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第五章 战略转型（上）：深化核心职能，升级教育使命

面对系统性的挑战，图书馆不能被动应对，而必须进行一场深刻的战略转型。这场转型要求图书馆重新审视并深化其核心职能，同时紧急升级其教育使命，以应对一个由算法驱动的新信息环境。这是图书馆在AI时代重塑其核心价值的路径图的第一部分，关乎其“为何存在”的根本问题。

核心职能的深化：从信息管理者到知识生态构建者

在开放科学和人工智能的双重背景下，图书馆的核心职能必须超越传统的文献采购、编目和流通，向更深层次的知识生态构建者角色演进。

首先，支持开放科研全生命周期。图书馆应成为开放科学实践的积极推动者和全流程支持者。这意味着其服务需要覆盖从研究构思到成果发布的整个生命周期。具体措施包括：设立专门的开放出版基金，资助本机构研究人员支付OA期刊的APC；积极参与并主导与出版商的“转换协议”谈判，将传统的期刊订阅费转化为支持本机构作者开放发表的费用1；建立专业的“数据馆员”团队，为科研人员提供科研数据管理计划（DMP）的咨询与实施支持；并建设和维护功能强大的机构知识库（IR）和数据仓储，确保这些成果遵循FAIR原则（可发现、可访问、可互操作、可重用），为全球研究者提供长期、可靠的开放访问1。

其次，制定AI生成内容的馆藏发展新策略。AI生成内容的涌现，对图书馆传统的馆藏发展政策构成了根本性挑战。图书馆必须主动制定新的策略，系统性地回答一系列新问题：图书馆是否应该收藏完全由AI生成的作品？如果收藏，应如何建立质量评估和事实核查的标准？如何在元数据中明确标识AI在创作过程中的作用，以保证对用户的透明度？1。一些前瞻性的图书馆已经开始探索。例如，美国克兰斯顿公共图书馆在其馆藏发展政策中明确规定：“完全由人工智能（AI）撰写或叙述的作品将不被考虑纳入馆藏”，旨在捍卫人类创造力的核心价值1。更普遍的策略可能是采取一种更为审慎的方法，即在坚持质量、准确性和原创性等核心选择标准的同时，评估AI辅助作品的价值，并要求出版商和平台提供工具以清晰地识别和筛选此类内容1。

最后，捍卫信息发现的公平性。面对商业发现系统算法的“黑箱”特性，图书馆不能仅仅作为被动的技术采纳者，而应成为信息发现公平性的积极捍卫者。图书馆应主动对所使用的发现系统进行定期的算法偏见审计，评估其对OA资源的发现是否存在系统性偏差1。更重要的是，图书馆应通过技术手段主动提升OA资源的可见度。这包括投入人力优化本机构知识库和OA期刊的元数据质量1，并在链接解析器中集成Unpaywall等工具，当用户遇到付费墙时，系统能自动查找并提供合法的OA版本，从而绕过商业系统的限制，直接将用户引导至可免费获取的全文1。

教育使命的升级：构建面向未来的AI素养框架

信息素养教育是图书馆的核心使命之一。在AI无处不在的今天，这一使命必须紧急升级为AI素养（AI Literacy）教育。图书馆作为大学校园内中立、可信的教育中枢，是承担这一新使命的理想场所1。一个全面的AI素养教育框架应包含以下四大支柱1：

1. 技术原理（Technical Knowledge）：这并非要求用户成为编程专家，而是旨在揭开AI的神秘面纱，帮助他们理解机器学习、算法和大型语言模型等基本概念。通过讲座、工作坊等形式，图书馆可以解释聊天机器人为何会产生“幻觉”（hallucinations），从而培养用户对AI技术能力与局限性的基本认知1。
2. 伦理思辨（Ethical Awareness）：AI技术并非价值中立，其背后嵌入了设计者的价值观和训练数据的偏见。图书馆的AI素养教育应引导用户深入探讨AI带来的复杂伦理问题，包括算法偏见如何加剧社会不公、数据隐私的保护、AI生成内容的知识产权归属，以及技术透明度和问责制的重要性1。
3. 批判性评估（Critical Thinking）：这是信息素养的自然延伸。图书馆需要教授用户一套新的评估技能，以批判性的眼光审视AI生成的信息。这包括：如何验证AI提供的事实和引文的准确性；如何识别和分析AI输出中可能存在的偏见；如何追溯信息来源，判断其训练数据的可靠性1。
4. 实践技能（Practical Skills）：AI素养教育最终要落实在应用层面。图书馆应提供实践指导，教授师生如何高效、合乎规范地使用ChatGPT等AI工具进行学术研究。内容可涵盖如何构建高效的提示词（prompt engineering）以获得精准答案，以及如何在学术写作中正确披露对AI工具的使用，避免学术不端行为1。

通过深化其核心的知识管理与策展职能，并将其历史悠久的教育使命升级为面向未来的AI素养框架，图书馆正在重新确立其在智能时代的社会价值。这不仅是对外部挑战的回应，更是对其自身存在意义的一次深刻重申。这为下一阶段更为具体的技术和基础设施转型，奠定了坚实的战略基础。