基于生成式AI技術(shù)的圖書館閱讀推廣服務(wù)創(chuàng)新模式研究

摘要：在人工智能（Artificial Intelligence，AI）發(fā)展浪潮中，生成式AI技術(shù)在文本創(chuàng)作、圖像生成、視頻制作等領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大潛力，各行業(yè)都在探尋其應(yīng)用及發(fā)展方向。近年來智慧圖書館建設(shè)與AI技術(shù)不斷融合，作為圖書館重點常態(tài)化工作的閱讀推廣服務(wù)，面臨著如何創(chuàng)新和升級的挑戰(zhàn)。通過分析圖書館閱讀推廣服務(wù)現(xiàn)狀及問題，結(jié)合生成式AI模型特點，探討了一系列圖書館閱讀推廣服務(wù)創(chuàng)新模式，包括動態(tài)個性化閱讀路徑、互動式閱讀體驗、視覺內(nèi)容創(chuàng)作，以及基于生成式AI模型的社區(qū)交流和協(xié)作平臺，旨在為智能化閱讀推廣服務(wù)提供理論參考，提高服務(wù)效率和效果，促進(jìn)閱讀文化的繁榮。

關(guān)鍵詞：人工智能 生成式人工智能 圖書館 閱讀推廣

中圖分類號：G250.7

Research on the Innovative Model of Reading Promotion Services in librariesBased on Generative AI Technology

MENG Ni

Guilin Library of Guangxi Zhuang Autonomous Region， Guilin， Guangxi Zhuang Autonomous Region，541100 China

Abstract：In the development wave of artificial intelligence （AI）， generative AI technology has shown great potential in the field such as text creation， image generation and video production， and various industries are exploring its application and development direction. In recent years， the construction of smart libraries has been continuously integrated with AI technology， andthe reading promotion service， as the key normalization work of libraries， is facing the challenge of innovation and upgrading. By analyzing the current situation and problems of reading promotion services in libraries， and combined with the characteristics of the generative AI model， a series of innovative models of reading promotion services in libraries are discussed， including dynamic personalized reading paths， interactive reading experiences， visual content creation， as well ascommunity communication and collaboration platformsbased on the generative AI model， aiming to provide theoretical reference for intelligent reading promotion services， improve service efficiency and effect and promote the prosperity of reading culture.

Key Words： Artificial intelligence; Generative artificial intelligence; Library; Reading promotion

近年來，人工智能技術(shù)迅速發(fā)展并受到廣泛關(guān)注，隨著GPT、Stable Diffusion、Sora等生成式AI技術(shù)的興起，它們?yōu)槲谋緞?chuàng)作、圖像制作、視頻生成等多個領(lǐng)域帶來了革命性的智能體驗，這些技術(shù)不僅展示了AI在知識理解和創(chuàng)造方面的巨大潛力[1]，也為圖書館閱讀推廣服務(wù)帶來了前所未有的創(chuàng)新機遇。

國家圖書館“十四五”發(fā)展規(guī)劃強調(diào)了應(yīng)用云計算、人工智能等前沿技術(shù)，不斷拓展參考咨詢、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、閱讀推廣等專業(yè)知識服務(wù)的廣度和深度，以實現(xiàn)圖書館知識服務(wù)能力的智慧化轉(zhuǎn)型[2]。特別在2023年9月，國家圖書館與百度的戰(zhàn)略合作進(jìn)一步推動了圖書館智能化應(yīng)用的落地。隨著AI技術(shù)與圖書館服務(wù)不斷地融合發(fā)展，作為圖書館重點常態(tài)化工作的閱讀推廣服務(wù)，將面臨著如何創(chuàng)新和升級的挑戰(zhàn)。

本文旨在探討如何將生成式AI技術(shù)應(yīng)用于圖書館閱讀推廣服務(wù)中，構(gòu)建基于生成式AI的創(chuàng)新服務(wù)模式。我們期望為圖書館在人工智能時代下的閱讀推廣工作提供理論參考，推動圖書館服務(wù)向更高效、個性化、智能化的方向發(fā)展。

1 生成式AI技術(shù)與閱讀推廣綜述

1.1 人工智能的概念與生成式AI

人工智能通常被認(rèn)為是一門致力于研究、設(shè)計及應(yīng)用模擬、延伸和擴充人類智能行為的理論與技術(shù)的學(xué)科。其核心目標(biāo)在于創(chuàng)造出能夠自主學(xué)習(xí)、理解、推理、規(guī)劃及感知的系統(tǒng)，通過計算機程序或機械設(shè)備實現(xiàn)這些與人類智能相似的功能。

在人工智能的眾多分支中，生成式AI標(biāo)志著技術(shù)的革新飛躍。它利用深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，如變分自編碼器（Variational Autoencoders， VAEs）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks， GANs）以及OpenAI推出的GPT系列，賦予計算機從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)并生成新穎內(nèi)容的能力。與傳統(tǒng)的識別或分類AI模型相比，生成式AI技術(shù)突破了以往的限制，能夠創(chuàng)造出一系列與原始學(xué)習(xí)模式一致的新內(nèi)容，覆蓋文本、圖像、音頻和視頻等多種形式。特別是OpenAI的Sora項目，在視頻內(nèi)容生成方面展示了生成式AI技術(shù)的前沿應(yīng)用，它能根據(jù)文本描述生成高質(zhì)量的視頻內(nèi)容，為內(nèi)容創(chuàng)作和數(shù)據(jù)增強領(lǐng)域帶來了新的突破。

1.2 生成式AI的相關(guān)研究

在Bandyopadhyay，Saha，Pal（2023）的研究中，對生成式AI的最新進(jìn)展進(jìn)行了全面回顧，特別是針對生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）、變分自編碼器（VAEs）以及變換器（Transformers）等前沿模型的開發(fā)和應(yīng)用[3]。這些模型在圖像合成、文本生成、自然語言處理等方面有著極大的應(yīng)用潛力，為解決復(fù)雜問題和推動創(chuàng)意藝術(shù)提供了新的途徑。研究詳細(xì)探討了這些技術(shù)在多媒體制作、網(wǎng)頁開發(fā)、藝術(shù)創(chuàng)作以及電子學(xué)習(xí)平臺中的具體應(yīng)用，揭示了生成式AI如何推動內(nèi)容創(chuàng)造的自動化和個性化，實現(xiàn)技術(shù)突破，從而提升音頻與視頻的質(zhì)量，生成高質(zhì)量的圖形與動畫。

1.3 圖書館閱讀推廣服務(wù)概述

圖書館閱讀推廣服務(wù)是圖書館為了激發(fā)和提升公眾的閱讀興趣、習(xí)慣和文化素養(yǎng)，而采取的一系列策略和活動[4]。這些服務(wù)旨在向讀者介紹和推薦各類閱讀材料，包括書籍、期刊、電子資源等，以及通過組織各種形式的閱讀活動，如讀書會、作家講座、閱讀競賽、主題展覽等，來促進(jìn)讀者對閱讀的熱愛和參與。

閱讀推廣服務(wù)的核心目標(biāo)是擴大閱讀的覆蓋面和深度，提升公共圖書館在文化教育領(lǐng)域的作用。這不僅涉及傳統(tǒng)的紙質(zhì)閱讀資源，也包括數(shù)字化資源和多媒體內(nèi)容的推廣。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，圖書館閱讀推廣服務(wù)也在不斷創(chuàng)新，越來越多地利用網(wǎng)絡(luò)平臺、社交媒體和移動應(yīng)用等新興工具進(jìn)行閱讀推廣和互動交流，拓寬了服務(wù)的方式和途徑。

1.4 生成式AI技術(shù)在圖書館領(lǐng)域的應(yīng)用

生成式AI技術(shù)在圖書館服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用仍正處于初級探索階段，目前的應(yīng)用范圍和技術(shù)深度受限，例如：在聊天機器人和個性化推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域，這些應(yīng)用更多依賴于傳統(tǒng)的計算機技術(shù)。盡管生成式AI技術(shù)在內(nèi)容生成和個性化推薦等多個維度上展現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿蛻?yīng)用前景，其在圖書館服務(wù)的廣泛利用還面臨諸多挑戰(zhàn)。未來的研究和實踐需要聚焦于加速技術(shù)融合的步伐，培養(yǎng)和吸引更多的專業(yè)人才，并探索生成式AI技術(shù)與圖書館服務(wù)有效整合的創(chuàng)新模式，從而在促進(jìn)閱讀文化的傳播和提升公眾閱讀體驗方面發(fā)揮更大作用。

2 圖書館閱讀推廣服務(wù)現(xiàn)狀及問題分析

圖書館的閱讀推廣服務(wù)在促進(jìn)公共閱讀文化及提升社會文化素養(yǎng)方面扮演著至關(guān)重要的角色[5]。這些服務(wù)通過策劃一系列多元化的閱讀活動及提供廣泛的圖書資源，顯著提高了閱讀的參與度和普及率，隨著數(shù)字化資源及在線平臺的普及，圖書館服務(wù)的可達(dá)性和覆蓋范圍得到了顯著提升。然而，在AI技術(shù)迅速發(fā)展的背景下，推動圖書館服務(wù)向全面化與智慧化發(fā)展，已成為圖書館閱讀推廣工作的核心任務(wù)。在分析當(dāng)前的閱讀環(huán)境與讀者需求的基礎(chǔ)上，圖書館的閱讀推廣服務(wù)還需應(yīng)對若干挑戰(zhàn)和問題。

2.1 缺乏專業(yè)的閱讀指導(dǎo)

由于缺乏高效的導(dǎo)航和指導(dǎo)機制，讀者在檢索圖書館的豐富信息資源時往往遭遇低效率的困擾，不得不耗費大量的時間和努力去尋找所需的資料。這種檢索的低效性不僅浪費了讀者的寶貴時間，還有可能因找不到滿意的資料而削弱其閱讀的積極性。

進(jìn)一步而言，這種不便捷的檢索體驗對讀者的滿意度和對圖書館服務(wù)的忠誠度產(chǎn)生了直接的負(fù)面影響，可能會導(dǎo)致讀者對圖書館整體服務(wù)產(chǎn)生不利的看法，從而損害圖書館在公眾心中的形象和信譽。

2.2 服務(wù)效果具有局限性

在推廣閱讀文化的過程中，面對較少利用圖書館資源或處于地理位置偏遠(yuǎn)的讀者，閱讀推廣活動的輻射范圍和實際效果存在顯著局限性，這一問題主要體現(xiàn)在服務(wù)覆蓋范圍的不足和活動設(shè)計的不足兩個方面。

服務(wù)覆蓋范圍的不足導(dǎo)致那些較少使用圖書館資源或居住在偏遠(yuǎn)地區(qū)的讀者，無法充分利用圖書館提供的優(yōu)質(zhì)資源和服務(wù)。與此同時，閱讀推廣活動的設(shè)計往往無法吸引或滿足不同讀者群體的具體需求，缺乏創(chuàng)新和針對性的活動設(shè)計難以激發(fā)讀者的興趣和參與度，導(dǎo)致閱讀推廣活動的實際效果未達(dá)預(yù)期。

2.3 服務(wù)需求及技術(shù)環(huán)境的多樣化

隨著讀者對圖書館服務(wù)期望的提升，以及數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，閱讀推廣工作變得更加復(fù)雜和多樣化。圖書館工作人員不僅需要管理和推廣龐大的圖書和數(shù)字資源，還需要組織各類活動如講座、研討會和互動讀書會等。這些服務(wù)需求的多樣性要求工作人員具備廣泛的知識和技能，掌握最新的技術(shù)和媒體使用方法。從傳統(tǒng)的圖書管理到數(shù)字資源的維護(hù)，再到活動策劃和執(zhí)行，工作內(nèi)容的廣泛性和復(fù)雜性顯著增加，導(dǎo)致工作人員難以迅速響應(yīng)讀者需求，進(jìn)而影響了閱讀推廣服務(wù)的效率。

2.4 讀者溝通的挑戰(zhàn)

隨著圖書館服務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和社區(qū)參與度的提高，讀者溝通變得更加復(fù)雜。越來越多的讀者期望能夠通過各種在線渠道與圖書館互動，而且隨著個性化服務(wù)成為趨勢，還需要圖書館工作人員能夠了解和識別不同讀者群體的特定需求和興趣，這不僅增加了工作的復(fù)雜度，同時也要求工作人員具備良好的溝通技巧和創(chuàng)新能力。

圖書館在線服務(wù)時，讀者通常期待能夠得到快速且有效的回應(yīng)。這要求圖書館工作人員能夠及時監(jiān)控各種溝通渠道，迅速響應(yīng)讀者的咨詢和反饋。然而，實時監(jiān)控和響應(yīng)可能需要大量的人力資源，特別是在資源有限的情況下，如何保持高效的讀者服務(wù)成為一大挑戰(zhàn)。

3 基于生成式AI的圖書館閱讀推廣模式

實現(xiàn)生成式AI技術(shù)驅(qū)動的閱讀推廣服務(wù)，關(guān)鍵環(huán)節(jié)在于確保其能夠有效地整合生成式AI技術(shù)，以提高圖書館的閱讀推廣效果。本研究提出的創(chuàng)新服務(wù)模式包括以下幾個核心組成部分。

3.1 動態(tài)個性化閱讀路徑

采用GPT-4模型構(gòu)建動態(tài)個性化閱讀路徑。GPT-4模型通過其卓越的自然語言理解（Natural Language Understanding，NLU）和生成（Natural Language Generation，NLG）能力，能為每位用戶量身打造獨特的閱讀體驗[6]。通過綜合運用用戶的閱讀歷史、社交互動反饋及其明確表達(dá)的閱讀偏好來滿足用戶的即時閱讀需求，激發(fā)他們探索新知識的熱情和學(xué)習(xí)動力，豐富讀者的閱讀生態(tài)。

GPT-4模型可以構(gòu)建一個動態(tài)的、多維度的用戶畫像，精確解析用戶的自然語言描述，并據(jù)此預(yù)測和推薦一系列與用戶興趣相匹配的內(nèi)容或資源。這種預(yù)測不僅基于讀者的直接興趣，還能發(fā)掘他們潛在的閱讀需求，推薦他們可能尚未探索但可能感興趣的內(nèi)容，從而實現(xiàn)真正個性化的閱讀推薦。此外，借助實時反饋調(diào)整機制，系統(tǒng)能夠根據(jù)讀者反饋優(yōu)化推薦算法，進(jìn)一步提升推薦的準(zhǔn)確性和讀者滿意度。

3.2 互動式閱讀體驗

采用基于Transformer架構(gòu)的模型（如BERT、XLNet等）開發(fā)互動式閱讀體驗，為圖書館帶來一種全新的創(chuàng)新趨勢[7]。例如：在互動故事場景中，這種方法不僅能夠?qū)崟r生成根據(jù)用戶選擇分岔的故事情節(jié)，提供個性化的故事結(jié)局，而且還支持深度自定義，允許創(chuàng)建者根據(jù)特定主題設(shè)計互動內(nèi)容。這不僅極大地提高了閱讀的趣味性，還增強了內(nèi)容的吸引力和閱讀推廣效果。

此外，通過這種互動式體驗，讀者的參與度顯著提升，由被動接收者轉(zhuǎn)變?yōu)殚喿x過程中的主動參與者。這種參與性不僅促進(jìn)了讀者對閱讀材料的深入理解和長期記憶，還為圖書館提供了一種有效的方式來刺激讀者探索未知領(lǐng)域，激發(fā)閱讀興趣。

3.3 視覺內(nèi)容創(chuàng)作

在圖書館的閱讀推廣活動中，視覺內(nèi)容扮演著至關(guān)重要的角色，它能夠有效吸引和維持受眾的注意力。通過結(jié)合使用Stable Diffusion和Sora模型，我們不僅可以生成與閱讀材料、活動主題緊密相關(guān)的高質(zhì)量圖像，如個性化的書籍封面、主題海報，還可以創(chuàng)造引人入勝的宣傳視頻。Stable Diffusion模型在這一過程中負(fù)責(zé)根據(jù)預(yù)設(shè)主題自動生成獨特的視覺圖像[8]，而Sora模型則基于精心設(shè)計的文本描述，高效地產(chǎn)出相應(yīng)的視頻內(nèi)容[9]。

與此同時，GPT-4模型的應(yīng)用使得文本描述的創(chuàng)作過程變得更加高效和富有創(chuàng)意。通過圖書館工作人員提供一些基本信息和關(guān)鍵字，GPT-4便能夠基于其龐大的知識庫和深度學(xué)習(xí)能力，生成具有高度相關(guān)性和吸引力的文本腳本。這些腳本不僅詳細(xì)描述了預(yù)期的視頻內(nèi)容，還能融入創(chuàng)意元素和情感因素，使最終生成的圖像或視頻更具吸引力和表現(xiàn)力，有效提高閱讀推廣活動的公眾關(guān)注度和參與度。

3.4 實時內(nèi)容更新和擴展

在圖書館的閱讀推廣活動中，保持內(nèi)容的實時更新和擴展是吸引和維持用戶興趣的關(guān)鍵，變分自編碼器（VAEs）技術(shù)提供了一種先進(jìn)的方法來實現(xiàn)內(nèi)容的實時更新和擴展。利用VAE技術(shù)，我們能夠自動化地處理熱點新聞和當(dāng)前事件的內(nèi)容更新，為讀者提供即時且深度的閱讀材料。VAE技術(shù)的應(yīng)用不僅限于生成新聞?wù)?，還擴展到為閱讀材料添加相關(guān)的背景信息，從而使用戶能夠獲得更全面的理解和知識[10]。

通過深度學(xué)習(xí)讀者的閱讀歷史和偏好，系統(tǒng)可以進(jìn)一步自動推薦相關(guān)的閱讀資源。這種個性化的內(nèi)容擴展機制，結(jié)合VAE技術(shù)的生成能力，可以確保讀者總能接觸到與其興趣緊密相連的最新和最相關(guān)的信息。此外，這種技術(shù)還可以被用于識別和推薦圖書館藏書中與用戶當(dāng)前閱讀主題相關(guān)的其他材料，從而促進(jìn)藏書的發(fā)現(xiàn)和利用。通過這種方式，圖書館能夠為讀者提供一個動態(tài)更新、豐富多樣的閱讀環(huán)境，有效促進(jìn)閱讀的深度和廣度。

3.5 社區(qū)交流和協(xié)作平臺

構(gòu)建AI驅(qū)動的社區(qū)交流和協(xié)作平臺，通過集成GPT-4和BERT模型等生成式AI技術(shù)，增強平臺的內(nèi)容理解、分類及個性化推薦能力。利用先進(jìn)的AI技術(shù)對讀者發(fā)布的閱讀筆記、書評和討論等進(jìn)行深度分析，實現(xiàn)精確的內(nèi)容分類和標(biāo)簽化。此外，利用GPT-4模型的文本生成能力，不僅可以回應(yīng)讀者討論，還能基于讀者的互動和閱讀偏好，創(chuàng)造性地推薦新的閱讀材料或生成能引發(fā)進(jìn)一步討論的新話題，從而促進(jìn)更豐富的知識交流和文化共享。同時，生成式AI技術(shù)還能自動編寫社區(qū)動態(tài)摘要，讓讀者能夠及時獲取并參與到最新的討論和流行話題中，進(jìn)一步提高了社區(qū)的活躍度和用戶的參與感。

利用生成式AI技術(shù)構(gòu)建的圖書館社區(qū)交流和協(xié)作平臺，不僅可以為讀者提供一個豐富的、互動性強的閱讀和討論環(huán)境，還能通過深度學(xué)習(xí)模型提升社區(qū)內(nèi)容的吸引力和個性化，有效促進(jìn)讀者之間的知識交流和文化共享，滿足不同讀者群體的需求，為圖書館創(chuàng)建一個充滿活力的數(shù)字化智慧閱讀社區(qū)。AI驅(qū)動的社區(qū)交流和協(xié)作平臺將突破時間和空間的限制，大幅擴展圖書館閱讀推廣服務(wù)的覆蓋范圍，確保更廣泛的讀者群能夠無縫接入并受益于圖書館提供的多元化服務(wù)，從而為圖書館閱讀推廣工作帶來了前所未有的廣闊視野和深遠(yuǎn)影響。

4 結(jié)語

生成式AI技術(shù)正在構(gòu)建圖書館閱讀推廣服務(wù)的未來，通過應(yīng)用GPT、BERT和Sora等先進(jìn)模型，生成式AI在個性化閱讀推薦、互動體驗創(chuàng)建及高質(zhì)量視覺內(nèi)容生成等方面展現(xiàn)出巨大潛力。這些技術(shù)不僅能夠滿足讀者多元化的閱讀需求，還能夠提高圖書館閱讀推廣工作的效率和效果，為讀者提供更豐富、更精準(zhǔn)的服務(wù)。

隨著生成式AI技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，預(yù)期圖書館能夠推出更多的創(chuàng)新服務(wù)，有效地促進(jìn)閱讀文化的繁榮。生成式AI技術(shù)正成為推動圖書館服務(wù)創(chuàng)新、實現(xiàn)閱讀推廣服務(wù)智能化的關(guān)鍵力量，將引領(lǐng)圖書館閱讀推廣服務(wù)不斷邁向新紀(jì)元。

參考文獻(xiàn)

[1] 汪聰，張春紅，高楠，等.面向人工智能生成內(nèi)容時代的圖書館服務(wù)適應(yīng)與創(chuàng)新[J/OL].情報理論與實踐：1-10[2024-03-08].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.1762.G3.20240220.1245.002.html.

[2] 國家圖書館“十四五”發(fā)展規(guī)劃[EB/OL].（2021-09-01）.[2024-03-16].https：//www.nlc.cn/upload/attachments/2023-04-14/4dd2526a.pdf.

[3] BANDYOPADHYAY T ，SAHA S ，PAL D .Beyond imitation： Exploring novelty in generative AI[J].International Journal of Advanced Research in Science， Communication and Technology，2023，3（2）：472-475.

[4] 于良芝，于斌斌.圖書館閱讀推廣：循證圖書館學(xué)（EBL）的典型領(lǐng)域[J].國家圖書館學(xué)刊，2014，23（6）：9-16.

[5] 趙洪香.閱讀推廣與全民素養(yǎng)提升[J].河南圖書館學(xué)刊，2021，41（6）：15-17.

[6] 吳若航，茆意宏.ChatGPT熱潮下的圖書館服務(wù)：理念、機遇與破局[J].圖書與情報，2023（2）：34-41.

[7] 楊宛琪.選擇式機器閱讀理解的研究與實現(xiàn)[D].北京：北京郵電大學(xué)，2022.

[8] 鄭凱，王菂.人工智能在圖像生成領(lǐng)域的應(yīng)用：以Stable Diffusion和ERNIE-ViLG為例[J].科技視界，2022（35）：50-54.

[9] O'CALLAGHAN J .How OpenAI's text-to-video tool sora could change science - and society[J].Nature，2024，627（8004）：475-476.

[10] 孫肖依.基于變分自編碼器的推薦算法研究[D].北京：北京交通大學(xué)，2022.