人工智能在檔案工作中的應用研究

近年來，人工智能技術突飛猛進，海量數據的積累加速了深度學習技術的完善，“智能 +^′′ 模式在醫療、交通、教育等領域持續推進。人工智能的跨界整合、人機協作等特點，正在與產業發展的各個環節形成良性互動。在檔案管理中，人工智能應用同樣取得了新的進展，數字檔案的“大”數據為智能技術應用打下了堅實的基礎，提供了充足的數據儲備。文本處理、信息抽取等技術的應用，助力提升了檔案管理效能。隨著技術的持續優化，人工智能將大幅提升檔案工作效率，節約人力成本，提升服務質量，加快檔案管理智能化、現代化轉型。

一、人工智能概述

（-） 人工智能的“前世今生”

人工智能（AI），也稱機器智能，是指普通計算機程序模擬人的智能行為的技術。20世紀50年代，美國達特茅斯學院舉辦了一場重要會議，明斯基等科學家在會議中首次提出了“人工智能”的概念，將其界定為用機器復制人類智能的學科領域。這次會議奠定了明斯基等科學家作為“人工智能之父”的先驅地位。[人工智能技術的發展歷程大致可分為三個關鍵時期。第一，“邏輯推演”期。研究者將智能的核心歸結于邏輯推理功能的實現，試圖通過程序化規則模擬人類思維方式；第二，“知識驅動”期。研究重點轉向知識數據庫構建，認為機器的智能水平與知識儲備量直接相關；第三，“自主學習”期。人工智能通過大量數據自主學習形成知識體系，這種通用學習方式在各行各業均表現出顯著優勢。

（二）人工智能的代表技術

當前，人工智能的代表技術主要包括以下幾個方面：第一，自然語言處理，涉及計算機對人類日常語言的分析與應用，涵蓋口語和書面文本的加工處理，實際應用包括語言翻譯、智能搜索及社會計算等；第二，模式識別，致力于讓計算機系統具備類似人類的感知能力，能夠識別并理解視聽信息，常見應用如文字識別、語音輸入、語音控制、面部特征識別等；第三，專家系統內置大量領域的專業知識，能夠模擬專家思維解決專業問題；第四，機器學習關注如何讓計算機系統通過數據積累自主提升性能，模仿人類獲取知識和技能的過程；第五，分布式人工智能主要探索如何讓多個智能體協同工作，通過信息共享和任務配合來提高整體效率；第六，艾真體（Agent）是具有獨立感知能力的實體，能夠主動觀察周圍環境，自主完成任務目標，根據實際情況做出判斷并執行相應操作，從而改變所處環境的狀態。

二、人工智能在檔案工作中的應用

（-） 網絡檔案信息智能采集

網絡檔案信息是以電子形式記錄、以多媒體方式呈現，分散保存在各類電子存儲設備中，借助網絡傳輸實現信息共享與再現的檔案集合。在互聯網飛速發展的背景下，網絡檔案資源呈現數量激增及類型多樣化的特征。運用智能Agent對海量網絡檔案數據進行搜索、分析、篩選，成為提升檔案資源收集效率的有效方式之一。智能Agent包含不同的工作機制，如預設模型的反射Agent、學習Agent以及任務導向的Agent等。智能Agent具備自主運行與智能交互特性，能夠按照預設規則主動完成信息收集與整理服務。不同的智能Agent具備不同的功能和任務目標。例如，互聯網搜索引擎中常見的網頁抓取程序，如百度、谷歌等平臺采用的智能爬蟲就是智能Agent的典型應用，其核心作用在于自動抓取定向或不定向的網頁頁面內容，通過解析處理后轉化為格式化的數據形態。

（二）數字檔案信息智能分類與檢索

數字檔案資源通常分為文本與多媒體兩大類型。借助自然語言處理、模式識別等技術，可以實現對數字檔案資源的自動化分類。文本分類主要利用語言處理技術，其原理是通過分析帶有標簽的訓練文本樣本集合，建立文本特征與分類標準之間的對應關系，進而對新文本進行智能分類。文本分類技術在實際應用中具有雙重價值，既能依據預設分類規則對數據庫內的文本資料實施智能分類，又可以對網絡空間中的文本資源實施分類。此外，針對多媒體類數字檔案資料，檔案人員還可以運用模式識別中的語音識別、視頻識別等技術實現智能識別和自動化分類。[3]

隨著數字檔案資源數量和類型的快速增長，傳統檢索方式的局限性日益凸顯，尤其是在檢索效率方面，已經難以滿足現代檔案管理需求。引入智能搜索技術成為提升檔案檢索效能的重要突破口。智能檢索技術融合了自然語言處理和模式識別等智能方法，其核心優勢在于能夠精準定位用戶的檢索需求并對檢索結果進行優先級排序，可以有效提升用戶檢索信息的效率。

（三）檔案安全智能化管理

檔案安全是檔案管理的生命線，支撐著整個檔案事業的長遠發展。在檔案庫房管理中，采用指紋、面部及虹膜識別技術構建門禁系統，既能有效防止非法闖入，又可提升檔案人員的進出效率。新一代智能監控系統通過對原始視頻圖像進行背景建模、目標檢測與識別、異常行為跟蹤等，能夠實現對監控畫面的實時智能分析。智能監控系統的突出優勢在于能夠主動識別潛在風險并及時預警，有效防范管理風險，提升庫存安全程度。同時，在檔案庫房溫濕系統中引入智能控制技術，可以將庫房的溫濕度精準維持在特定區間，進而確保檔案保存環境適宜。

現階段，數字檔案安全防護主要采用智能防火墻與智能入侵檢測系統等AI技術產品。智能防火墻整合多種智能算法來實現訪問控制，不僅能夠自主攔截病毒、防止攻擊，還具備身份驗證、審計管理等功能。傳統的安全檢測系統雖能實時發現異常并報警，但存在響應遲緩、失誤率高等問題。相比之下，智能入侵檢測系統能夠精準識別安全威脅，還能自動追蹤攻擊源頭并留存攻擊證據。智能防火墻與人侵檢測系統的協同應用，助力構建安全保障體系，實現檔案安全的全方位保護。

（四）檔案智能化利用服務

檔案資源開發利用是檔案管理的核心目標，也是檔案工作服務社會發展的重要表現。過去常見的服務形式主要有現場查閱、專題展覽和業務咨詢等，隨著技術的進步，逐漸形成了依托網絡平臺和新媒體渠道的新型服務形態。2016年國家相關部門發布的《機器人產業發展規劃》明確將智能公共服務機器人列為重點發展領域。未來，智能公共服務機器人可應用于傳統檔案服務場景，如在檔案查閱區提供定時送水服務，在展覽區承擔導覽解說任務，在咨詢臺實現快速應答等。檔案服務網絡化轉型是當前發展的主流趨勢，其突出特點體現在用戶規模的快速擴張，特別是微信、微博和移動客戶端應用的普及，檔案利用者規模呈爆發式增長。基于此，檔案人員可通過數據挖掘與分析技術，深度分析用戶的行為數據，從而精準把握檔案利用者的需求，切實貫徹“用戶導向”的服務理念。

（五）檔案價值智能化鑒定

檔案價值鑒定是決定檔案存廢的核心環節，需要綜合運用多種鑒定方法。引入檔案價值鑒定專家系統能夠有效輔助鑒定工作，尤其是在處理價值爭議性檔案時，該系統不僅能提供專業的參考意見，還具備全時段運行的優勢。構建檔案價值鑒定專家系統通常包含三個步驟：首先，建立基礎數據庫，將人類的鑒定規則和方法儲存在知識庫中，并將其轉化為計算機可識別、可理解的形式；其次，開發測試模型，通過簡單的檔案鑒定任務驗證系統的使用性能；最后，持續優化系統，根據實際應用反饋改進與完善知識庫，優化鑒定標準。[4]

三、人工智能在檔案工作中應用的問題

當前，人工智能技術仍處于持續發展階段，尚未實現“強”人工智能。人工智能在檔案管理中的應用尚處于初期探索階段，實際應用中仍存在諸多有待解決的問題。

（一）理念層面：檔案工作理念落后

人工智能技術主要應用于提升檔案開發利用的效率，但工作理念與工作實踐的脫節直接影響技術應用效果。當前，部分檔案管理單位仍以行政管理需求為主要開發導向，容易導致技術應用偏重政務檔案，而忽視了公眾對其他檔案類型的需求。同時，現有檔案開發存在資源浪費和忽視效益的問題，開發對象多集中于簡單檢索和單一結構，導致技術和資金重復投入。此外，部分檔案管理單位在工作實踐中存在不考慮館藏特點而盲目推進數字化或設計脫離用戶需求的檔案檢索系統等問題，導致利用率低下。5這種狀況既浪費資源又無法提升檔案服務質量，亟須調整管理理念，建立以問題為導向的技術應用機制，確保滿足公眾的使用需求。

（二）技術層面：用戶隱私保護缺陷

人工智能通過追蹤用戶的使用習慣實現精準推薦，但潛藏著用戶隱私泄露的風險。近年來發生的多起大規模數據泄露事件充分體現了這一問題。當前，檔案信息服務平臺多采用外包模式，用戶注冊時填寫的姓名、電話、身份證號等隱私信息均可能被外包公司獲取。而我國公布用戶隱私保護條款的檔案網站少之又少，有關調查數據表明，截至2019年10月，全國58個檔案網站中僅有4家公布了隱私保護條款。另外，已有研究指出人臉識別技術在電子檔案管理中存在隱私泄露隱患。這些問題均反映出檔案數字化服務對用戶隱私保護措施的不足。因此，必須加強技術保障，在確保隱私安全的前提下提升檔案服務質量。

（三）資源層面：檔案資源類型復雜

人工智能的應用需要大量檔案數據進行算法訓練，以建立足夠豐富的語言與文字數據庫支撐檔案的準確識別。但檔案資源種類繁多且數量巨大，現有算法難以完全覆蓋所有類型的數據和資源。例如，包含方言發音的錄音檔案、少數民族文字記錄的歷史文獻，都會增加智能識別的難度。當前，人工智能技術尚處于初級發展階段，無法自主解決突發問題，當遇到特殊發音或無法識別的文字時，系統就可能誤判。即便系統完成識別，識別的準確性也難以達到人工處理水平，存在信息失真風險，進而影響檔案內容的真實性與可信度。

（四）倫理層面：技術應用倫理困境

人工智能依賴系統算法進行決策，系統的公平性可能受到開發者自主認識的影響。若設計者將個人偏見嵌入算法，則容易引發倫理爭議。例如，微軟聊天機器人Tay因融入了種族主義歧視等不當信息，上線僅一天就被迫下線。類似情況在檔案數字化過程中也有體現，曾有算法誤將黑人標注為黑猩猩等靈長類動物，造成了嚴重的倫理爭議。這種由系統算法偏見引發的種族或性別歧視問題，已成為人工智能技術推廣的重要制約因素。建立符合社會道德規范的技術應用標準，是人工智能技術造福社會的必要前提。

四、人工智能應用在檔案工作中的優化策略

人工智能在檔案管理中的應用存在諸多問題，可從理念、安全、技術、素養及法規四個方面入手，系統性地解決現存問題。通過多方面優化，既能有效應對現實挑戰，又能構建更符合檔案資源開發利用需求的人工智能應用體系，從而更好地服務于檔案數字化、信息化建設。

（一）轉變工作理念

檔案工作理念革新需從兩方面著手。一方面，樹立服務優先、開放共享的工作理念。檔案管理單位要轉變行政主導的舊思路，明確技術應用應服務于公眾需求，著力挖掘具有研究價值的檔案資源，以滿足公眾的多元化需求，避免技術主導的盲目投入。同時，檔案單位要加強跨部門、跨行業協作，借助智能技術深入開發檔案資源，精準把握用戶需求，提供個性化、多元化的檔案服務；另一方面，需平衡社會效益與經濟效益。當前，檔案開發過度側重社會效益，忽視經濟效益，導致檔案管理粗放低效，資源浪費與技術應用效果不佳。對此，檔案管理單位應加強檔案管理的經濟效益評估，以評估結果為依據，合理配置技術、人力等資源。

（二）用戶隱私保護

人工智能技術的應用帶來了用戶信息泄露風險。基于此，檔案數字化平臺建設需加強用戶數據保護，采用加密技術確保用戶信息安全。現階段，區塊鏈技術的飛速發展在各行各業廣泛應用，區塊鏈非對稱的加密方式可有效保障數據傳輸安全。同時，區塊鏈技術的可追溯特性還能記錄用戶的使用習慣，據此提供個性化服務。此外，區塊鏈技術還可對用戶的賬戶信息、網絡地址、身份證號等敏感數據進行加密處理，防止數據外泄。因此，將區塊鏈技術引人檔案管理領域，既可以保證檔案信息的安全傳遞，又能保護用戶隱私。基于此，為提升人工智能技術應用的安全性，保護用戶隱私安全，可在檔案數字化平臺開發中引入區塊鏈加密技術，構建安全防護體系，切實解決用戶的隱私保護難題。

（三）關鍵技術聚焦

面對檔案資源類型多樣性的特點，在研發檔案專用的語音識別、光學字符識別以及面部特征識別等技術時，需根據檔案特點和類型選擇適配的技術方案。文字、語言識別算法需針對性訓練，通過建設專項數據庫實現精準識別。國際學術界提出了“多國別語言檔案數據庫”構想，探索利用智能技術處理不同國家、不同語種的檔案。總之，當前的人工智能技術應用需結合具體的檔案類型，根據檔案特征進行關鍵技術聚焦，以此實現檔案資源的高效開發和利用。

（四）信息素養與法律保障

人工智能的識別功能依賴研發人員設計的算法，由于技術本身缺乏自主判斷能力，開發者的價值觀將直接影響技術應用的公平性和客觀性。為應對算法倫理問題，需從提升開發者素質與完善法律保障兩方面雙管齊下。一方面，要加強研發人員的專業培訓。參與算法設計、系統測試的各環節人員均應接受倫理教育，確保開發過程保持客觀中立，不受主觀偏見的影響；另一方面，需建立法律維權渠道。當用戶發現系統存在偏見或歧視時，可通過法律渠道進行申訴，實現有效維權。同時，可及時糾正系統偏差，避免同類問題的重復發生。通過人員素質提升與法律保障相結合，可以有效解決人工智能發展中的倫理挑戰，確保技術應用符合社會公共利益。

五、結束語

人工智能技術的應用為檔案資源管理創造了新的可能性。當前，人工智能技術在檔案管理中的應用覆蓋多個環節，包括網絡檔案數據的采集、電子檔案的智能分類和檢索、檔案安全防護以及檔案智能服務、檔案價值鑒定等。值得注意的是，智能技術應用仍面臨理念落后、技術倫理、數據安全等多重挑戰，這些因素均影響著人工智能技術的深度應用。通過轉變管理理念、加強隱私保護、聚焦關鍵技術、提升信息素養、完善法律保障等途徑，可有效提升人工智能技術的應用效能，促進檔案價值的充分釋放。面對技術革新浪潮，檔案工作者要把握智能化轉型機遇，秉持科學態度推進技術創新，通過持續的實踐探索，逐步構建符合實際需求的智能化檔案管理體系，提升檔案管理的現代化水平。

參考文獻：

[1]李學陽，宋哲.論人工智能在檔案數字化工作中的應用前景[J].辦公室業務，2024（23）：57-59.

[2] 鄭秋霞.人工智能技術在檔案領域的應用探析[J].數字技術與應用，2024，42（08）：38-40.

[3]陳忠建，廖勇軍.淺析人工智能技術在檔案工作中的應用[J].四川檔案，2024（03）：40-42.

[4]鄧齊鳳.人工智能在我國檔案管理工作中的應用與優化研究[J].檔案天地，2024（02）：34-39.

[5]馬仁杰，鄧齊鳳.論人工智能技術在我國檔案工作中的應用[J].檔案管理，2024（02）：84-87.