人工智能助力档案开发利用

一、引言

档案作为人类社会活动的原始记录，承载着历史记忆与知识价值，其利用开发水平直接关系到档案资源能否转化为社会发展的动力。传统档案利用开发模式存在检索效率低、资源挖掘浅、服务形式单一等问题，难以满足数字化时代多元化的利用需求。人工智能技术以其自然语言处理、机器学习、计算机视觉等核心能力，为破解档案利用开发的瓶颈提供了全新思路。从语义化检索到智能化鉴定，从知识图谱构建到沉浸式服务，人工智能正全方位重塑档案利用开发的流程与形态，推动档案工作向“智慧化”迈进。

二、人工智能赋能档案利用开发的核心价值

人工智能对档案利用开发的赋能，本质上是通过技术创新提升档案资源的可及性、可用性与价值转化率，具体体现在以下四个维度：

（一）提升档案检索的精准性与效率

传统档案检索依赖关键词匹配，难以处理模糊需求或复杂语义，导致“查不全、查不准”问题突出。人工智能的自然语言处理（NLP）技术可实现对用户查询的语义解析，通过上下文理解、同义词扩展、意图识别等功能，将检索从“关键词匹配”升级为“语义关联”。例如，用户查询“20 世纪 90 年代长三角地区外资企业政策”时，系统可自动识别“长三角”的地域范围、“90 年代”的时间边界及“外资企业政策”的核心要素，跨库联动政务档案、企业档案等多源数据，快速返回精准结果。

（二）深化档案资源的深度挖掘与知识重组

档案资源的价值不仅在于“记录”，更在于其蕴含的规律与关联。人工智能的机器学习与知识图谱技术，可从海量档案中提取关键信息（如人物、事件、时间、地点），并构建多维度关联网络，实现从“零散档案”到“结构化知识”的转化。例如，对民国时期商会档案的分析中，系统可自动识别商号名称、交易记录、人物关系，构建“商业网络知识图谱”，直观呈现区域经济互动模式；对红色档案的挖掘中，通过实体识别与关系抽取，可梳理出革命事件的时间脉络、参与人物及历史影响，为党史研究提供系统化支撑，大幅降低研究人员的信息筛选成本。

（三）优化档案开放鉴定的效率与规范性

档案开放鉴定是平衡档案利用与信息安全的关键环节，传统人工鉴定存在效率低、标准不一、主观性强等问题。人工智能通过深度学习算法，可对档案内容进行敏感信息识别（如涉密数据、个人隐私）、开放等级预判，并自动生成鉴定依据，形成“ AI 初审—人工复核”的高效流程。

（四）创新档案服务的形态与体验

人工智能技术推动档案服务从“被动查询”向“主动推送”、从“文字阅读”向“沉浸体验”升级。通过语音合成技术开发智能导览系统，用户可通过语音交互获取档案解读；利用计算机视觉技术修复历史影像（如褪色照片、破损视频），并结合虚拟现实（VR）构建“历史场景重现”，让用户“穿越”到档案记录的现场。

三、人工智能在档案利用开发中的实践案例

（一）上海市档案馆：语义检索的信创路径探索

上海市档案馆联合技术企业开展“基于分治的文本语义建模”项目，在信创（信息技术应用创新）环境下构建分布式知识库与多维语义模型。该系统突破传统检索对结构化数据的依赖，可解析非结构化档案（如手写文稿、会议记录）的语义，实现“自然语言提问—跨库语义匹配—精准结果返回”的全流程自动化。项目落地后，档案利用咨询的响应时间缩短 60% ，复杂需求的满足率提升 45% ，为信创背景下档案智能化检索提供了可复制的方案。

（二）首都智慧档案“兰台菁华”大模型：政务场景的深度赋能

北京市委办公厅推出的“兰台菁华”大模型，是国内首个聚焦政务服务的档案领域大模型。该模型整合数十年政务档案数据，具备公文生成、决策分析、大事记梳理等六大功能。在政府工作中，工作人员输入“2023 年北京市科技创新政策总结”，系统可自动检索历年政策档案，生成包含政策演变、实施效果、存在问题的结构化报告；在会议筹备中，快速提取历史会议档案中的议程、决议等信息，辅助形成新会议方案。该模型推动档案从“历史记录”转化为“决策支持工具”。

（三）四川红色档案知识库：文化传承的智能化实践

四川省档案馆与媒体集团合作，以“若水”省情语料库为基座，构建红色档案知识库。用户通过自然语言交互，不仅能获取单份档案的扫描件，还能得到系统对多源档案的智能归纳。例如，查询“红军长征在四川的路线”时，系统会自动关联日记、电报、回忆录等档案，生成包含时间节点、途经地点、重要事件的可视化路线图，并标注史料来源。

四、人工智能助力档案利用开发的挑战与应对策略

（一）核心挑战

1. 数据安全风险：档案包含大量涉密信息与个人隐私，人工智能系统的数

据采集、传输与处理过程可能引发泄露风险，如何在技术应用中筑牢安全防线是首要难题。

2. 技术适配性不足：档案数据存在格式多样（如手写体、古籍、音频）、质量参差不齐（如模糊、残缺）等问题，通用人工智能模型的识别精度可能下降，需针对性优化。

3. 人才与资金壁垒：基层档案馆普遍缺乏既懂档案业务又掌握人工智能技术的复合型人才，且硬件部署、模型研发成本较高，制约技术普及。

4. 伦理与规范缺失：人工智能的自主决策可能引发“算法偏见”（如鉴定标准偏差），而当前档案领域尚未形成完善的技术应用规范与伦理准则。

（二）应对策略

1. 构建多层次安全体系：采用数据加密（如区块链技术）保障档案传输与存储安全；建立“权限分级 + 操作留痕”机制，严格限制数据访问范围；档案管理人员应定期进行保密培训，单位内部设立安全督导组，定期开展安全审计，防范算法漏洞。

2. 推动技术本土化适配：针对档案数据特点训练专属模型（如手写识别模型、古籍 OCR 模型）；利用迁移学习技术，将通用模型与档案场景数据结合，提升识别精度。建立不同时期的档案手写体、常用词的数据库，比如民国档案中的文体、用词等。

3. 完善人才与资金保障：通过“校企合作”培养复合型人才（如档案学专业增设人工智能课程）；建立“政府补贴 + 社会参与”的资金机制，鼓励云服务模式降低基层档案馆成本。

4. 制定伦理与技术规范：明确人工智能在档案鉴定、服务中的应用边界，要求关键环节保留人工干预空间；推动行业协会出台《档案人工智能应用指南》，规范技术使用流程。

五、结论

人工智能为档案利用开发带来了革命性突破，从提升检索效率到深化价值挖掘，从优化服务形态到赋能政务决策，技术赋能的成效已在多地实践中得到验证。尽管面临数据安全、技术适配、人才短缺等挑战，但通过构建安全体系、推动技术本土化、完善保障机制，这些问题可逐步化解。未来，随着大模型、知识图谱等技术的持续发展，档案利用开发将实现从“智能化”向“智慧化”的跨越，让档案资源真正成为服务社会发展、传承历史文化的核心动力。

参考文献

[1] 王芳 . 人工智能时代档案管理的变革与挑战 [J]. 档案学研究 ， 2021（2）：56-63.

[2] 上海市档案馆 . 基于语义建模的档案利用服务创新实践 [R]. 2022.

[3] 张照余 . 档案人工智能应用的伦理风险与规制路径 [J]. 中国档案 ，2023（5）：34-37.

[4] 四川省档案馆 . 红色档案知识库建设报告 [R]. 2023.