級可能導致先前的用戶數據和服務記錄不匹配，影響圖書館為讀者提供的個性化服務[16]。

2.7 倫理和責任歸屬風險

Li等人認為，生成式人工智能的責任歸屬問題涉及到算法倫理學、信息倫理學和責任理論等多個學科領域。當系統產生錯誤時，如分類錯誤、推薦不當或信息提供失誤，往往難以界定責任。這是因為生成式人工智能的決策過程涉及復雜的數據處理和學習算法，其內部機制對于非專業人士來說是不透明的[17]。Deng等人認為生成式人工智能的決策過程可能缺乏透明度，使得責任追溯變得復雜。生成式人工智能作為一種基于深度學習和大數據分析的技術，其決策邏輯往往是基于算法對大量數據的模式識別和預測。這種特性使得其決策過程難以被外部審計和驗證，從而在出現問題時，責任追溯和倫理評估變得極為困難[18]。

技術決定論認為，技術本身具有塑造社會結構、人類行為和思維方式的內在能力。在這個框架下，技術既被視為推動進步和效率的關鍵因素，也被認為可能會帶來風險和負面影響。生成式人工智能（如ChatGPT）在圖書館領域的應用確實為信息服務帶來了革命性的變革，但其潛在風險不容忽視。首先，數據隱私和安全問題提醒我們，在處理用戶敏感信息時，如何確保數據安全和用戶隱私不被濫用，是技術和倫理的雙重挑戰。其次，信息過濾泡沫風險可能限制知識的多樣性和廣度，這對于圖書館這樣致力于傳播全面知識的機構來說，是一個不容忽視的問題。我們需要思考如何平衡算法的個性化推薦和提供多元、全面信息的需求。版權和知識產權問題也是生成式人工智能應用中的一個重要考量。如何在尊重原創權利和促進知識共享之間找到平衡點，是一個復雜但必須面對的問題。此外，準確性和可靠性風險直接關系到圖書館服務的質量和用戶的信任度。技術偏見和歧視風險則觸及了公平和正義的核心問題，我們需要深入探討如何消除訓練數據中的偏見，確保服務的公正性和中立性。技術依賴和脆弱性風險則提醒我們過度依賴單一技術可能帶來的服務中斷和應急響應問題。最后，倫理和責任歸屬問題要求我們深入思考生成式人工智能的決策過程和責任追溯機制。總之，在享受生成式人工智能帶來的便利的同時，我們必須認真對待這些風險，并積極探索解決方案，以確保技術的健康、可持續發展，為圖書館和用戶提供真正安全、可靠、公正和高效的服務。

3 生成式人工智能在圖書館中運用風險的應對策略

以ChatGPT為代表的生成式人工智能在圖書館的應用引發了國際學術界的廣泛關注，學者們對其潛在風險進行了深入研究，并提出了相應的解決策略。

3.1 數據治理和隱私保護

Ramesh等人認為，建立數據治理政策是確保人工智能系統在圖書館中合理運用數據的基石。在設計和實施人工智能系統時，數據治理政策起到了規范數據流動的作用，包括數據的采集、驗證、存儲、處理和銷毀等各個環節[19]。Wang等人強調了技術保護措施在保障圖書館人工智能系統安全運行中的重要性。采用先進的加密技術和安全協議，如傳輸層安全性（TLS）和安全哈希算法（SHA），可以有效防止數據在傳輸過程中被截獲或篡改[13]。Wei等人提出的用戶隱私教育是提高圖書館用戶對個人信息保護意識的有效途徑。圖書館應當通過教育活動，如工作坊、在線課程和信息手冊，來增強用戶對于個人數據保護的知識[6]。

3.2 版權和知識產權合規

Li等人提出，隨著數字內容的增加和版權法的變化，圖書館員需要定期更新他們的知識庫，以適應新的法律環境和技術挑戰[17]。Brown等人關于合規內容獲取的觀點強調了在生成式人工智能應用中遵守版權和知識產權的重要性。圖書館在獲取電子書籍、數據庫訂閱、多媒體資源和生成式人工智能生成內容時，必須確保所有資源的合法性和合規性[8]。

3.3 算法審計和偏見消除

Wang指出，為了確保生成式人工智能系統能夠公平地服務于所有用戶群體，避免加劇社會不平等，圖書館應當采集并利用反映不同性別、種族、文化和語言背景的數據集。這種做法有助于減少算法偏見，提高服務的普遍適用性和準確性[11]。Rombach等人提出的定期算法審計是對抗生成式人工智能系統偏見和錯誤的關鍵措施。算法審計是一個系統性的評估過程，旨在識別和糾正算法決策中的不公平、不準確或有害的偏見。這意味著圖書館有必要定期檢查和評估生成式人工智能系統的輸出，確保它們不會因為依賴有偏差的數據或過時的模型而產生歧視性或誤導性的結果[20]。

3.4 透明度和責任歸屬

GILL等人在其研究中提出，為了增強用戶對生成式人工智能的信任，必須提高算法決策過程的透明度。在圖書館的應用場景中，透明度意味著用戶能夠理解和預測生成式人工智能如何和為何推薦特定的書籍或信息資源。例如，圖書館可以公開其生成式人工智能系統的設計原理和操作機制，包括數據輸入、算法處理和輸出結果的解釋[21]。Murphy認為圖書館需要建立一套責任框架，明確在因生成式人工智能錯誤導致的問題上，是由算法開發者、圖書館管理者還是用戶承擔責任。這樣的機制應包括錯誤報告、問題調查和糾正措施的流程，確保在生成式人工智能引起的問題發生時，能夠迅速且有效地解決問題，同時保護用戶和圖書館的權益[4]。

3.5 準確性和可靠性驗證

Bommasani等人在其研究中提倡，圖書館應該實施對生成式人工智能系統的持續監控，以確保其輸出的準確性和相關性[7]。Zhou等人強調了建立一個有效的錯誤糾正機制的必要性，包括自動檢測系統異常、提供用戶報告錯誤的渠道，以及快速糾正錯誤信息的流程。這樣的機制不僅提升了服務的可靠性，還能夠減少因錯誤信息傳播所帶來的負面影響，保障圖書館資源的準確性和權威性[10]。通過這些措施，圖書館能夠確保生成式人工智能技術的高效運用，同時維護信息服務的質量和圖書館的專業形象。

3.6 技術依賴和系統彈性

Shafeeg等人在其研究中指出，備份系統的設計應考慮到多種可能的故障情景，并確保在任何情況下都能夠最大限度地減少服務中斷的時間和影響。例如，可以采用冗余存儲和云備份解決方案，以實現數據和服務的高可用性[16]。Deng等人強調圖書館應該有指導原則和一套明確的程序，來指導出現技術故障時的行動，包括即時的故障通報、快速的技術支持調動、必要時的服務恢復措施[18]。通過這些策略，圖書館能夠提高其對技術問題的應對能力，減少潛在的服務中斷對用戶的影響。

3.7 倫理指導和政策制定

Chen的研究強調了倫理政策應涵蓋數據的道德采集、算法的公正性、透明度以及用戶隱私的保護[2]。Radford提出，用戶參與不僅可以提高服務的透明度和可信度，還可以促進用戶對于生成式人工智能技術的理解和批判性思考，進而推動倫理政策的持續改進和更新。這種互動性的反饋過程有助于構建一個更加民主和開放的生成式人工智能應用環境，確保技術進步與社會倫理的協同發展[9]。

3.8 持續的技術和法律教育

Wang等人在其研究中提倡，為了有效地融合生成式人工智能技術與圖書館服務，必須對圖書館員進行系統的技術和法律培訓，讓圖書館員能夠更好地理解生成式人工智能的工作原理，識別和防范與其使用相關的法律風險和倫理問題，從而提升圖書館服務的專業性和合規性[11]。Cox和Tzoc的研究則強調了跨學科合作在推動生成式人工智能合理應用方面的重要性。通過與法律、倫理學和信息科學等領域的專家進行合作，圖書館能夠在生成式人工智能的設計、實施和監管過程中獲得更全面的視角和更深入的洞察[14]。

信息倫理理論認為，信息專業人員和機構在處理信息和技術時應遵循倫理原則和責任。這意味著，圖書館需要超越傳統的信息服務角色，成為數據倫理的守護者和技術應用的審慎推動者。通過以上的文獻回顧可以發現，在使用生成式人工智能的過程中，圖書館應當積極構建一個以用戶權益為中心的數據治理框架，不斷審視和完善數據處理流程，確保每一項服務和技術應用都符合倫理標準和法律要求。同時，圖書館應當認識到，技術本身并非價值中立，其設計和應用往往反映了特定的社會文化背景和價值取向。因此，圖書館在引入和使用生成式人工智能技術時，需要深入分析和評估其潛在的偏見和歧視風險，通過多元化數據集的采集和算法的公正性審計，努力消除技術應用中的不公平現象，確保服務的普遍適用性和準確性。此外，圖書館還應積極推動透明度和責任歸屬的建立，通過公開算法決策邏輯、加強用戶教育和參與，以及建立有效的問題反饋和糾正機制，增強用戶對生成式人工智能服務的信任感和滿意度。這不僅是對用戶負責，也是圖書館履行社會責任、促進技術倫理發展的重要體現。

4 結論與啟示

國外學者對生成式人工智能在圖書館應用的研究，展現出以下特征：（1）技術前瞻性。研究者們充分利用生成式人工智能的核心工作原理，如深度學習、自然語言處理和機器學習，預測和探索其在圖書館服務中的潛在應用。他們關注的是如何將這些先進技術與圖書館的信息組織、檢索、推薦系統和自動化服務相結合，以提升圖書館的工作效率和用戶體驗。（2）跨學科性。這些研究不僅僅局限于技術層面，還廣泛吸納了圖書情報學、信息技術學、倫理學和法律學等多個學科的理論和方法。通過這種跨學科的研究方法，學者們能夠全面評估圖書館應用生成式人工智能技術的社會影響，包括其對個人隱私、知識產權、算法透明度和責任歸屬等方面的影響。（3）實操性。國外學者的研究注重理論與實踐的結合。他們不僅在理論上分析生成式人工智能在圖書館運用的潛在風險，而且還提出了具體的應對策略和操作建議，如數據治理框架的建立，版權合規策略的實施，算法偏見的識別與糾正，以及倫理責任的明確等。這些研究成果為圖書館管理者提供了實用的指導，幫助他們在采納新技術的同時，確保服務的質量和可靠性。

中國圖書館在接軌國際前沿技術的過程中，對生成式人工智能的探索和應用已經取得初步成效。例如，清華大學圖書館的“小圖”服務機器人便是一個典型案例。在此背景下，結合國外學者的研究特征，中國圖書館進一步使用生成式人工智能可以從如下幾個方面展開。（1）進一步推進技術融合與創新。中國圖書館應繼續深化對生成式人工智能核心技術的研究與應用，將深度學習、自然語言處理等技術與圖書館的傳統服務相結合。這不僅能夠提升服務效率，還能通過技術創新開發出新的服務模式，如基于用戶行為的個性化推薦系統和智能問答服務。（2）跨學科整合。中國圖書館應借鑒國外學者的跨學科研究方法，整合信息技術學、圖書情報學、倫理學和法律學等學科的研究成果，全面評估生成式人工智能技術的社會效益和潛在風險。通過跨學科合作，更好地理解生成式人工智能技術在圖書館領域的應用前景和倫理責任。（3）風險管理。中國圖書館應從國外學者的研究中吸取風險管理經驗，建立健全的數據治理體系和隱私保護機制，確保用戶信息的安全和知識產權的合法使用。同時，應制定明確的倫理指導原則和責任歸屬機制，確保生成式人工智能應用的倫理性和合法性。為了保持與國際技術發展同步，中國圖書館工作人員需要定期接受生成式人工智能相關的技術和法律培訓。這樣的培訓有助于圖書館員理解和掌握生成式人工智能技術的最新發展，同時也能夠提高他們在實際工作中應對技術挑戰的能力。

參考文獻：

[1] PANDA S，KAUR N.Exploring the viability of ChatGPT as an alternative to traditional chatbot systems in library and information centers[J].Library Hi Tech News，2023，40（3）：22-25.

[2] CHEN X.ChatGPT and its possible impact on library reference services[J].Internet Reference Services Quarterly，2023， 27（2）：121-129.

[3] LUND D B，WANG T.Chatting about ChatGPT：how may AI and GPT impact academia and libraries？[J].Library Hi Tech News， 2023，40（3）：34-44.

[4] MURPHY K P.Probabilistic machine learning：an introduction[M].Cambridge：MIT Press，2022：67-78.

[5] GOZALO-BRIZUELA R，GARRIDO-MERCHáN E C.ChatGPT is not all you need.A State of the Art Review of large Generative AI models[J].arXiv preprint arXiv：2301.04655，2023.

[6] WEI J，WANG X，SCHUURMANS D，et al.Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models[J].Advances in Neural Information Processing Systems，2022，35：24824-24837.

[7] BOMMASANI R，HUDSON D A，ADELI E，et al.On the opportunities and risks of foundation models[J].arXiv preprint arXiv：2022.07258，2021.

[8] BROWN T，MANN B，RYDER N，et al.Language models are few-shot learners[J].Advances in Neural Information Processing Systems，2023，33：1877-1901.

[9] RADFORD A，WU J，CHILD R，et al.Language models are unsupervised multitask learners[J].OpenAI Blog，2022，1（8）：9.

[10] ZHOU J，KE P，QIU X，et al.ChatGPT：potential，prospects，and limitations[J].Front Inform Technol Electron Eng，2023.DOI： https：//doi.org/10.1631/FITEE.2300089.

[11] WANG Y，YAO Q，KWOK J T，et al.Generalizing from a few examples：A survey on few-shot learning[J].ACM Computing Surveys， 2023，53（3）：1-34.

[12] WEI J，TAY Y，BOMMASANI R，et al.Emergent abilities of large language models[J].Transactions on Machine Learning Research，2022.DOI：https：//doi.org/10.48550/arXiv.2206.07682.

[13] WANG S，REN D，LYU X.Core issues and key arguments of ChatGPT：topic mining and sentiment analysis based on US news reports[C]//International Conference on image and graphics.Cham：Springer Nature Switzerland，2023：176-185.

[14] COX C，TZOC E.ChatGPT：Implications for Academic Libraries[J].College amp; Research Libraries，2023，84（3）：99-102.

[15] FENG Y，VANAM S，CHERUKUPALLY M，et al.Investigating code generation performance of Chat-GPT with crowdsourcing social data[C]//Proceedings of the 47th IEEE Computer Software and Applications Conference，2023：1-10.

[16] SHAFEEG A，SHAZHAEV I，MIHAYLOV D，et al.Voice assistant integrated with ChatGPT[J].Indonesian Journal of Computer Science，2023，12（1）：45-67.

[17] LI J，LI D，XIONG C，et al.BLIP：bootstrapping language-image pre-training for unified vision-language understanding and generation.Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning[R].Virtual：PMLR，2022：12888-12900.

[18] DENG ZJ，HE XT，PENG YX.LFR-GAN：local feature refinement based generative adversarial network for text-to-image generation[J].ACM Transactions on Multimedia Computing，Communications，and Applications， 2023，19（6）：1-18.

[19] RAMESH A，PAVLOV M，GOH G，et al.Zero-shot text-to-image generation[R].Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning.Virtual：PMLR，2022：8821-8831.

[20] ROMBACH R，BLATTMANN A，LORENZ D，et al.High-resolution image synthesis with latent diffusion models[R].Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，2022：10652-10663.

[21] GILL S S，KAUR R.ChatGPT：vision and challenges[J].Internet of Things and Cyber-Physical Systems，2023（3）：262-271.

作者簡介：陸娜，現工作于廣西交通技師學院圖書館，工程師，研究方向為人工智能在圖書館中的應用。

收稿日期：2023-12-12編校：鄭秀花 王伊藝