图谋按：笔者撰写的博文《高校图书馆专业馆员职业能力的思考》（https://blog.sciencenet.cn/blog-213646-1495879.html），河滨加州大学麦子老师评论：“图书馆员需要做AI做不到的事情和服务，比如社区服务讲座，给儿童讲故事什么的。有些同行天真的认为，我现在能用deepseek，这算与时俱进了吧？这其实蛮天真的。前几天听说过，有些公司把AI使用得最好的人的职位都撤了，因为你给公司指明了方向。”我的第一反应是——哪些事情和服务AI做不到，图书馆可以做到？换种表述是——图书馆在AI时代不可替代的服务与价值是什么？近几年，我花了不少时间和精力关注与体验生成式AI的研究进展与实际应用。受到诸多制约，我的关注与体验是肤浅的，或者说是粗浅的。尽管如此，作为高校图书馆工作者，我已深深地感受到，AI技术飞速发展，专业馆员职业能力需要“同频共振”，尽力争取在有限的职业生涯中“高高兴兴上班，平平安安回家”。本文直接采用“豆包”生成结果。

       在 AI 技术飞速发展的时代，图书馆虽然面临着信息获取方式的变革，但凭借其独特的定位和功能，依然拥有不可替代的服务与价值。这种不可替代性体现在对信息质量的筛选、对人的深度关怀、对知识生态的构建等多个维度，具体如下：

一、信息筛选与权威知识保障：对抗 AI 时代的 “信息混沌”

AI 技术（如大语言模型）能快速生成海量信息，但存在内容准确性参差不齐、来源模糊、易受偏见或错误数据影响等问题。而图书馆的核心价值之一，在于为用户提供经过专业筛选的 “可靠知识基底”：

权威资源整合：图书馆通过采购、馆藏建设，汇聚经过出版审核的书籍、期刊、数据库等，确保信息的学术性、真实性和版权合规性。例如，科研人员需引用的核心文献、学生需要的教材教辅，其权威性是 AI 生成内容难以替代的。

深度信息导航：AI 擅长 “碎片化问答”，但图书馆员能通过专业素养，帮助用户从海量信息中定位 “高价值资源”，尤其是针对复杂研究主题（如历史考据、法律条文解读），提供系统化的文献脉络和检索策略，避免用户被 AI 的 “伪知识” 误导。

反信息茧房作用：AI 推荐算法常基于用户偏好推送同质化内容，而图书馆的馆藏体系涵盖多元视角（如不同学派的著作、小众领域的研究），鼓励用户接触 “非偏好信息”，培养批判性思维。

二、人文关怀与个性化服务：超越 AI 的 “工具理性”

AI 本质是高效的信息处理工具，但图书馆作为 “人文空间”，能提供 AI 难以复制的情感连接、个性化支持和包容性服务：

对特殊群体的适配服务：例如，为视障用户提供盲文书籍、有声读物和辅助设备，为老年人提供数字化设备使用培训（如教老人用电脑查资料），这些服务需要对用户需求的深度理解和人文关怀，而非 AI 的标准化输出。

学习过程的陪伴与引导：针对儿童，图书馆的 “亲子阅读活动”“绘本讲解” 不仅传递知识，更培养阅读习惯和亲子互动；针对青少年，图书馆员能根据其兴趣推荐书籍，引导他们从 “被动接受信息” 转向 “主动探索知识”，这种 “育人” 功能是 AI 的机械推荐无法替代的。

社区文化纽带作用：图书馆通过讲座、读书会、展览等活动，成为社区居民交流的公共空间，承载着文化认同和社会联结的功能。例如，地方图书馆的 “本土历史展览” 能增强居民对家乡的归属感，这种情感价值与 AI 的 “信息传递” 有本质区别。

三、知识保存与文化传承：对抗数字时代的 “记忆消逝”

AI 依赖数字数据，但数字信息存在易篡改、存储介质寿命有限、技术迭代导致格式失效等风险，而图书馆是人类知识与文化的 “永久存档者”：

实体文献的不可替代性：古籍、手稿、地方文献等实体资料具有唯一性和历史价值，其纸质载体能长期保存（如敦煌遗书、名人手稿），且触摸、翻阅实体文献的体验本身就是文化传承的一部分，AI 的数字扫描无法完全替代。

数字资源的长期保存：图书馆通过 “数字归档” 技术，对网络文献、数字出版物等进行标准化存储和格式转换，确保未来 世代（generations） 仍能访问今天的数字资源（如保存早期网页、社交媒体内容），避免 AI 时代 “信息瞬时性” 导致的文化记忆断裂。

多元文化的保护：图书馆尤其重视小众文化、濒危语言的文献收集（如少数民族古籍、地方方言资料），这些资源因受众有限，AI 模型往往缺乏训练数据，而图书馆的保存使其免于湮灭，维护了文化多样性。

四、信息素养教育：培养 AI 时代的 “批判性使用者”

AI 的普及让信息获取更便捷，但也要求人们具备辨别信息真伪、合理使用工具、保护自身权益的能力，而图书馆是信息素养教育的核心阵地：

反 AI 滥用的能力培养：图书馆通过课程或讲座，教用户识别 AI 生成内容的痕迹（如逻辑漏洞、事实错误），理解 AI 算法的局限性和偏见（如性别、种族偏见），避免盲目依赖 AI。

数字版权与伦理教育：在 AI 频繁涉及 “数据爬取”“版权侵权” 的背景下，图书馆引导用户认识知识产权（如合理引用文献、区分原创与 AI 生成内容），培养信息伦理意识。

研究方法的系统训练：针对学生和科研人员，图书馆员教授 “如何结合 AI 工具与传统研究方法”（如用 AI 初步筛选文献，但通过图书馆数据库验证来源），帮助他们建立严谨的学术规范。

五、平等获取知识的公益属性：平衡 AI 时代的 “信息鸿沟”

AI 技术的使用依赖设备、网络和数字技能，可能加剧 “信息不平等”（如低收入群体、农村地区难以接触先进 AI 工具），而图书馆的公益属性是平衡这一鸿沟的关键：

免费资源的普惠性：图书馆向所有人开放馆藏资源（包括数字资源、AI 相关工具的公共使用终端），无需用户付费购买会员或高端设备，确保弱势群体也能获取知识。

数字技能的普及：针对不熟悉 AI 工具的群体（如老年人、偏远地区居民），图书馆提供 “AI 基础操作”“智能设备使用” 等培训，帮助他们适应技术变革，避免被时代边缘化。

总结：图书馆是 AI 时代的 “知识锚点”

AI 改变了知识的传播方式，但图书馆的核心价值 ——权威信息的守护者、人文关怀的践行者、文化记忆的保存者、信息素养的培育者、知识平等的推动者—— 始终不可替代。它不仅是 “存放书籍的地方”，更是一个能让人在技术洪流中沉淀思考、连接社群、传承文明的 “精神空间”，这正是其在 AI 时代的独特意义。

延伸阅读：

（1）生成式AI发展现状：技术突破、应用场景与未来趋势 （“豆包“生成）

生成式 AI 目前正处于快速发展阶段，在技术上取得了诸多突破，广泛应用于多个领域，未来也有着广阔的发展前景。以下是具体的发展现状及未来趋势分析：

技术突破

企业级战略转型：以微软、谷歌为代表的头部科技公司，逐步将大模型从开放 API 服务转向垂直行业解决方案。如微软 Azure AI 推出 “行业模型工厂”，允许企业基于私有数据训练定制化模型，同时通过差分隐私技术保障数据安全。

轻量化模型崛起：为应对算力成本与延迟问题，轻量化模型成为核心趋势。Meta 发布的 Llama-3-7B 在参数量减少 70% 的情况下，通过动态稀疏激活技术实现了与千亿级模型相近的文本生成质量。三星的定制化 HBM 与台积电 CoWoS 先进封装技术，使边缘设备运行 10B 以下模型成为可能。

多模态生成发展：OpenAI 于 2024 年底推出的 GPT-5 Vision，首次实现文本、图像、视频的跨模态连贯生成。其核心技术 “时空注意力机制” 可解析视频帧间语义关联，在影视预演、工业设计等领域引发革命。

具备推理能力：现代生成式 AI 展现出类似人类的 “思考” 或 “推理” 能力。在回答复杂问题时，会先分析问题、提出解法、验证解法，最终给出答案，如 DeepSeek 模型在分析姜子牙和邓布利多对决问题时，就体现了强大的推理能力。

AI 智能体出现：能够执行多步骤、交互式任务的 AI 智能体开始出现。如 ChatGPT 的 Deep Research 功能可自动上网搜索并迭代挖掘信息，Operator 技术能让 AI “操作” 鼠标键盘完成任务，如找到特定表单并填写等。

应用场景

影视创作领域：可灵 AI 等工具已广泛应用于广告营销、影视动画、游戏制作等行业。华策影视从 2023 年起启动 AI 垂类模型研发，2025 年下半年重点短剧项目将由应用 AI 视频生成技术全流程辅助创作，能大幅降低时间与成本风险。

医疗健康领域：DeepMind 的 AlphaGenomics 平台结合基因编辑 CRISPR 数据，可生成个性化抗癌方案，准确率较传统方法提升 32%。国内某三甲医院部署的轻量级问诊模型 “MedBot”，通过 RAG 技术，将误诊率降低至 0.7%。

金融科技领域：摩根大通推出的 “COiN-Gen” 系统，通过分析百年经济周期数据，生成极端市场压力测试场景，帮助机构预判黑天鹅事件。蚂蚁金服的 “智能合规助手” 利用生成式 AI 自动编写反洗钱报告，审核效率提升 5 倍。

教育领域：Khan Academy 的 “AI 导师” 可根据学生错题记录生成定制化学习路径，并动态调整知识图谱。哈佛大学试点 “虚拟实验室”，学生通过自然语言指令生成化学实验仿真环境，危险操作自动触发安全警告。

未来趋势

具身智能发展：特斯拉 Optimus 机器人将整合多模态 GenAI，实现自然语言指挥下的复杂任务执行，推动机器人技术向更智能的方向发展。

法律规范完善：欧盟拟立法赋予高级 AI 系统有限法律责任，未来关于生成式 AI 的法律规范将逐渐完善，开发者需关注合规性工具开发。

生物计算融合：Neuralink 与 DeepMind 合作探索 “脑机接口 + 生成模型”，有望为渐冻症患者等提供意念沟通方案，开启生物计算融合的新篇章。

（2）主流生成式AI模型优劣势分析（注：生成式AI"文心 Tubo 4.5"生成）

生成式 AI 模型种类繁多，以下是对一些主流模型的优劣势分析：

1. GPT-4（OpenAI）

优势

技术架构：采用1.8万亿参数MoE混合专家架构，支持文本/图像/音频实时交互，集成DALL·E 3图像生成模块，视频生成分辨率达8K。

性能表现：在MMLU和HumanEval等基准测试中表现优异，英文能力突出，跨国企业协同办公效率提升400%（如合同生成准确率95%）。

应用场景：适用于创意内容生成（广告提案效率提升400%）、多语言会议实时转录（支持50人同步翻译）等场景。

劣势

中文能力：中文文化理解存在偏差，古诗词解析等任务表现不佳（偏差率达12%）。

部署成本：私有化部署成本超500万美元/年，强依赖谷歌TPU生态。

2. Gemini（Google）

优势

多模态能力：支持图文理解、视觉问答、语音识别，技术架构先进，集成多种功能。

应用场景：适合多模态应用场景（如AI搜索、AI导购、文图创作）。

劣势

公开资料：具体性能数据和应用场景信息相对较少，需依赖有限公开资料。

3. Claude（Anthropic）

优势

场景丰富性：覆盖AI大模型训练、业务决策支持、知识管理等五大场景，提供具体成功案例和量化效果描述。

实施指导：增加培训计划与实施路线图，实际应用指导性强。

劣势

案例真实性：部分成功案例数据可能过于理想化（如“比通用大模型提高35%”缺乏实际依据）。

4. 文心一言（百度）

优势

中文能力：中文语义理解和内容创作表现优异，适用于智能客服、自动摘要等场景。

多模态支持：支持图文问答、图像生成，在短视频审核、电商直播等场景应用广泛。

劣势

英文能力：英文能力相对较弱，跨国应用可能受限。

5. 通义千问（阿里云）

优势

中文与代码能力：中文知识问答错误率低，代码生成与任务执行表现突出。

生态整合：集成于钉钉、阿里云平台，服务上万家企业。

劣势

公开资料：具体性能数据和场景应用信息相对较少。

6. 盘古（华为）

优势

行业定制：在政企、金融、工业制造领域优势突出，支持私有化部署和数据可控。

微调支持：提供行业微调版本，便于客户二次训练。

劣势

公开资料：具体性能和应用场景信息较少，需依赖有限公开资料。

7. 开源模型（如LLaMA、ChatGLM）

优势

透明度与定制性：源代码开放，允许定制优化，社区活跃促进技术创新（如TensorFlow、PyTorch）。

成本效益：适合技术实力强、追求低成本的团体应用，周边模块包装灵活。

劣势

安全风险：商业机密泄露风险，缺乏统一安全标准和规范，开发者水平参差不齐。

稳定性：低质量代码贡献可能影响模型性能和稳定性。

8. 闭源模型（如GPT-4、Gemini）

优势

技术保护：避免核心技术被复制，保持商业竞争优势（如谷歌GPT系列在NLP领域领先）。

安全性与稳定性：专业团队维护，安全性和稳定性高，用户体验好（无需复杂配置）。

劣势

透明度：用户难以了解内部工作机制，对决策过程存在疑虑（如金融、医疗领域信任问题）。

灵活性与成本：可定制性差，使用成本高，依赖开发公司技术更新。

总结：选型建议

企业用户：根据业务目标、数据安全和成本预算选择。

跨国需求优先选GPT-4；中文场景选文心一言或通义千问；政企/工业选盘古。

追求稳定与生态选闭源模型（如GPT-4、Gemini）；技术实力强可选开源模型（如LLaMA）。

开发者：关注社区活跃度与二次开发支持（如ChatGLM、Baichuan）。

用户：从实际体验出发，选择更“懂你”的模型（如Claude适合复杂推理，GPT-4适合代码解释）。

未来，模型融合（语言+图像+搜索结合）、本地部署加速、垂直模型专业化（金融、医疗等）及监管体系完善将成为主流趋势。