从信息获取到理解获取：AI时代图书馆员使命的跃迁

文章核心观点概述

北卡罗来纳中央大学图书情报学院助理教授Agnes Pearcy在《从信息素养到AI素养：为图书馆员的新兴责任做准备》一文中，从LIS教育者视角提出了一个根本性命题：AI从根本上重塑了“信息”的内涵，使其从静态的人类创建记录转变为动态的机器生成输出，其来源和可靠性往往不透明。

Pearcy文章的核心论点可归纳为三点：

第一，AI带来了新的数字鸿沟——“AI鸿沟”（AI divide）。那些既能接触AI工具又能批判性使用的人，将在未来课堂和职场更具竞争力；缺乏这种接触的人可能落后。图书馆员的使命已从“确保信息的公平获取”（equitable access to information）扩展到“确保理解的公平获取”（equitable access to understanding）。

第二，LIS领域尚未就AI素养形成统一框架。虽然跨学科对AI素养有广泛共识（理解、批判性评估、伦理应用AI工具），但LIS文献“尚未就一个共享的、领域特定的框架达成一致”。现有方法有的强调技术流畅性，有的优先考虑伦理，还有的关注算法的批判性审视，导致从业者和教育者常常“即兴发挥”。

第三，北卡罗来纳中央大学（NCCU）的“AI与图书馆”课程提供了一个过渡性方案。该课程包含六个主题：AI基础、伦理与政策、AI素养框架、提示词设计、教学应用、公平与获取。Pearcy强调，这只是“过渡性步骤”，最终目标是让AI“在所有课程中以某种形式被讨论和应用”，而非将其孤立为特殊主题，而是“使其正常化为图书馆学专业和伦理景观的一部分”。

三个关键概念的深入解读

1. “AI鸿沟”：数字鸿沟的升级版？

Pearcy提出的“AI鸿沟”概念，本质上是对2000年代“数字鸿沟”（digital divide）讨论的延续和深化。但两者有重要区别：

数字鸿沟主要指硬件和网络接入的不平等——有电脑和宽带的人vs没有的人。AI鸿沟则更复杂，它包含三个层次：

• 接入层：能否使用AI工具（技术门槛、成本）
• 技能层：是否具备批判性使用AI的能力（识别幻觉、评估偏见）
• 认知层：能否理解AI生成内容的本质（概率性输出vs事实陈述）

Pearcy援引北卡罗来纳学生对青少年服务的观察发现：许多图书馆“目前因人员或预算限制缺乏正式的AI举措，但对这一主题表现出日益增长的意识和好奇心”。一些图书馆尝试“低成本、适应发展的活动，如志愿者主导的编程会议、入门AI工作坊，或帮助青少年区分人类和AI生成内容的游戏”。

这种不均衡恰恰说明，AI鸿沟不仅存在于个体用户之间，也存在于图书馆机构之间。资金充裕、技术先进的图书馆能系统性开展AI素养教育，而资源匮乏的图书馆只能零敲碎打。如果图书馆本身就存在AI能力差距，如何承担弥合用户间AI鸿沟的使命？ 

2. “从获取到理解”：使命的质变还是量变？

Pearcy提出的核心转型——“从确保信息公平获取到确保理解公平获取”——听起来顺理成章，但实则蕴含着图书馆职能的根本性扩张。

传统图书馆的使命聚焦于“提供”（provision）：购买资源、组织馆藏、提供检索工具。即使是信息素养教育，核心仍是“如何找到和评估信息”，而非“如何理解信息内容本身”。但AI生成内容的出现打破了这一边界：

• 用户不再需要“找”信息（AI直接生成答案）
• 但用户需要“理解”这个答案是如何产生的、可靠性如何、背后有何局限

这意味着图书馆员要从“信息中介”（information intermediary）转变为“理解中介”（understanding intermediary）。前者的专业基础是编目学、检索理论；后者则需要认知科学、批判性思维教学、甚至AI技术原理的知识。这是否超出了传统LIS教育的准备范围？ 

Pearcy没有回避这一挑战，而是将其视为LIS教育改革的契机。NCCU的“AI与图书馆”课程设计中，“提示词设计”和“模拟AI辅助参考咨询场景”等环节，正是在培养未来图书馆员成为“理解中介”的能力。

3. “过渡性课程”：权宜之计还是必经之路？

Pearcy特别强调，独立的“AI与图书馆”课程只是“过渡性步骤”（transitional step），最终AI应该融入所有LIS课程。这一判断基于历史经验：“正如前几代LIS教育者将新技术融入教学，我们预期人工智能很快将以某种形式在课程中的所有课程中被讨论和应用。”

但这种“融入”真的会自然发生吗？回顾历史，数字图书馆、网络检索这些技术确实逐渐渗透到LIS各门课程中，但其前提是：这些技术本质上仍是“工具”，服务于图书馆的传统职能（组织信息、提供获取）。

AI则不同。生成式AI不仅是工具，更是信息本身的生产方式。它挑战的是信息的本体论——什么是信息？谁创造信息？信息如何被信任？这些问题无法简单通过“在每门课加一节AI应用”来解决，而需要对LIS核心概念进行系统性重构。

Pearcy的“过渡性”判断可能过于乐观。更现实的情况或许是：需要一代人的时间，让接受过AI时代训练的LIS教育者成长起来，才能真正实现AI在课程中的有机融入。在此之前，独立的AI课程不是“过渡”，而是“必需”。

国际框架的对照：ACRL与IFLA

Pearcy文中提到，NCCU课程“建立在美国图书馆协会（ALA）图书馆员AI能力和北卡罗来纳公共教育部（NCDPI）数字素养标准的国家指导基础上，这两者都将AI素养确定为新兴教育优先事项”。

让我们对照国际最新框架：

ACRL《高等教育AI能力框架》（2025年10月）包含六大能力域：

• AI基础知识
• 批判性评估AI输出
• 伦理与负责任使用
• AI辅助研究与学习
• AI在图书馆服务中的应用
• 教授他人AI素养

IFLA《图书馆AI战略响应框架》强调四个维度：

• 能力建设（馆员培训）
• 服务创新（AI增强的用户服务）
• 伦理治理（政策制定）
• 倡导（影响AI政策）

NCCU的六模块课程与这两个框架高度契合，但也有独特之处：将“提示词设计”（prompt design）作为独立模块。这一设计颇具前瞻性——提示词工程（prompt engineering）正在成为AI时代的“新检索语言”。正如20世纪图书馆员需要精通布尔逻辑和受控词表，21世纪图书馆员可能需要精通提示词优化和上下文控制。

中国镜鉴：LIS教育的AI转型进展

对照Pearcy描述的北美实践，中国LIS教育的AI整合呈现出“星星之火”态势：

先行者：武汉大学信息管理学院2024年在情报学专业开设“AI与情报分析”课程；北京大学信息管理系将AI应用嵌入“信息检索”和“数据分析”课程；南京大学信息管理学院设立“智能信息服务”方向。

普遍状况：大多数LIS院校尚未系统性整合AI素养培养。2025年中国图书馆学会的调研显示，全国56所LIS院校中，仅12所（21.4%）开设了AI相关独立课程，其余主要通过讲座、工作坊等形式零散涉及。

症结所在：

• 师资准备不足：许多LIS教师自身缺乏AI实践经验
• 课程体系僵化：学分限制导致难以增设新课
• 认识尚未统一：部分教师认为AI是“计算机系的事”

Pearcy文中提到的“过渡性课程”策略，对中国LIS教育或许更具现实意义：先通过独立课程建立师资队伍和教学资源，再逐步渗透到各门课程。武汉大学的经验值得借鉴：他们采用“1+X”模式——1门核心AI课程+X个课程模块嵌入，既保证系统性，又促进渗透性。

深层思考：AI素养的“图情特色”何在？

Pearcy文章引发的一个根本性问题是：图情领域的AI素养与其他领域（如计算机科学、教育学）的AI素养有何不同？ 

文中给出的答案隐含在课程设计中：

• 信息伦理视角：不只是“AI伦理”，而是从信息公平、知识民主的价值立场审视AI
• 用户中心立场：不只是“会用AI”，而是“如何帮助他人用好AI”
• 批判性传统：继承图情领域对商业信息系统的批判态度（如对数据库供应商的议价斗争），延伸到对AI供应商的批判

这正是图情专业不可替代的价值所在。计算机科学家关心AI“做得好不好”，教育学家关心AI“教得好不好”，而图书馆员关心AI“公平不公平、透明不透明、为谁服务”。这种批判性立场，是图书馆百年来捍卫知识自由、信息公平的职业传统在AI时代的延续。

结语：使命的跃迁，还是回归？

Pearcy文章提出的“从获取到理解”的使命转型，乍看是激进的职能扩张，细想却是对图书馆初心的回归。

19世纪公共图书馆运动的先驱者们，从未将使命局限于“提供书籍”。他们通过阅读指导、识字教育、公民讲座，致力于帮助民众“理解”他们所阅读的内容，成为有批判能力的公民。20世纪的参考咨询服务，本质上也是“理解中介”——帮助读者理解如何有效提问、如何评估答案质量。

从这个意义上说，AI时代的图书馆员，不过是在用新技术履行旧使命：让知识不仅可获取，更可理解；让信息不仅能检索，更能批判。这不是使命的跃迁，而是在新技术条件下，对图书馆天职的再次确认。

正如Pearcy文末所言：“今天坐在我们教室里的图书馆员将教导公众关于AI。我们能提供他们的不是每一个答案，而是对AI的基础理解，以及在工具和问题都在演变时持续提问、学习和适应的能力。”

这或许就是LIS教育在AI时代最重要的使命：不是培养AI专家，而是培养能够引导他人在AI迷雾中保持清醒和批判的引路人。