基于智能技術的圖書館人機采分編協(xié)同探究

錢 晶

0 引言

近幾年，在人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)、虛擬現(xiàn)實、5G等新興技術的驅(qū)動下，有關智能導航、智能盤點、智能分揀、自助借還、參考咨詢、讀者分析等智能化服務已經(jīng)逐步應用于圖書館業(yè)務工作中，這些智能化服務不僅提高了讀者的體驗滿意度，而且使得圖書館在采分編工作中節(jié)省了大量人力，為更好地服務于讀者提供了充分條件。人工智能作為目前全球的前沿技術之一，一旦與圖書館相結(jié)合將對未來圖書館的發(fā)展帶來深刻性影響[1]。王世偉認為以智能技術為前提，通過大數(shù)據(jù)分析與應用，可以達到促進圖書館業(yè)務發(fā)展的目的[2]?；诖?，筆者認為在應用人工智能等技術的基礎上，圖書館將智能技術與傳統(tǒng)采分編工作進行深度融合，將幫助館員更好地處理相關采分編業(yè)務工作，成為圖書館采分編業(yè)務的發(fā)展趨向。本著“人機采分編協(xié)同”來實現(xiàn)一種人類與機器協(xié)同完成圖書館采分編業(yè)務的狀態(tài)，本文基于圖書館采分編工作模式，建構(gòu)了人機協(xié)同框架，并就需要注意的問題探討了實現(xiàn)人機采分編協(xié)同的策略，以期提高圖書館人機采分編協(xié)同實踐。

1 圖書館采分編業(yè)務概況及現(xiàn)狀

采分編工作是圖書館文獻資源建設的傳統(tǒng)業(yè)務，也是業(yè)務性最強、復雜度最高、難度最大的一項業(yè)務工作，是圖書館提供文獻保障和讀者服務的基礎[3]。圖書館的日常采訪工作主要是采訪人員依據(jù)本館采訪經(jīng)費預算，結(jié)合館藏特色，按照采訪條例，期采（根據(jù)中標書商提供的書目清單采訪）或現(xiàn)采（現(xiàn)場采訪）圖書。但伴隨圖書出版量劇增、圖書質(zhì)量良莠不齊的情況，期采或現(xiàn)采的圖書存在學科比例失衡、低水平重復出版、同質(zhì)化出版嚴重的問題，主要原因在于現(xiàn)有的采訪方式經(jīng)常導致書目信息的滯后性和選書范圍的局限性。采訪人員通常憑借經(jīng)驗選購圖書，缺乏與讀者的互動，難以把握讀者需求，采購入館的圖書與讀者期望存在一定差距。圖書館每年購進大量新書，而讀者卻經(jīng)常找不到自己所需的圖書，有些書甚至出現(xiàn)零借閱的情況。此外，一本圖書從采訪到閱覽室上架供讀者借閱，共要完成十余道工序，周期長，導致采購的新書到上架時變成了“舊書”，使很多讀者無法借閱一些當時熱門的圖書，難以最大限度地滿足讀者閱讀需求。

圖書館對于到館新書主要是分編人員依據(jù)《中國圖書館分類法》和《中國分類主題詞表》對圖書進行分類標引，依據(jù)《新版中國機讀目錄格式使用手冊》和《中國文獻編目規(guī)則》對圖書進行客觀著錄，從而形成書目數(shù)據(jù)，為讀者提供圖書檢索服務。目前在分編工作流程中，圖書館的分編工作主要有三種形式：（1）在全國聯(lián)合編目的背景下，圖書館多采用下載套用聯(lián)編中心書目數(shù)據(jù)的方式；（2）沒有下載套用到數(shù)據(jù)的，需要人工對這部分圖書進行分編；（3）部分圖書館采用分編業(yè)務外包的方式?，F(xiàn)階段，許多圖書館采用三種形式相結(jié)合的方式進行圖書分編。在這一整套的分編流程中，工作人員雖然經(jīng)驗豐富，但長年累月反復從事同一工作內(nèi)容，難免會疲憊、厭倦和懈怠，容易出現(xiàn)工作效率低、差錯率高等現(xiàn)象，抑制了工作人員的積極性和創(chuàng)造性；對于外包分編的圖書，外包人員知識水平欠缺、流動性大，也會導致分編質(zhì)量低，加大了館員對數(shù)據(jù)審校的難度，難以提高工作效率。因此，針對目前圖書館的采分編工作現(xiàn)狀，筆者從提高采分編工作的效率和質(zhì)量的角度來構(gòu)建人機采分編協(xié)同模式，以期實現(xiàn)采分編領域的智能化發(fā)展，提升圖書館資源建設和服務的水平。

2 人機采分編協(xié)同工作流程構(gòu)建

將圖像識別、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興技術應用到圖書館采分編業(yè)務中，利用機器翻譯、自然語言處理等技術[4]，快速采集、整理各類信息，精準高效匹配計算，可以實現(xiàn)采分編智能化操作，具體分為人機采訪協(xié)同、人機分類協(xié)同和人機編目協(xié)同三部分工作流程。

2.1 人機采訪協(xié)同工作流程

將人工控制與智能采訪二者相結(jié)合的人機采訪協(xié)同工作流程，既可以保障本館文獻資源建設特色，保證館藏結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)性、科學性和合理性，同時又能夠滿足讀者個性化需求，不僅可以提升采訪效率，更能調(diào)動廣大讀者的積極性，吸引更多讀者參與到圖書采訪中來，真正體現(xiàn)圖書館“以人為本”的服務理念，提高館藏文獻的利用率，解決館藏資源和讀者需求契合度不高的問題。在采訪工作應用智能技術方面，圖書館可通過決策樹、歸納邏輯程序設計、聚類分析等運算方法，利用人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡技術，分析圖書薦購信息、讀者偏好和價格等數(shù)據(jù)，建立圖書訂購決策模型，實現(xiàn)人工智能在圖書采訪方面的應用[5]73。

首先，采訪人員可以利用用戶畫像、數(shù)據(jù)挖掘、云計算等技術，從本館讀者信息數(shù)據(jù)庫中讀者的性別、年齡、學歷、職業(yè)等方面入手，通過讀者的檢索痕跡和閱讀軌跡，實時分析解讀其閱讀行為和借閱情況，推測閱讀偏好，評估閱讀危機，獲取讀者個性化信息[6]。采訪人員匯集這些信息并分析整合，可以快速、全面地掌握讀者需求，篩選出讀者滿意的書目。

其次，利用VR技術[7]將書商提供的書單轉(zhuǎn)換成VR虛擬書目，構(gòu)建虛擬書架，供讀者翻閱。每條書目都提供書名、著者、出版社、目錄、前言、內(nèi)容提要等信息，并配有封面、封底圖片，還可以提供音頻、視頻等媒體資料，讀者可以身臨其境地像翻閱紙質(zhì)書目一樣隨意選擇感興趣的圖書，對目標書目勾選，還可以進行留言、評注、添加標簽等操作。這種由讀者參與采訪的“VR+采訪”方式，可以解決傳統(tǒng)采訪模式書目信息不直觀、讀者參與度低的問題，有效激發(fā)讀者的熱情，吸引更多讀者參與到圖書采訪中來。

最后，采訪人員將讀者個性化信息與書商提供的書單相結(jié)合，利用數(shù)學模型和人工智能算法進行圖書采訪量化，通過深度分析，挖掘讀者檢索關鍵詞，以學科讀者面、學科文獻利用率、學科適藏文獻出版狀況為影響因子，采用量化分析方法，在遵守本館采選條例的基礎上，對價格、復本量等進行綜合評價，構(gòu)建出一種準確、實時的智能采訪模型[5]72，以便科學合理地制定采購書單。

2.2 人機分類協(xié)同工作流程

圖書智能分類，即智能描述圖書主題內(nèi)容，讓智能系統(tǒng)“看到”圖書的內(nèi)涵，對其進行揭示，并通過規(guī)范主題詞和分類號呈現(xiàn)出來。智能分類以《中國分類主題詞表》與《中國圖書館分類法》為基礎，建立二者內(nèi)部關聯(lián)所形成的自然語言、主題語言、分類語言知識庫，形成相互間的映射關系，為文本抽詞、關鍵詞提取、主題詞關聯(lián)、分類號匹配等一系列標引分類工作提供所需資源[8]。

目前，國內(nèi)已有一些比較成熟的軟件和方法用于文獻的分詞、特征詞提取、快速聚類等，如：NLPIR分詞系統(tǒng)，是一整套對原始文本集進行處理和加工的軟件[9]；基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的特征詞提取方法，能夠準確提取到圖書的特征詞；LDA概率模型，是一個三層貝葉斯概率模型，它可以從粗的粒度層面實現(xiàn)特征詞提取及快速聚類[10]103-105。另外，侯漢清教授團隊研發(fā)的ST-index系統(tǒng)是基于中圖法的自動分類系統(tǒng)，系統(tǒng)內(nèi)置《中國分類主題詞表》和《漢語主題詞表》等，采用語義相似和字面相似相結(jié)合的匹配算法，獲取主題詞和分類號[11]；上海交通大學研制的自動分類系統(tǒng)主要用于外文書刊，通過掃描圖書抽取關鍵詞，提取《美國國會圖書館分類法》的分類號，采用映射方法對應《中國圖書館分類法》的分類號[12]?！吨袊诸愔黝}詞表》Web版與《中國圖書館分類法》Web版，也為智能分類提供了理論基礎。由此，在人機分類協(xié)同工作流程構(gòu)建過程中，我們需要做好以下幾個方面。

首先，將《中國分類主題詞表》與《中國圖書館分類法》導入分類系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，建立二者的雙向?qū)?，即“主題詞—分類號”對應與“分類號—主題詞”對應。然后，運用機器人自動翻頁、掃描、智能圖像識別技術對圖書的題名頁、作者關鍵詞、目錄、前言、摘要、章節(jié)、段落、全文文本信息等可以揭示圖書內(nèi)涵的關鍵內(nèi)容進行掃描，獲取圖片形式的PDF文件，通過OCR識別技術，再將文字、數(shù)字信息等轉(zhuǎn)換為文本信息，完成圖片到文本的自動轉(zhuǎn)換。

其次，通過智能系統(tǒng)利用自然語言處理技術對圖書相關內(nèi)容信息進一步識別處理和數(shù)據(jù)挖掘，進行分詞和降噪等一系列處理，從中抽取能夠反映圖書內(nèi)容的特征詞，其中應著重對題名和摘要進行特征詞的提取。再對這些特征詞進行詞頻統(tǒng)計，生成共現(xiàn)矩陣，分析共現(xiàn)關系，實現(xiàn)關鍵詞的快速聚類[10]107-108，從而挖掘關鍵詞集。

最后，借助“關鍵詞—主題詞”對應表進行映射，自動提取和計算，找到關鍵詞相對應的主題詞，再利用可視化工具ECharts中的散點圖模塊，生成可視化表示。在可視化圖像中，觀察各個主題詞的空間分布情況，展示出其重要程度，揭示各主題詞之間的相關性與權重[13]，得到準確的主題詞結(jié)果，自動錄入書目數(shù)據(jù)的主題分析字段。最終，可通過“主題詞—分類號”對應關系得到相匹配的分類號，自動錄入分類法字段，完成智能分類操作。

2.3 人機編目協(xié)同工作流程

圖書智能編目，即智能描述圖書物理特征，讓智能系統(tǒng)“看到”圖書的物理信息，并將這些信息分別匹配到相應字段中，實現(xiàn)自動編目。20世紀70年代，OCLC的Automated Title Page Cataloguing系統(tǒng)應用OCR識別技術，對圖書題名頁進行識別，再通過編目規(guī)則進行編目，生成書目數(shù)據(jù)，正確率可達到89%；1984年，英國?？巳卮髮W的Davies和James采用Prolog語言研制出第一個編目專家系統(tǒng)；隨后，瑞典Linkkoping大學的Hjerppe研制了以選取款目檢索點核心的Esscape系統(tǒng)；1986年，美國威斯康星大學開發(fā)了MITI/MARC編目專家系統(tǒng)[14]。目前，全國圖書館聯(lián)合編目中心（OLCC）的數(shù)據(jù)共建共享奠定了智能編目的基礎，可通過其ALEPH系統(tǒng)中的責任者規(guī)范庫實現(xiàn)對圖書的個人責任者和團體責任者的識別，并實現(xiàn)規(guī)范統(tǒng)一著錄。

首先，利用工業(yè)機器人對圖書進行翻頁、測量尺寸等操作，多個CCD工業(yè)相機[15]73-74實時掃描圖書的封面、題名頁、版權頁、封底等所有可讀標識，智能收集題名、責任者、版本、語種、出版項、叢書、載體形態(tài)等圖書信息。

其次，基于OCR識別技術，對獲取的數(shù)據(jù)進行整合處理，通過計算機的自動數(shù)據(jù)提取、智能計算、自我分析、對比數(shù)據(jù)庫已有數(shù)據(jù)等技術，將采集到的信息轉(zhuǎn)換成計算機可識別的語義數(shù)據(jù)。

最后，由系統(tǒng)按照編目標準與相關規(guī)范，自動將語義數(shù)據(jù)導入各個對應的編目字段中，如題名與責任說明字段、版本說明字段、出版發(fā)行字段、載體形態(tài)項字段、叢編字段等，并同時做好子字段、指示符等部分的著錄。最終，形成某一圖書的完整且具有檢索意義的書目數(shù)據(jù)，完成圖書的智能編目流程。

3 人機采分編協(xié)同過程中需要注意的問題

圖書館采分編業(yè)務在人機協(xié)同過程中，也不能只依賴智能系統(tǒng)而忽視人員的主觀能動作用，在采分編工作中需要時刻注意把握和解決以下一些問題。

3.1 在智能采訪中，要以合理館藏結(jié)構(gòu)體系為依據(jù)不斷調(diào)整采訪書目

在智能采訪過程中，必須要以采訪人員制定合理的館藏結(jié)構(gòu)體系為基礎，采訪人員應掌握采購決策權，客觀認識讀者的個性化閱讀需求，將其用在推薦圖書上而不是決定采購上。采訪人員可以先融合用戶借閱信息，分析趨勢與瓶頸，借此結(jié)合書單信息評估每一本圖書的采購需求，然后按照本館采選原則、購書經(jīng)費比例，結(jié)合館藏特色，科學配置圖書采購資源，從而合理控制讀者自主采購權限。此外，圖書采購入館供讀者借閱后，采訪人員還應對圖書的借閱情況進行跟蹤調(diào)查，收集讀者反饋信息，及時了解圖書利用率，根據(jù)讀者評價調(diào)整采購內(nèi)容，加大優(yōu)質(zhì)圖書供給量，提高文獻采訪質(zhì)量，實現(xiàn)圖書采購資源的合理配置，充分發(fā)揮館藏資源的作用。

3.2 在智能分類中，要注重系統(tǒng)更新并重視書目數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

在圖書的智能分類工作中，為了保證圖書相關信息在轉(zhuǎn)換過程中正確匹配，需及時更新升級數(shù)據(jù)庫。《中國圖書館分類法》Web版與《中國分類主題詞表》Web版會實時修訂更新，增、改、刪一些分類號和主題詞的相關內(nèi)容。如在《中國圖書館分類法》Web版中新增了“TN929.538 第五代移動通信系統(tǒng)（5G）”類目；將“K555.6”對應類名由原來的“馬其頓”修改為“北馬其頓”；在《中國分類主題詞表》Web版中將“磁場”的代項“磁力線重聯(lián)”“磁場重聯(lián)”刪除等。因此，在前期導入數(shù)據(jù)庫后，應利用物聯(lián)網(wǎng)技術手段，設置一種自動更新機制，與二者網(wǎng)站相關聯(lián)，實現(xiàn)主題詞和分類號的實時更新。

同時也需重視人工干預和審校。分類法中設置了類目復分、仿分和冒號組配等，有些復雜類目甚至會涉及多層次復分、仿分，智能分類系統(tǒng)無法完成這些操作時需要工作人員進行干預，將這部分圖書抽調(diào)出來進行人工分類標引。此外，經(jīng)過智能分類的圖書，工作人員也要注意做好數(shù)據(jù)的審校處理，審核主題詞是否完全匹配圖書本體內(nèi)容，分類號是否完全匹配主題詞和圖書本體內(nèi)容。對于不合格的數(shù)據(jù)，審校人員應進行手工修改，使之成為合格的書目數(shù)據(jù)。人機分類協(xié)同具體流程如圖1所示：

圖1 人機分類協(xié)同工作流程

3.3 在智能編目中，要注重人工檢查和修改數(shù)據(jù)

在智能編目系統(tǒng)的助力下，圖書編目工作的速度和準確率雖然有所提高，規(guī)范化與智能化也得以保障，但在編目方面還有很多問題需要工作人員根據(jù)具體情況，憑借專業(yè)知識和工作經(jīng)驗，仔細研究，認真、反復確認進行處理，在圖書實體中查找線索，才能作出正確判斷，最終完成編目工作。如在下載套用聯(lián)編數(shù)據(jù)時，對于同一ISBN對應多條數(shù)據(jù)的現(xiàn)象，若智能系統(tǒng)無法識別、分辨出該圖書相應的正確數(shù)據(jù)，則應由人工完成數(shù)據(jù)確認工作并下載套用；此外，對于編目過程中經(jīng)常會出現(xiàn)的跟號現(xiàn)象、集中著錄還是分散著錄的現(xiàn)象等，如果由智能技術直接生成索書號，而系統(tǒng)沒有“考慮”跟號或集中、分散著錄，就會造成書目數(shù)據(jù)和索書號的錯誤、擺架位置的混亂，給讀者查找圖書帶來困難。

因此，圖書編目在智能系統(tǒng)完成一條書目數(shù)據(jù)后，必須經(jīng)過人工檢查和修改，審校人員參照圖書實體，對書目數(shù)據(jù)各個字段著錄的準確度和完整度等進行審核，做好數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。人機編目協(xié)同具體流程如圖2所示。

圖2 人機編目協(xié)同工作流程

4 提升人機采分編協(xié)同的措施與策略

在網(wǎng)絡環(huán)境下，面對信息時代的發(fā)展和要求，技術驅(qū)動、以人為本的人機協(xié)同，將成為未來圖書館采分編業(yè)務的常態(tài)。圖書館需要推動采分編工作在智能時代的健康、可持續(xù)發(fā)展[16]56。因此，在圖書館實現(xiàn)智能采分編系統(tǒng)的狀態(tài)下，一定要做好人機采分編協(xié)同策略。

4.1 采分編人員應主動接受新興技術，提升采分編的自動化和智能化水平

采分編人員在認識到智能技術可以提高采訪效率、提升館藏文獻利用率、優(yōu)化分編流程、確保數(shù)據(jù)質(zhì)量等優(yōu)勢的基礎上，客觀認識自身知識儲備的局限性，主動增強自我學習能力，學習先進的采分編智能技術，給采分編工作注入新鮮血液。同時，工作人員要發(fā)揮專業(yè)優(yōu)勢，將實踐經(jīng)驗與系統(tǒng)設計相結(jié)合，將專業(yè)知識與智能技術相融合，做更有創(chuàng)造性的工作，如數(shù)據(jù)監(jiān)控、規(guī)范控制、數(shù)據(jù)維護等[15]72，積累更強的業(yè)務能力，快速有效地應對業(yè)務方式與流程的更新，提升采分編的自動化和智能化水平，提高工作質(zhì)量和效率。采分編人員還應時刻具備創(chuàng)新意識，主動鉆研智能化采分編系統(tǒng)的功能和運行模式，嘗試進行系統(tǒng)的開發(fā)設計，促進智能系統(tǒng)的準確、穩(wěn)定、可用[17]，積極轉(zhuǎn)換角色，從書目數(shù)據(jù)的“制造者”轉(zhuǎn)變成為“智造者”，從而具備更加專業(yè)、全面的決策能力。

4.2 發(fā)揮采分編人員主導作用，保障智能采分編的準確率

智能采分編系統(tǒng)來自于人類的設計，是人類智慧的產(chǎn)物，只有按照人類的算法、程序和要求執(zhí)行，才能達到預期效果。人始終處于主導地位，發(fā)揮主導作用，承擔著設計者、監(jiān)管者、決策者和引導者的角色[16]60-61。因此，采分編人員在享受智能技術帶來的便利與高效的同時，應清楚地認識到這些優(yōu)勢只有在人類充分的前期準備、中期干預、后期決策的基礎上才能完美體現(xiàn)并發(fā)揮價值。在采訪工作流程中，人工制定讀者閱讀特征和行為采集的規(guī)則和標準，人工設計和開發(fā)個性化精準服務，人工決策基于讀者閱讀需求的最終采購書單；在分類和編目工作流程中，人工設計分編流程和模式，人工干預處理復雜分編問題，人工審校書目數(shù)據(jù)、控制數(shù)據(jù)質(zhì)量；在系統(tǒng)優(yōu)化升級環(huán)節(jié)，人工通過實際操作作出評估并提出具體升級內(nèi)容，指導機器深度學習，引導智能系統(tǒng)的發(fā)展方向。在智能技術的背景下，只有充分發(fā)揮人的主觀能動性，調(diào)動其積極性和創(chuàng)新性，合理利用智能技術為采分編業(yè)務服務，才能真正實現(xiàn)智能化作業(yè)，推動傳統(tǒng)采分編模式向智能模式轉(zhuǎn)變。

4.3 加強機器深度學習，提高智能采分編的精準度

為了提高采分編智能化系統(tǒng)的效率，機器需要對系統(tǒng)內(nèi)已有的數(shù)據(jù)進行大規(guī)模的反復學習和訓練，不斷優(yōu)化人工智能算法，才能完善采分編能力。智能采分編系統(tǒng)的深度學習將更好地實現(xiàn)人工智能對采分編人員感知的模擬，并能夠像采分編人員一樣進行思考[18]。例如，命令智能采訪系統(tǒng)不斷學習館藏數(shù)庫中已有圖書類型，通過計算與整理，分析出館藏特色、采選規(guī)則（包括單價、復本量等）和讀者需求，自動與備選采訪數(shù)據(jù)進行匹配運算，經(jīng)過篩選，保留符合條件的數(shù)據(jù)，最終生成最優(yōu)化采購訂單[19]。又如，命令智能分編系統(tǒng)大量學習館藏數(shù)據(jù)庫中已有書目數(shù)據(jù)，并由此產(chǎn)生序列實體之間語義關系和規(guī)則特征的模板，然后利用該模板進行機器預測[20]。通過反復訓練分類和編目內(nèi)容，提高識別、提取有效信息的能力，提高數(shù)據(jù)信息與字段之間精準對應的能力，提高篩選高頻詞的能力，提高關鍵詞、主題詞、分類號關聯(lián)的能力。重點要對不同類型圖書的分編數(shù)據(jù)和復雜情況的分編數(shù)據(jù)進行深度學習，促使智能分編系統(tǒng)模仿人類思維，獲得近似人類大腦的綜合分析能力，以解決智能分編過程中出現(xiàn)的各類問題。另外，加強機器深度學習，還需要通過對自動分編結(jié)果的審核與分析，發(fā)現(xiàn)錯誤集中的類型，對這部分圖書重新收集實例、重點訓練，完善智能分編能力。除此之外，還要注意數(shù)據(jù)的維護，不斷更新學習數(shù)據(jù)，及時增補新數(shù)據(jù)，促使自主調(diào)整模型參數(shù)，保障智能分編結(jié)果的準確性。

4.4 深度融合智能技術的同時合理做好人機協(xié)同風險防控

人機采分編協(xié)同是人類智慧和機器智能之間平衡、融合的發(fā)展模式，是人類與智能技術之間的交流。在這樣的智能系統(tǒng)中，雖然采分編工作效率和質(zhì)量都有所提高，但也不可避免存在著不容忽視的風險。由于人類和機器分別具備不同性質(zhì)的智能，任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)二者對接的偏差或脫節(jié)，都有可能導致整個智能系統(tǒng)出現(xiàn)錯誤，甚至崩潰；智能技術收集讀者信息、分析讀者閱讀習慣等，加大了私人信息公開化的風險；隨著機器對人類行為越來越多的模仿和學習，以及深度學習效果的顯現(xiàn)，機器逐漸呈現(xiàn)出一種“擬主體性”[21]，這是否會沖擊人類自身的價值，是否會影響人類智慧的發(fā)揮；人類過度依賴機器，將會導致自身實踐能力的削弱；人類對機器過度干預與控制，將會阻礙智能技術的發(fā)展等。以上這些假設發(fā)生的現(xiàn)象提醒我們在智能系統(tǒng)實際運行過程中，要時刻做好風險防控，重視人類對規(guī)則和標準的制定，規(guī)范智能技術的操作，實時指導和監(jiān)督智能機器的運行；在加強機器智能人性化發(fā)展的同時，注重人類思維和行為的嚴謹性，減少情緒和認知偏差帶來的主觀錯誤等。