生成式AI的迭代与升级可谓“日新月异”，应用场景越来越多。图书馆需要拥抱变革，图书馆的改革或者转型升级需要找准“着力点”，积极作为。 2022年11月30日OpenAI正式发布ChatGPT之后，生成式AI备受瞩目。笔者自身投入了大量时间和精力进行体验。

       近期（2025年7月24日晚上至今8月1日）），科学网圕人堂专题采用生成式AI作为辅助的博文较多。可以理解为公开实验，也可以视作图谋在“偷懒”。生成式AI种类繁多，近期我用的较多的是"文心 4.5 Turbo""豆包"“Gemini”。我的印象是各有所长，且各自都在进步。我的粗浅体验，使用的更多是文字功能。几乎每家生成式AI，均会有类似表述——“内容由AI生成，无法确保真实准确，仅供参考”。AI生成内容，或多或少有可取之处，也会有“不明觉厉”，实际是不负责任的内容输出。有些内容和表述，看起来有理有据，逻辑清晰，论证有力，实际上可能是“胡编乱造”或“无中生有”。受到诸多制约，有些内容较好识别，有些内容识别很难。“圕人堂服务体系”输出的内容是面向圕人乃至社会公众的。用户的眼睛是雪亮的。图谋的“偷懒“行为，实际是有所顾虑的。《圕人堂话题：图书馆如何应对饮食需求？》（https://mp.weixin.qq.com/s/1tOXKJTvRJbZbpza4-Dx3g）有评论：“如果咱们公众号什么事情都问豆包，那文章的质量就大打折扣了。请还是以建设性的，有针对性实际思考为主，莫怪。“我的回复为：“圕人堂相对是比较务实的，圕人堂运转十余年，圕人堂堂风：贴近现实，关照现实，联系理论，旨在实践。可以用‘豆包’等解决的问题，直接采用无妨。具体到当前这个高频话题，‘豆包’的解答是具有较高参考价值的。”

     “圕人堂服务体系“输出的内容，实际上是各种生成式AI的“语料”来源之一。与圕主题有关的提问，生成内容的信息源有一定比例源自圕人堂服务体系。近几年，我自身的种种实验（包括近期的高频实验），实际是在帮助训练。我自身清晰地体会到，生成式AI回答“圕人堂服务体系“输出的较为个性化、专业化的问题，给出的答案越来越靠谱，但距离“完美无瑕“尚有一定距离。感兴趣者，可以试着让各种生成式AI回答圕人堂服务体系简介，我自己的体会是越来越规整、越来越“负责任”。最初，倘若问“圕人堂的创建者是谁“，答案是五花八门的，甚至根本不认识“圕”字。

       我的体验并没有局限在“圕主题”，还实际咨询了一些医疗方面的问题。比如将“病理诊断“及“出院诊断”信息输入后，让进行病理诊断结果解析。我作为外行的感受是很有帮助，虽然不见得准确，但确实有助于增进了解。有同行职称评审提交材料遇到困惑，让AI回答，其中一个关键问题，AI回答的那么坚定与肯定。我告知：“AI回答的？有些东西，AI是靠不住的。”我建议务必打电话咨询省职称办工作人员予以核实，否则很可能会误了大事。

      当前的生成式AI，种类繁多，功能各异。有中文的、外文的，有收费的、免费的，有相对稳定的、也有很不稳定的……个体的体验，或多或少有盲人摸象的意味。2025年上半年，我花了不少时间和精力，体验多种中外文数据商的生成式AI产品与服务，给我的印象是比较沮丧的，期望值越高越失望。当前的氛围，追求速效，追求最省力最省事、追求投资少见效快，追求个人利益最大化……令人遗憾的是，“欲速则不达”“事与愿违”屡见不鲜。

      生成式 AI 的浪潮里，“体验” 是触摸技术温度的方式，“思考” 则是锚定方向的罗盘。于圕人堂而言，AI 从来不是替代者，而是需要审慎驾驭的工具 —— 它能快速整合信息、提供思路，却替代不了对行业现实的深耕、对用户需求的体察，更替代不了内容输出的责任与担当。这些公开的 “实验”，本质是在探索边界：哪些场景下 AI 能高效赋能，哪些领域必须坚守人的判断。就像面对职称评审的关键问题、病理诊断的专业解析，或是圕人堂需要传递的行业思考，最终的把关者始终是人。技术迭代再快，“贴近现实、关照现实” 的堂风不能丢；工具再便利，内容的真实性、专业性底线不能破。未来的路，大概就是带着这份清醒继续前行：不排斥 AI 的进步，也不盲从技术的神话，让每一次 “偷懒” 都藏着对质量的掂量，让每一次实验都服务于更务实的输出。毕竟，真正有价值的内容，从来不是 AI 生成的 “完美答案”，而是人与技术碰撞中，那份对专业的敬畏与对用户的负责。