Let's Make AGI Real

展望当前图书馆行业，人工智能浪潮带来的变革既充满机遇，也伴随挑战。ALA的这份AI胜任力框架草案正是在这样的背景下应运而生，为行业能力建设提供指导。了解目前的趋势、困难和需求，有助于评估该文件的实际意义和价值。

趋势：AI技术加速融入图书馆服务

自从2010年代后期机器学习技术成熟以来，特别是2022-2023年以ChatGPT为代表的生成式AI引发全球关注，图书馆也开始积极探索AI的应用场景。许多学术图书馆尝试引入AI驱动的聊天机器人来扩展参考咨询和读者服务，例如某些大学图书馆开发了基于大模型的问答助手，帮助回答常见问题、辅助信息检索。这类实践被视为提升服务效率的新途径——简单问题交由AI应答，馆员则专注处理复杂查询，从而优化人力配置。同时，在编目、馆藏管理领域，AI赋能元数据处理也成为热点。一些图书馆和厂商研发了自动主题标引、机器学习辅助编目等工具，以期提高编目效率、扩大规模，并改善资源发现效果。例如Ex Libris公司已在其系统中嵌入AI元数据生成助手；研究者也关注多语种环境下AI助力编目的可行性。总的来看，“AI+图书馆”正从概念走向实践，各类服务环节皆出现AI应用的探索。这一趋势证明ALA框架所涵盖的胜任力（如掌握AI技术原理、在工作中整合AI工具等）具有很强的现实针对性。

挑战：技能鸿沟与伦理顾虑并存

尽管AI应用前景诱人，但图书馆行业在能力准备上仍存在明显短板。一项覆盖美国图书馆从业者的大型调查（760名受访者）显示，大多数馆员对AI基本概念只有中等程度的理解，实际操作经验有限；在讨论AI伦理影响和参与AI项目合作方面存在显著不足。受访者普遍认可AI可能带来的好处，但他们对将AI真正引入工作信心不足，准备度较低。这一结果与国际上的情况类似——2025年一项针对捷克馆员的调研也发现，超过一半的受访馆员每周或每月都在使用某种AI工具，并认为AI在教育资料制作、数据分析等方面有巨大潜力，但同时对伦理风险、隐私问题和自身数字技能不足心存担忧，强烈表达了获得更全面培训的意愿。由此可见，“AI素养鸿沟”正成为图书馆行业面临的突出问题：一方面技术发展迅猛，另一方面从业人员的知识与技能跟进不足。这种反差使得不少馆员在工作中对AI持观望甚至畏难态度。

与此同时，伦理和政策层面的顾虑也令图书馆对拥抱AI有所保留。AI系统常被诟病存在内在偏见和不透明的问题，馆员担心在未充分理解技术的情况下盲目采用AI，可能将算法偏见带入图书馆服务，损害信息中立性。例如，用户隐私是图书馆奉为圭臬的价值，但许多AI应用（尤其是商业云端AI服务）需要收集或处理用户数据，这引发对读者隐私泄露的担忧。法律风险方面，馆员对于AI生成内容的版权地位、数据使用的合规性也感到困惑，一些机构迟迟不敢部署AI技术，部分原因在于缺乏明确的政策指引。技术和资源瓶颈也是挑战之一：AI技术的开发与维护需要IT基础设施和专业技术人员，对于人力和财力有限的图书馆来说是不小的负担。此外，AI系统的环境影响（如高能耗、大量算力需求）也开始受到业界关注。图书馆作为公益机构，需要平衡技术创新与可持续发展的关系，因此对大规模引入AI持谨慎态度。

需求：指导、培训与支持体系

面对上述趋势与挑战，图书馆行业亟需建立完善的AI能力建设支持体系。从业者呼吁获得系统的培训和伦理指南，以便安心且有效地学习并应用AI。具体需求包括：针对馆员不同岗位设计的AI技能培训课程、行业标准的AI伦理准则（明确可为图书馆所接受的AI实践红线）、交流实践经验的平台等。IFLA在其声明中已点明这方面的诉求，强调图书馆培训提供方应确保馆员有机会发展相关数字技能，并建议行业内部搭建交流AI道德最佳实践的论坛。许多专业人士也主张将AI内容纳入图书情报学教育课程，培养未来馆员的技术素养。一些馆员通过实践项目自我培养AI能力的案例也值得关注。例如，美国圣何塞州立大学图书馆在开发AI聊天机器人“KingbotGPT”的过程中，特意将团队成员能力提升作为目标，营造出“学习型团队”的氛围，让每个成员在项目中探索新知识、互相协作成长。这一案例表明，如果有合适的机遇和支持，馆员完全可以边做边学，将实际项目转化为训练AI技能的机会。

总之，图书馆行业对AI能力建设的需求是真实而迫切的：既需要宏观层面的方针指引，也需要微观层面的技能培训支持。在这一大背景下，ALA的AI胜任力框架草案可谓恰逢其时，回应了行业“学什么、怎么学”的关切。正如有研究者指出的那样，该草案实际上提出了一个面向图书馆的AI素养核心组件框架，其应用有望为职业发展和政策制定提供方向