生成式人工智能在圖書館參考咨詢服務中的應用與倫理風險探究

中圖分類號：TP18;G252.6 文獻標志碼：A

0 引言

在數字技術飛速發(fā)展的當下，生成式AI憑借強大的自然語言處理和交互能力，正逐步重塑知識的服務模式與涌現方式[1]。利用生成式AI技術構建智能客服系統快速響應[2]，到自主學習進行內容創(chuàng)作[3]從醫(yī)療輔助精準診斷，到金融風險科學預測，其應用已廣泛滲透到各行各業(yè)。圖書館作為知識生產與傳播的重要樞紐[4]，參考咨詢服務旨在幫助和指導用戶檢索所需信息或提供相關數據、文獻資料、文獻線索、專題內容等[5]。將生成式AI融入圖書館參考咨詢服務，開拓了提升服務效能與質量的新路徑。利用生成式人工智能，可精準理解用戶查詢意圖并做出即時響應[6、處理大規(guī)模用戶咨詢，提供全天候知識服務，打破傳統服務時空限制，讓用戶獲取知識更便捷高效。但和其他新興技術一樣，生成式AI在圖書館參考咨詢服務中的應用也面臨倫理挑戰(zhàn)。這些問題關乎用戶信息隱私、知識產權等權益保障以及圖書館專業(yè)聲譽，更影響該技術在圖書館領域的可持續(xù)發(fā)展。深入探究生成式AI在圖書館參考咨詢服務中的應用模式與倫理風險，對圖書館數字化轉型意義重大。這既能發(fā)揮技術優(yōu)勢，又能識別、規(guī)避風險，確保技術服務于圖書館核心價值與社會使命，為用戶帶來更優(yōu)質、可靠、安全的參考咨詢服務。

1生成式AI技術概述

1.1技術原理

生成式AI主要依托深度學習算法和Transformer神經網絡架構，采用“自回歸”模式對輸入文本進行“預測”[7]。以廣為人知的GPT系列為例，利用大規(guī)模語料庫訓練的生成式自然語言處理模型，具備自動文本生成、智能信息處理、語義搜索與判識、智能圖像生成等功能[8-9]。在學習進程中，模型對海量文本數據進行深度剖析，這些數據廣泛涵蓋學術文獻、新聞報道、文學作品、社交媒體評論等多元領域。通過對這些文本的深度學習，模型能夠更好地捕捉雙向語義依賴，獲取文本中的隱藏信息[10]，諸如詞匯間的共現頻率、不同詞性詞匯的搭配模式等；能夠理解語法結構、語義關系和專業(yè)術語[11]，即詞匯與語句所承載的實際含義及其相互間的語義關聯，包括句子的構成規(guī)則、語序排列規(guī)律等。

當用戶輸入問題或指令時，模型憑借已習得的知識體系，經由復雜的計算與推理流程，生成相應的文本回復。例如，當用戶詢問某一歷史事件的詳盡信息時，模型的海量知識儲備和語義理解能力使其具備較好的零樣本和少樣本學習能力[12]，檢索相關內容，隨后依據特定的邏輯架構與語言表達方式，生成條理清晰、邏輯連貫的回答，向用戶全面闡述該歷史事件的起因、經過與結果等關鍵要素。

1.2發(fā)展現狀與特點

生成式AI技術蓬勃發(fā)展，呈現多元化格局：OpenAI的GPT系列引領全球應用，深度求索的DeepSeek以強大的推理與分析能力解決復雜問題，谷歌BERT在語義理解與文本分類任務中表現卓越，百作者簡介：覃振明（1986—），男，館員，碩士；研究方向：圖書館信息服務。

度文心一言則深耕中文場景，提供本土化語言服務。這些模型在語言理解、響應速度與交互自然度上不斷突破，能夠精準應對從日常查詢到專業(yè)研究的多層次需求，并通過動態(tài)對話優(yōu)化回答。例如，針對用戶追問實時調整解釋維度或補充數據，展現出類人的自適應交互與持續(xù)學習能力。

2生成式AI在圖書館參考咨詢服務中的應用

2.1智能交互升級，實時高效解答

在傳統圖書館參考咨詢模式下，用戶常面臨咨詢高峰期排隊等待，且人工回復受限于知識儲備與工作強度。生成式AI賦能的智能問答系統突破這一瓶頸，它能同時響應大量用戶咨詢， 7×24 小時不間斷服務。基于Transformer的生成式預訓練模型，能夠在大規(guī)模文本數據上進行預訓練，然后通過微調在特定任務上進行優(yōu)化[13]，能精準理解自然語言背后的復雜語義。當用戶提出諸如“后現代主義文學流派在不同國家的發(fā)展差異及代表性作品，圖書館有哪些相關研究資料”這類復雜問題時，AI迅速從海量文獻與館藏數據中提取關鍵信息，生成條理清晰、內容翔實的回答，即時反饋給用戶，極大提升咨詢效率，滿足用戶對信息獲取的及時性需求。

2.2深度洞察需求，實現精準推送

生成式AI憑借強大的數據分析與挖掘能力，深度剖析用戶行為數據。它不僅關注用戶借閱、搜索記錄，還能分析用戶在咨詢過程中的用詞偏好、提問頻率與時間規(guī)律等隱性信息。以一位頻繁借閱經濟學書籍且近期多次咨詢數字貨幣相關問題的用戶為例，生成式AI通過關聯分析，不僅為其推薦經典數字貨幣學術著作、最新研究報告，還推送行業(yè)專家講座視頻、權威學術論壇信息以及圖書館即將舉辦的數字貨幣專題研討會通知，實現從資源到活動的全方位精準推送，滿足用戶在特定領域深人探索的知識訴求，提升用戶對圖書館服務的依賴度。

2.3多元資源整合，助力學術創(chuàng)作

學術研究涉及多類型資源整合，生成式AI可充當高效的學術助手。在文獻綜述生成方面，它能在短時間內遍歷學術數據庫、圖書館館藏文獻，依據研究主題“人工智能在生物醫(yī)學影像診斷中的應用進展”，對不同來源、不同格式的文獻進行篩選、分類與歸納，生成結構嚴謹、內容全面的文獻綜述，涵蓋技術原理、應用成果、現存問題與未來展望。同時，還能根據用戶需求，生成研究報告大綱，細化各章節(jié)要點，提供相關案例與數據支撐，為科研人員節(jié)省大量前期資料整理與框架搭建時間，推動學術研究高效開展。

2.4跨越語言藩籬，拓展服務邊界

在國際交流日益頻繁的背景下，圖書館用戶語言多樣性顯著增加。生成式AI集成先進的多語言翻譯模型，實現多語言實時互譯與咨詢服務。當來自非英語國家的用戶使用母語咨詢時，AI瞬間將問題翻譯成圖書館工作人員熟悉的語言，工作人員解答后，又迅速精準回譯。在涉及專業(yè)領域咨詢時，如“關于納米材料在航空航天領域應用的外文文獻檢索”，生成式AI憑借對專業(yè)術語的準確理解與翻譯，確保信息傳遞無誤，打破語言障礙，使圖書館服務覆蓋全球用戶，提升圖書館在國際文化交流中的影響力。

2.5虛擬化身服務，增強用戶體驗

結合增強現實（AR）和虛擬現實（VR）技術，通過生成式AI創(chuàng)建豐富的虛擬展覽和導覽體驗，增強用戶的互動性和沉浸感，圖書館可打造虛擬咨詢助手化身[14]。這些虛擬形象具備擬人化交互能力，通過語音、表情與肢體動作與用戶互動。在用戶進入圖書館虛擬空間或使用移動端咨詢時，虛擬助手以生動形象出現，引導用戶操作，解答問題。例如，在古籍文獻檢索咨詢中，虛擬助手以古代學者形象展示，結合古籍知識講解與檢索演示，將枯燥檢索過程趣味化，增強用戶參與感與體驗感，拉近用戶與圖書館資源的距離。

2.6知識圖譜構建，深化知識關聯

圖書館應用生成式人工智能等技術構建有關學科和領域的知識圖譜[15]。它對館藏資源進行深度語義分析，將書籍、期刊、論文、多媒體資料等不同載體的知識單元，按照學科分類、主題關聯、人物關系等維度進行關聯整合。當用戶查詢“愛因斯坦的相對論”時，知識圖譜不僅呈現相關書籍、論文，還展示愛因斯坦的學術生涯脈絡、與其他物理學家的學術交流、相對論在不同領域的應用拓展等知識網絡，幫助用戶從孤立知識點拓展到知識體系全貌，促進知識深度理解與創(chuàng)新思維激發(fā)。

2.7智能輔助編目，提升館藏管理

在圖書館館藏資源管理中，編目工作繁瑣且要求準確性高。生成式AI可自動提取文獻關鍵信息，如書名、作者、出版信息、主題詞等，依據國際編目標準進行分類編目。對于內容復雜的跨學科文獻，它能綜合分析內容，精準賦予分類號，避免人工分類的主觀性與誤差。同時，AI實時跟蹤學術動態(tài)與知識更新，對已編目資源進行動態(tài)調整與優(yōu)化，確保館藏資源分類體系與時俱進，提升資源檢索效率與管理科學性。

2.8定制培訓方案，培育信息素養(yǎng)

不同用戶信息素養(yǎng)水平與學習需求各異，生成式AI可以提供個性化的教學和輔導，定制個性化信息素養(yǎng)培訓方案[16]。通過對用戶信息檢索行為、咨詢問題類型的分析，評估用戶信息素養(yǎng)水平，針對薄弱環(huán)節(jié)制定培訓計劃。對于初學者，生成基礎檢索技巧、資源類型認知課程；對科研人員，提供高級檢索策略、文獻管理軟件使用培訓。同時，利用生成式AI生成互動式培訓課件、模擬檢索場景，以實踐鞏固理論知識，全面提升用戶信息獲取、評估與利用能力，使圖書館成為知識傳播與能力培育的重要陣地。

3生成式AI在圖書館參考咨詢服務中應用的倫理風險

3.1 數據隱私問題

生成式AI在訓練與應用過程中高度依賴大量數據，其中可能涵蓋用戶的個人信息、借閱記錄、咨詢歷史等敏感數據。在圖書館場景下，用戶的個人信息，如姓名、聯系方式、身份證號碼等以及借閱記錄所反映的閱讀偏好、知識需求，咨詢歷史所記錄的學習與研究軌跡，這些數據均具有極高的隱私價值。

一旦數據發(fā)生泄露，將對用戶隱私造成嚴重侵害。例如，2023年某知名AI公司曾因數據安全漏洞，致使部分用戶數據被非法獲取，引發(fā)公眾對數據隱私保護的廣泛擔憂。在圖書館環(huán)境中，若用戶數據遭到不當獲取，用戶的閱讀偏好、學術研究方向等隱私信息將面臨曝光風險，甚至可能被不法分子用于精準詐騙或其他非法活動。這不僅會損害用戶的個人權益，還會削弱用戶對圖書館的信任，對圖書館的社會聲譽產生負面影響。

3.2 算法偏見

生成式AI的訓練數據來源廣泛，涵蓋互聯網等多元渠道，這些數據可能存在偏差與偏見。由于數據收集過程的局限性、數據來源的片面性以及社會文化因素的潛在影響，訓練數據中可能夾雜對某些群體、事物的不客觀描述或評價。模型在學習過程中會不自覺地將這些偏見融入其中，導致生成的回答也帶有偏見色彩。例如，在性別、種族等方面的偏見可能體現在對某些職業(yè)、能力的描述中。在回答關于職業(yè)發(fā)展的問題時，可能給出偏向男性或某一種族的建議；在描述不同性別在某些領域的能力時，可能強化傳統的性別刻板印象。在圖書館參考咨詢服務中，若智能系統給出帶有偏見的回答，將對用戶形成誤導，背離圖書館客觀、公正的服務原則，損害圖書館的公信力。這可能引發(fā)部分用戶對圖書館服務的不滿，影響圖書館服務的公平性與可及性。

3.3 內容可靠性

生成式AI生成的內容并非基于真實的知識儲備與邏輯推理，而是基于對數據的統計和模式識別。因此，其生成的回答可能存在事實性錯誤、邏輯漏洞或內容誤導。盡管生成式AI在大規(guī)模數據訓練的基礎上能夠生成看似合理的文本，但它無法真正理解知識的內涵與邏輯關聯。例如，在回答歷史事件、科學知識等問題時，可能出現與事實不符的表述。在描述某一歷史事件的時間、地點或關鍵人物時出現差錯；在解釋科學原理時，可能給出不完整或不準確的解釋。對于圖書館參考咨詢服務而言，提供可靠、準確的信息是核心職責所在，生成式AI內容可靠性方面的問題可能誤導用戶，對用戶的學習和研究產生負面影響。特別是對于學術研究人員和學生等對信息準確性要求極高的用戶群體，錯誤信息可能導致研究方向偏離，造成時間和精力的浪費。

3.4知識產權問題

生成式AI在生成內容時，可能無意識地引用或借鑒受版權保護的作品。盡管模型并非主觀故意侵權，但由于其生成過程基于對大量文本數據的學習與模仿，生成的回答中可能包含與受版權保護作品相似的內容。

在圖書館參考咨詢服務中，若生成的回復涉及侵權內容，圖書館將面臨嚴峻的法律風險。一方面，圖書館可能遭遇版權所有者的法律訴訟，需承擔相應法律責任；另一方面，這將損害圖書館的聲譽與形象，降低用戶對圖書館的信任度。同時，這種行為也侵害了原作者的合法權益，違背知識產權保護的基本原則，不利于知識創(chuàng)新和文化產業(yè)的健康發(fā)展。

4倫理風險應對策略

4.1強化數據安全防護體系

圖書館需逐步完善數據安全管理框架，對數據采集、存儲、傳輸和使用全周期實施嚴格管控。數據采集環(huán)節(jié)應遵循最小夠用原則，明確限定數據收集的目的、范圍及方式，僅獲取與咨詢服務直接相關的必要信息，杜絕過度采集行為。數據存儲時采用先進加密技術對用戶信息進行加密處理，并通過分級授權機制設置訪問權限，僅允許授權人員進行數據操作。同時，建立完整的數據操作日志系統，實現操作行為的全程追與審計。數據傳輸過程中采用HTTPS等安全協議保障數據傳輸安全，防止信息泄露或篡改。建議定期委托專業(yè)安全機構開展全面的數據安全評估，通過模擬攻擊測試等手段查找系統漏洞，及時修復潛在安全隱患。

4.2推進算法優(yōu)化與公平性建設

在引入生成式AI技術時，圖書館應要求技術方對算法進行優(yōu)化升級。訓練數據需確保來源廣泛、結構均衡，避免使用含有明顯偏見的數據集。同時，在算法設計中嵌入公平性規(guī)則，通過技術手段約束模型生成歧視性或偏見性內容。建立多維度的算法評估體系，運用偏差分析工具、公平性評估量表等專業(yè)工具對模型輸出進行人工標注與驗證，及時發(fā)現并修正算法缺陷。建議邀請不同背景的用戶群體參與算法評估，從多元視角識別潛在的偏見問題，保障服務的客觀性與公正性。

4.3構建智能審核與驗證機制

組建由圖書館學專家和多領域專業(yè)人員構成的審核團隊，對AI生成內容進行全流程人工核驗。通過查閱權威文獻、檢索專業(yè)數據庫等方式對事實性信息進行嚴格核查，同時運用邏輯分析工具對內容結構進行合理性校驗，確?；卮鸱线壿嬐评硪?guī)則。

借助知識圖譜等智能工具建立內容驗證系統，通過語義關聯分析與結構化知識比對，評估生成內容的準確性與完整性。建立用戶反饋響應機制，收集并分析用戶對回答質量的評價建議，持續(xù)優(yōu)化審核標準與工作流程。

4.4健全知識產權保護機制

建立生成式AI服務知識產權管理規(guī)范，要求技術合作方確保生成內容的合法性。在合作協議中明確界定雙方在知識產權方面的權利義務，重點要求技術方對訓練數據來源進行合法性審查，禁止使用未授權的版權作品作為訓練素材。

通過線上平臺、宣傳手冊及專題培訓等渠道開展知識產權教育，向用戶普及AI使用中的版權風險。提供具體的內容引用指南，指導用戶正確標注生成內容來源。同時，完善內部知識產權管理體系，建立侵權糾紛應急處理機制，確保能夠快速妥善應對版權爭議。

5結論

生成式AI技術為圖書館參考咨詢服務帶來了革命性的發(fā)展機遇，顯著提升了咨詢效率，拓展了服務范圍并輔助知識發(fā)現，推動了服務模式的創(chuàng)新與進步。然而，其在應用過程中，也伴隨著數據隱私、算法偏見、內容可靠性和知識產權等倫理風險。這些風險不僅威脅用戶權益與圖書館聲譽，也制約了技術的可持續(xù)發(fā)展。通過加強數據安全管理、優(yōu)化算法設計與評估、提高內容審核與驗證能力以及完善知識產權保護機制等策略，可以有效應對這些挑戰(zhàn)，確保生成式AI技術在圖書館參考咨詢服務中的合理、安全、可持續(xù)應用。

展望未來，隨著生成式AI技術的不斷演進，圖書館需持續(xù)關注倫理問題，探索創(chuàng)新應對策略，并與技術提供商、科研機構、法律界等各方協同合作，共同推動技術的健康有序發(fā)展，確保其始終服務于圖書館的核心價值與社會使命，為用戶提供更加優(yōu)質、可靠、安全的參考咨詢服務。

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（編輯李春燕）

Application of generative artificial intelligence in library reference services and research on ethical risks

QIN Zhenming （Library，Guangxi Medical University，Nanning 53OO21，China）

Abstract：Against the backdropof theglobal atention paid to generative AI technologiessuchas ChatGPTand Deepseek，libraries，as key institutions of knowledge services，urgently need to explore the integration path of AI and traditional services.This paper focuses on theapplication of generativeAI in library reference services，deeply analyzes itspositiveeffcts inintellgentinteraction，precise push，multi-resourceintegration，multi-language services，virtualavatars，and inteligentauxiliarycataloging，andcomprehensivelydiscusses theethical risks that accompany it，suchasdata privacyrisks，algorithmic bias，anddoubts aboutthecredibilityof content.By studying strategies todeal with these problems，itaims to provide theoretical supportand practical guidance for libraries to rationallyuse generativeAI technology，helpingthem toeffectivelyavoid ethical riskswhilepromoting theinovative development and long-term stable operation of library reference services.

Key words： generative artificial intelligence; library;reference service;ethical risk