AI 时代图书馆馆员素质研究

一、研究背景。

人工智能技术通过机器学习、自然语言处理、大数据分析等技术，已在图书馆的智能检索、资源管理、用户交互等领域实现广泛应用。例如，美国斯坦福大学图书馆利用 AI 构建学术资源推荐系统，提升科研支持效率；中国国家图书馆推出的“智慧馆员”项目，通过机器人完成基础咨询与导航服务。然而，技术的快速迭代与馆员素质的滞后性矛盾日益凸显。根据 2023 年国际图联（IFLA）报告显示，全球仅 37% 的图书馆制定了系统的 AI 培训计划，馆员的技能断层已成为制约图书馆智能化转型的关键瓶颈。

二、研究意义与现状。

现有研究多聚焦于AI 技术的应用场景（如智能分编、虚拟助手），但对馆员素质的系统性研究仍处于探索阶段。国内学者陈婷婷提出“技术工具论”，强调馆员需掌握基础 AI 操作能力；国外学者 Bawden 则从伦理视角指出，馆员应具备算法审查与数据治理能力。本文结合技术哲学与图书馆学理论，构建 AI 时代馆员素质的完整框架，为图书馆人力资源管理提供理论支撑与实践参考。

三、AI 技术驱动下的图书馆变革与挑战

3.1 服务模式的智能化转型。知识服务深度化：AI 技术推动图书馆从“信息提供者”向“知识生产者”转变。例如，上海图书馆的“AI文献分析平台”可自动提取研究热点，生成学科发展报告；新加坡国立大学图书馆利用GPT 模型为科研团队定制文献综述。交互场景多元化：虚拟现实导览、智能语音助手（如科大讯飞 AI 馆员）等技术的应用，要求馆员掌握多模态服务设计能力。

3.2 业务流程的重构。自动化取代低效劳动 :RFID 技术实现自助借还，机器人馆员承担 80% 的重复性咨询工作。数据驱动决策：通过用户行为数据建模，优化资源配置。例如，北京大学图书馆通过 AI 分析座位使用率，动态调整开放时间。

3.3 用户需求的结构性变化。个性化需求激增：AI 时代读者更倾向于即时化、场景化的知识获取，如短视频知识推送。科研支持专业化：学者需要 AI 辅助的科研数据分析工具，馆员需具备学科服务与技术融合的双重能力。

四、AI 时代图书馆馆员的核心素质模型

4.1 技术能力维度。基础技术素养：掌握AI 基本原理（如神经网络、自然语言处理）；熟练使用智能工具。技术整合能力：参与AI 系统优化，例如调试智能检索算法或开发学科知识图谱；典型案例：武汉大学图书馆馆员与计算机学院合作开发“AI 学术助手”。

4.2 跨学科协作能力。 学科知识融合 : 在医学图书馆中，馆员需理解基因数据分析工具的操作逻辑；教育类图书馆需结合 MOOCs 平台设计 AI 学习路径。跨界合作机制：建立馆员—技术团队—用户的协同创新小组（如复旦大学图书馆的“AI 服务实验室”）。

4.3 伦理与人文素养。数据伦理实践：遵循GDPR 等隐私保护法规，避免用户数据滥用；案例：澳大利亚国家图书馆因未审核 AI 推荐算法导致性别偏见，引发社会争议。人文服务内核：在技术应用中保留人文关怀，如为老年读者保留传统服务通道。

4.4 创新与领导力。服务设计思维：利用 AI 工具开发新型服务，如元宇宙虚拟阅读空间； 案例：大英图书馆通过AI 生成莎士比亚剧本互动展览。 组织变革推动力：馆员需成为图书馆数字化转型的“内部变革代理人”。

五、当前馆员素质的突出问题

5.1 技能断层与知识老化。调查显示，国内高校图书馆中仅 29% 的馆员接受过 AI 专项培训（2024 年《中国高校图书馆发展报告》）；部分馆员对AI 工具存在抵触心理，认为其威胁职业稳定性。

5.2 服务理念滞后于技术发展。过度依赖传统参考咨询服务，未充分利用用户画像实现精准推送；缺乏主动探索 AI 服务场景的意识，被动应对技术变革。

5.3 伦理风险防控机制缺失 多数图书馆未制定 AI 伦理审查流程，算法“黑箱”问题普遍存在；用户隐私泄露事件频发，如某省级图书馆因AI 系统漏洞导致借阅记录外泄。

5.4 技术恐惧心理：资源分配失衡，县域图书馆智能培训参与率仅为省会馆的1/3 ， 43% 的资深馆员存在 AI 工具使用焦虑。

六、馆员素质提升的实践路径

6.1 构建分层递进的培训体系。基础层：开设面向全体馆员的 AI通识课程； 开发轻量化学习平台：如国家图书馆" 智学苑"APP 日均使用时长23 分钟。专业层：按岗位定制课程，如技术馆员学习Python 编程，参考馆员研修数据可视化；建立 " 数字导师 " 制度：1 名技术馆员指导5-8 名同事。领导层：营造良好的学习氛围，为馆员提供学习资源的学习平台，鼓励馆员自主学习和终身学习。开设“AI 战略管理”高阶课程，培养技术决策能力。鼓励馆员参与科研项目和创新实践活动，提高创新能力和实践水平。

6.2 校企协同的实践平台建设。与科技企业共建实训基地，例如超星集团的“AI 馆员认证计划”；开展 AI 服务设计竞赛，鼓励馆员提交创新方案。

6.3 提高情境大数据在数字图书馆中的应用。个性化推荐：通过对用户的兴趣和需求进行分析，推荐相应的图书或信息资源，以提高满意度。用户行为分析：通过分析用户在数字图书馆的行为数据，洞察用户的需求和习惯，从而进一步提高数字图书馆的服务质量。资源精准匹：通过情境大数据的分析，对图书馆或信息资源进行精准匹配，提高用户使用效率。

6.4 伦理规范与制度保障。制定《图书馆 AI 应用伦理白皮书》，明确算法透明度与问责机制；设立“伦理审查 - 风险预警 - 应急响应”全流程管理体系。

6.5 职业发展激励创新。将 AI 技能纳入职称评审标准，设立“首席 AI 馆员”岗位；建立“技术津贴 + 项目分红”的复合激励机制。设立奖励机制，对在工作中表现突出的馆员给予奖励和表彰。为馆员提供晋升和发展的机会，激发馆员的工作积极性和主动性。

七、提高馆员技术水平，重构图书馆服务的范式。

服务场景的智能化转型。智能检索系统：如清华大学开发的" 小图" 机器人，实现多模态资源检索准确率 92% 。数据挖掘应用：上海图书馆利用 NLP 技术完成民国报纸的语义关联分析。服务空间再造：新加坡国家图书馆部署AR 导航系统，用户停留时间延长 35% 。

八、 加强职业道德修养。

馆员作为图书馆服理念的具体执行者 , 要树立现代服务理念 , 增强服务意识，提高服务能力，从内心真正地尊重读者，把读者的需求放在首位，作为精神文明建设的重要阵地，馆员应从内心深处增强职业荣誉感，通过自身较强的职业道德素养影响读者。馆员要提高对于读者服务工作的认识，避免职业倦怠感，热爱本职工作，乐于服务读者 , 要加强与读者的交流 , 不仅满足读者的显性需求 , 还要深入挖掘读者的潜在需求并主动提供问题解决方案。

AI 技术正在重塑图书馆的价值链，馆员需通过“技术赋能 + 人文坚守”的双重路径实现角色跃迁。未来研究可进一步探索：人机协同的效能评估模型；全球化背景下馆员 AI 素养的标准化框架；成式 AI 对馆员知识服务模式的颠覆性影响。

参考文献

1. 王兰伟， 张立彬 . AI 时代图书馆员能力框架构建研究 [J].图书馆论坛 , 2023, 43(4): 56-63.

2. 程金华,，李雪. 基于大数据的图书馆智能服务模式研究[J].大学图书馆学报 , 2024, 42(2): 30-37.