生成式人工智能情境下檔案用戶信息行為變化：特點、問題與趨勢

摘 要：隨著生成式人工智能的快速發展，檔案用戶信息行為呈現出顯著變化。本文從生成式人工智能影響視角，系統探討用戶在檔案信息獲取、利用、生成與共享行為中的特點與變化。首先，分析生成式人工智能對用戶行為模式的重塑，包括需求表達方式、互動深度與行為效率的提升；其次，梳理生成式人工智能情境下技術應用過程中暴露的潛在問題，例如隱私安全、信息真實性與技術倫理挑戰；最后，預測新動態下未來檔案用戶信息行為的發展趨勢，提出以用戶為中心、技術賦能為基礎的創新應用策略。本研究對檔案學與人工智能技術的交叉研究提供了新的思路，同時為構建數字化時代更高效、更安全的檔案管理與服務體系提供參考。

關鍵詞：生成式人工智能；檔案管理；檔案用戶；信息行為；信息獲取；技術倫理；數字化；人機交互

人工智能的快速發展為信息社會注入了強勁動力，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence， 以下簡稱：生成式AI）作為人工智能的重要分支，因其在自然語言處理與圖像生成等領域的突出表現，成為技術創新的重要驅動力量。在這一背景下，檔案用戶信息行為的模式與特點正在發生深刻變化。生成式AI不僅改變了用戶與檔案系統的交互方式，還對信息的組織、呈現與利用提出了新的要求。[1，2]然而，技術的快速發展也帶來了前所未有的挑戰。如何平衡技術創新與信息安全、隱私保護與數據透明之間的矛盾？用戶在生成式AI輔助下的檔案信息行為是否能真正實現高效與便捷？針對這些問題的深入探討，將為檔案學領域提供新的研究視角。

本文以生成式AI的新動態為切入點，系統探討其對檔案用戶信息行為的影響，分析現階段存在的問題，并展望未來發展方向。研究期望通過理論與實踐的結合，為檔案學的數字化轉型與服務創新提供科學依據，為技術賦能檔案信息管理開辟新路徑。

1 生成式AI新動態下檔案用戶信息行為變化特點

隨著信息技術的迅速發展，生成式AI已經深刻地改變了檔案用戶信息行為的方式和模式。在這個生成式AI主導的數字時代，檔案用戶信息行為呈現出獨特的特點和趨勢，受到大數據、機器學習、社交媒體和移動互聯網等因素的深刻影響。[3]

1.1 個性化體驗。在生成式AI新動態下，用戶體驗變得更加個性化，這是由于大數據和機器學習技術的廣泛應用，這些技術可以深入分析用戶的行為、興趣和歷史數據，以提供與其需求和喜好相匹配的信息和建議。[4]生成式AI進一步增強了個性化體驗。通過自然語言生成技術，系統能夠為用戶定制特定內容，例如個性化的檔案報告、信息摘要和建議方案。同時，用戶可以通過互動式問答實時調整獲取的信息，使個性化體驗更加動態和靈活。用戶不再被一概而論，而是被視為獨特的個體，系統能夠根據其獨特的興趣和需求來定制信息。這一趨勢不僅使用戶感到被重視和滿足，還提高了信息獲取的效率和滿意度。[5]例如，一位音樂愛好者可能會看到與其音樂口味相關的音樂推薦，而一位科技愛好者可能會收到與科技相關的新聞和文章推薦。這種個性化體驗使用戶更容易發現他們感興趣的內容，從而提高了他們對數智環境的參與度和忠誠度。[6，7]

1.2 實時互動。在生成式AI新動態中，用戶可以進行實時互動，這是由于社交媒體平臺、即時消息應用和在線社區等工具的廣泛普及。這些工具使用戶能夠在幾秒鐘內與其他用戶分享新信息、發布評論以及進行實時互動。[8-10]實時互動的深度和質量因生成式AI的加入而顯著提高。

例如，虛擬助手可以在用戶訪問檔案時提供實時解讀和解答，甚至生成多媒體內容，如可視化圖表和語音講解，幫助用戶更好地理解檔案信息。這種實時性質不僅增加了信息的即時性，還促進了信息的迅速傳播和社交互動。用戶可以隨時隨地與朋友、家人和同事保持聯系，分享重要時刻，討論熱門話題，以及參與社交活動。這種實時互動的性質使用戶感到大家參與和互動，增強了他們在數智環境中的社交聯系。例如，一個用戶可以通過社交媒體平臺實時分享他的旅行照片，并與朋友進行評論和互動，使體驗變得更加豐富和有趣。

1.3 多渠道訪問。生成式AI新動態下，用戶可以通過多種渠道訪問信息，包括智能手機、平板電腦、電腦、智能音響等多種設備。這種多渠道的訪問性質使用戶能夠在不同情境和時間使用最合適的設備來獲取信息，增加了利用的靈活性和便利性。[11]

1.4 信息分享和社交互動。用戶在生成式AI新動態環境中積極參與信息的分享和社交互動。生成式AI的加入使信息分享更加豐富和高效。例如，用戶可以利用AI生成高質量的摘要或內容片段，在社交媒體上快速發布。同時，AI生成的多語言功能降低了跨文化分享的門檻，使國際交流更加便捷。

社交媒體平臺、微博客、博客和在線論壇等工具為用戶提供了分享和互動的平臺，用戶可以積極參與信息的生產和傳播，形成信息的社交化流動，從而影響信息的傳播和影響力。

1.5 跨平臺行為。用戶在不同的在線平臺和服務之間進行交互，這包括在社交媒體上分享新聞文章、在電子商務網站上購物、在在線游戲中互動等行為。

生成式AI進一步促進了跨平臺行為的整合。例如，檔案用戶可以在一個平臺上檢索信息，直接生成所需內容并跨平臺共享或轉移，從而減少了數據分散和操作重復的問題。[12，13]這種跨平臺的行為模式使用戶能夠更廣泛地參與數字生活，但也提出了一些挑戰，如信息一致性和隱私保護等問題需要解決。

1.6 虛實結合的行為。生成式AI賦予了用戶虛實結合的新行為模式，例如通過AI生成的虛擬檔案展示和沉浸式互動體驗，使用戶能夠在虛擬環境中“探索”歷史檔案。這種行為顯著提升了用戶的檔案參與感和交互性。

2 生成式AI新動態下用戶檔案信息面臨的問題

2.1 隱私問題。在數智環境中，用戶檔案信息的隱私問題備受關注。生成式AI技術的應用帶來了數據處理效率的提升，但同時也加劇了隱私泄露的風險。例如，生成式AI在檔案服務中可用于生成用戶需要的個性化檔案摘要，但這可能需要訪問大量的用戶敏感信息，如研究方向或個人歷史數據。[14-19]一旦這些數據處理不當或存儲薄弱，可能被惡意利用或泄露給未經授權的第三方。

用戶需要信任數據處理者，同時需要更嚴格的隱私保護政策與技術，如基于差分隱私的數據保護技術，以應對生成式AI帶來的隱私挑戰。

2.2 數據安全。數據安全是數智環境下用戶檔案信息面臨的嚴重問題。生成式AI在生成檔案內容或分析用戶行為模式時，可能成為數據泄露的新途徑。

近年來，某些生成式AI模型被發現具有“數據記憶”問題，可以無意中重現訓練數據中的敏感信息，這對檔案管理領域尤其危險。例如，檔案機構可利用生成式AI分析歷史檔案，但不當的模型部署可能導致私人檔案信息被無意間公開。這種風險使得數據加密、訪問權限控制及模型安全性成為不可忽視的關鍵點。用戶期望他們的數據得到妥善保護，因此數據安全是數智環境下的緊迫挑戰。[20]

2.3 信息過載。在數智環境中，用戶面臨的信息過載問題由于生成式AI的內容擴展能力而進一步加劇。例如，在檔案管理中，生成式AI可以快速生成與某一主題相關的大量背景信息或文檔摘要，但由于生成內容質量參差不齊，用戶難以快速篩選有用信息。這種情況可能導致用戶在處理龐雜信息時耗費更多時間，也可能陷入虛假或不準確內容的誤導。

此外，對于檔案研究者，生成式AI可能生成與實際檔案內容不符的背景資料，增加決策復雜性。未來的解決方案需要更智能的信息過濾工具和更精準的語義分析算法。

2.4 算法偏見。算法偏見是數智環境下的另一個重要問題。生成式AI可能固化甚至放大算法偏見。例如，在檔案管理中，基于生成式AI的歷史檔案分析系統可能因偏向某些訓練數據而忽略其他重要信息，如非主流歷史事件或邊緣群體的檔案。這種偏見在個性化推薦系統中表現尤為突出，生成的研究建議或檔案相關資源可能被限制在狹窄范圍內，進一步削弱信息多樣性。

解決這一問題需要更透明的AI模型訓練機制，并引入多樣性審查流程，確保檔案服務中的公平性與包容性。

2.5 生成內容的版權與倫理問題。生成式AI生成的內容涉及版權與倫理問題正成為檔案管理領域的新焦點。例如，利用生成式AI重建歷史檔案內容雖然可以填補部分歷史空白，但其生成內容可能被誤認為是原始檔案，導致學術研究或文化認知上的混淆。如果未明確標注生成性質或來源，可能出現爭議，甚至引發法律問題。此外，生成式AI所使用的訓練數據可能包含未授權的檔案內容，在生成新內容時侵犯了原始檔案持有者的版權。

另一個重要的倫理問題在于生成內容的真實性。例如，某些生成式AI技術被用于“修復”受損的歷史檔案，但生成的修復內容并非原始內容，而是基于AI推測的“可能性”內容。這種操作可能在檔案學研究中帶來倫理困境：如何界定“真實”檔案內容的邊界？對此，檔案領域需要建立明確的倫理標準，規范生成式AI的使用范圍，并引入第三方審核機制，以確保生成內容的合法性。

3 生成式AI新動態下檔案用戶信息行為變化的趨勢分析

生成式AI的崛起已經深刻地改變了生活方式和信息獲取方式。在這個數字化AI時代，檔案用戶信息行為發生了顯著的變化，這不僅反映了技術的迅速發展，也塑造了未來信息社會的走向。

3.1 個性化推薦和過濾的增強。生成式AI支持的深度學習模型將推動更精確的個性化推薦。例如，基于用戶輸入生成多版本的內容摘要，供用戶快速選擇，優化決策效率。

在數智環境下，個性化推薦和過濾的增強依賴以下技術與策略。比如，動態檔案推薦系統。生成式AI通過用戶搜索行為分析，自動生成相關檔案推薦清單。例如，檔案館為城市規劃研究者提供歷史土地使用變化的相關檔案，同時依據實時需求調整推薦內容，提升研究效率。再比如，智能語義分析。生成式AI基于用戶輸入的自然語言問題，自動識別核心需求。例如，用戶查詢“清代水利檔案”時，AI不僅提供相關檔案，還可生成提煉后的水利工程數據概要。還有，教學中的個性化檔案利用案例。高校檔案學課程利用生成式AI為學生推薦與其論文主題相關的檔案內容，個性化學習材料推薦提升了學生的研究效率和學習成果。

3.2 隱私保護技術的發展。用戶對隱私保護關注度的不斷提升促進隱私保護技術的研發和應用，包括但不限于數據加密、匿名化技術、隱私保護工具以及透明度和法規合規性等多個方面。[21]在檔案信息領域，隱私保護技術主要應用于以下方面。

首先，敏感信息動態脫敏。生成式AI在處理用戶檔案查詢時，可以識別并屏蔽檔案中的敏感信息。例如，在政府公開數據檔案查詢中，AI自動生成脫敏版檔案，避免涉密信息泄露。其次，訪問權限的精準控制。生成式AI結合區塊鏈技術為用戶分配訪問權限，例如企業檔案館通過區塊鏈記錄每次檔案調閱行為，生成式AI負責權限分配，保障檔案使用安全。最后，隱私友好的檔案服務工具。某檔案管理軟件整合AI技術，根據用戶需求動態調整隱私保護策略，例如動態模糊地理位置數據，保障隱私和數據使用的平衡。

3.3 信息可信度驗證。生成式AI推動了可信度驗證技術的升級。例如，區塊鏈技術與生成式AI結合，能夠實時驗證生成內容的來源與真實性，為檔案利用提供保障。

首先，檔案內容溯源。檔案生成或修訂時，AI記錄操作過程并嵌入區塊鏈。例如，檔案修復團隊利用AI補全的文獻內容附帶溯源信息，確保后續使用者清楚文獻生成背景。

其次，自動化文獻比對。生成式AI幫助檔案工作者驗證歷史檔案的內容一致性。例如，一地方檔案館利用AI工具分析不同版本的抗戰時期檔案，生成對比報告，確認文獻出處和可信度。

最后，用戶場景：虛假文檔的AI檢測。當用戶上傳個人檔案時，AI可通過語義分析和數據庫對比來驗證文檔是否經過篡改，確保文檔內容真實可信。

3.4 多樣化信息來源的增加。數智環境將繼續推動多樣化信息來源的增加，這將為用戶提供更廣泛的信息選擇，[22]檔案領域也受到這一趨勢的影響。

首先，跨平臺檔案數據整合。生成式AI能夠匯集來自不同國家、地區的檔案內容。例如，“一帶一路”研究平臺通過AI整合沿線國家和地區歷史檔案，生成包含多種語言的文獻摘要。

其次，非傳統檔案內容的引入。生成式AI分析社交媒體、影像資料等新興數據來源，結合傳統檔案，形成更全面的檔案資源。例如，某音樂檔案館利用AI從用戶上傳的視頻中提取相關檔案內容，豐富館藏。

最后，多語言檔案服務。某檔案館基于生成式AI開發多語言搜索引擎，為全球用戶提供檔案信息服務，例如中文用戶可以查詢俄文檔案并獲得準確的翻譯結果。

3.5 信息鴻溝的關注。信息鴻溝的關注是未來的趨勢之一。在檔案領域，生成式AI的技術幫助緩解數字鴻溝問題，比如：生成式AI開發語音交互系統，幫助不熟悉文字查詢的用戶快速獲取檔案摘要，偏遠地區居民通過語音查詢獲得土地承包歷史檔案的詳細信息。再如，數字素養教育工具，生成式AI為檔案管理員設計數字檔案管理教學材料，如自動生成檔案分類與編碼的視頻教程，幫助新手快速掌握專業技能。

4 生成式AI新動態引發的研究與實踐建議

隨著生成式AI在信息生成、分析和交互中的應用，其影響不僅局限于技術領域，還延伸至社會、文化、倫理和政策等多維度領域。未來研究需要聚焦生成式AI對檔案用戶行為影響，在可視化交互、多語言服務、隱私保護等方向推進理論研究和實踐運用。

4.1 生成式AI技術在檔案數據可視化與交互設計中的應用。生成式AI技術在檔案數據的可視化與交互設計中展現了巨大的潛力。檔案數據作為一種重要的信息資源，往往以結構化和非結構化的形式存在。如何通過可視化方式高效呈現檔案信息，并通過直觀的交互設計提升用戶體驗，是當前檔案領域的重要課題。生成式AI能夠根據復雜數據生成動態的圖表、關系網絡和多維度信息展示。用戶可以借助這些可視化工具快速了解檔案信息的核心內容及其關聯關系。在交互設計方面，生成式AI可以為用戶提供動態問答服務和個性化推薦。檔案館可以設計具備生成式AI能力的虛擬助理，通過自然語言交互為用戶提供檔案查詢、關聯信息探索等服務。這種交互方式不僅降低了用戶的學習成本，還能顯著提升檔案利用的效率。

未來，檔案領域的研究可以進一步探索生成式AI在復雜信息整合、實時數據分析及多模式交互設計中的應用，以推動檔案信息服務的創新與升級。

4.2 基于生成式AI的檔案資源多語言服務平臺開發。全球化背景下，檔案資源的跨文化和多語言服務需求日益凸顯。生成式AI在多語言自然語言處理方面的優勢，為檔案資源的多語言服務平臺開發提供了技術支持。

生成式AI能夠自動翻譯和生成文本內容，并通過語義分析確保翻譯的準確性和文化適應性。這使得檔案信息能夠跨越語言障礙，實現全球共享。例如，通過結合生成式AI和檔案分類標準，可以建立一個多語言檔案資源數據庫，支持用戶使用不同語言檢索和瀏覽檔案內容。

此外，生成式AI還可以為檔案的文化注釋與背景說明提供支持。對于具有文化和歷史價值的檔案資源，平臺可以通過生成式AI生成多語種的詳細說明，幫助用戶更好地理解檔案背后的文化內涵和歷史背景。例如，一份關于音樂文化的檔案，可以通過AI技術生成中文、英文、法文等多語種的描述，同時添加與相關文化元素相關的背景資料，增強用戶體驗。

未來研究可以著眼于開發基于生成式AI的多語種語料庫、實時翻譯系統以及跨文化檔案信息共享機制，以滿足全球用戶對檔案資源的多樣化需求。

4.3 數智環境下檔案用戶的隱私保護機制優化及倫理治理研究。生成式AI在處理檔案信息的過程中，需要訪問用戶的個人信息、檔案記錄和交互數據。這種數據的采集和使用如果缺乏規范管理，可能導致隱私泄露和倫理風險。

在隱私保護方面，可以探索生成式AI與差分隱私技術相結合的解決方案。差分隱私技術能夠在不泄露用戶隱私的前提下，對檔案數據進行分析和利用，從而在實現個性化服務的同時保護用戶隱私。例如，檔案管理系統可以使用差分隱私技術對用戶查詢行為進行匿名化處理，并通過生成式AI提供個性化的推薦服務。

在倫理治理方面，生成式AI的黑箱問題和算法偏見需要引起足夠的重視。未來的研究可以重點關注生成式AI在檔案服務中的透明性與公平性，設計合理的算法審計機制和倫理評估框架，確保生成式AI的應用符合社會價值觀和倫理標準。例如，研究人員可以開發自動化的AI倫理評估工具，對生成式AI在檔案服務中的決策過程進行透明化分析，防止因算法偏見而導致的不公平結果。

此外，檔案行業的政策制定者需要加強相關法律法規的制定，以確保生成式AI在檔案服務中的應用符合隱私保護與倫理治理的要求。可以通過制定數據使用規范、隱私政策及行業標準，為生成式AI在檔案領域的合法合規應用提供指引。

5 結語

生成式AI技術對檔案用戶信息行為模式產生多方面的影響，探討此情境下的信息行為模式變化特點有助于推動檔案服務的技術升級與模式轉型。通過生成式AI驅動的信息資源組織和服務的趨利避害思維邏輯[23]，可以在平衡技術優勢與潛在風險中實現檔案服務效能的最大化。同時，“檔案數據大腦”的構建及其多維功能的實現[24]，成了數智時代檔案學領域深化數據利用和智能分析的重要方向。然而，這一技術的廣泛應用也帶來了隱私保護、倫理治理和技術公平性等新的挑戰。未來研究與實踐需要在持續技術創新的同時，注重對技術、價值、倫理和正反兩方面影響的平衡，通過跨學科合作推動檔案學領域的持續發展，以推進檔案信息服務的智能化、個性化與全球化。

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（作者單位：商丘醫學高等專科學校 王興芳，講師來稿日期：2024-10-20）