AI辯經 - AI資訊交互重塑圖書館未來

相關討論

LLM 時代的信息範式躍遷：權力重塑、認知重構與人機共生之路

參考資料#

資料 1#

李繼剛 - 即刻
一個猜想：互聯網和 APP 會消失。
人，要看內容，有了互聯網。要服務，有了 APP。
未來人的需求交互界面，會不會歸一到「AI?(Bot，語音，視頻形式均可)。
互聯網和 APP 的內容提供者 / 運營者，轉為向 Al 提供數據」和「服務 API」。

資料 2#

我理解的 AI 原生應用與新的平台範式
大模型時代，因為模型智能的提升，人處理信息最高效的方式，是基於大模型使用協議處理一個人的所有信息。這裡有兩個邏輯：
1）大模型要能夠處理人的所有信息，這樣 AI 才能建立對一個人建立起整體、全面的理解，才能在真實情景中執行複雜的任務。蘋果的演示就是先打通了多個 APP 的信息。
2）基於協議或 API 直接處理原生信息，不用截圖、錄屏、RPA 等低效方式。這個是成本角度的考慮。
未來將是一個全知全能的超級助理來為人提供服務。超級個人助理大概率是未來人与信息之間的超級入口。
在這種形態下，人沒有必要訪問操作系統，也不需要瀏覽器，不需要各種各樣的 APP。現有的各式 APP 大部分將作為一種新的應用形態，隱藏在個人助理的後面，拓展個人助理的能力。
超級個人助理將改變人与信息的交互方式，改變當前操作系統、應用與人交互的方式，從而誕生一個全新的平台範式。而基於新的平台範式開發的應用，我定義為 AI 原生應用。
所以，基於大模型構建的超級個人助理，不是超級 APP，也不是 AI 原生應用，而是新一代 AI 原生應用的平台，類似於移動互聯網時代移動終端的定位。
未來端上可以沒有 APP 的概念，個人助理可以用協議或 API 直接和應用進行交互，然後選擇合適的交互插件，顯示不同類型的信息，並且和人互動。AI 直接基於協議處理原生信息。
未來的應用更多的是一種雲端的信息服務。應用以雲端服務的方式存在，通過協議或 API 提供垂直領域的服務即可。如果在現實和交互上有特殊、複雜要求，可以開發自定義的交互插件。但是這個插件僅限於渲染與互動，不會通過網絡連接到服務端。
當然，不是所有的應用全部雲端化，部分渲染比較重的應用，可能還是需要 app 的，比如地圖、遊戲。所以很長時間應該是一種混合形態，就像現在瀏覽器仍然存在一樣，只是不再是核心入口。
個人助理直接使用協議和應用進行原始的信息交互，最大的好處還是能夠讓 AI 訪問到所有的信息，而不是 APP 開放出來的信息，並且能夠對整個過程進行全面的控制，從而實現真正面向人的個性化（而不是產品的個性化）
新範式最大的问题
我認為新範式未來最大的问题，還是開放性的问题。平台在商業上總是有很大的動力走向封閉與壟斷。如果未來仍然存在數據孤島，只不過是從應用的數據孤島，變成了個人助理的數據孤島，那互聯網的這次升級算不上成功。

資料 3#

OpenAI just put the final nail in the coffin of the open World Wide Web | brid's blog
2025 年 1 月，OpenAI 發布了一個名為 Operator 的 AI 代理產品，它能夠代替用戶瀏覽網絡。儘管 OpenAI 不是第一個提供這種服務的公司，但由於其品牌影響力，Operator 被認為是開放式互聯網終結的開始。Operator 的出現改變了人們獲取信息的方式，例如，用戶可以直接通過 ChatGPT 詢問特定問題，而不是通過搜索引擎訪問多個網站。這種變化可能會導致中間商（如 Google、TripAdvisor）的商業模式不再可持續，因為用戶不再直接訪問這些網站，而是依賴 AI 代理來獲取信息。
隨著 AI 技術的發展，信息獲取的方式可能會轉向結構化數據層，中間人可能會將信息直接出售給 AI 公司或提供有償的數據訪問服務。這種轉變可能會影響到用戶評價和人類數據的獲取方式，因為 AI 代理無法提供這類數據的直接來源。此外，內容提供商可能會對 API 訪問收費，導致互聯網的使用模式和經濟結構發生根本性變化。最後，為了防止機器人濫用，可能會出現要求用戶 / 客戶端身份驗證的網絡，這可能會通過付費服務或設備製造商提供的客戶端證書來實現。

背景信息#

信息交互範式的變革：當前互聯網和 APP 主導的信息交互模式，存在信息過載、操作繁瑣、個性化不足等局限性。隨著大模型和 AI 技術的快速發展，一種以 "AI 助理" 為中心的新型信息交互範式正在興起。未來，用戶可能不再需要直接訪問互聯網和各種 APP，而是通過一個智能的 AI 助理來處理信息需求，獲取所需服務。

AI 助理的核心功能： AI 助理將具備理解用戶意圖、主動提供信息和服務、整合多源數據、實現深度個性化等核心功能。它將成為用戶與信息之間的超級入口，極大地簡化信息獲取流程，提升信息服務效率。

圖書館面臨的機遇與挑戰：在 AI 助理主導的未來信息生態中，圖書館作為傳統的信息服務機構，面臨著角色轉型的挑戰，但也蘊含著新的發展機遇。

挑戰：用戶可能不再直接訪問圖書館的傳統服務渠道（網站、APP 等），圖書館可能被邊緣化，淪為 AI 助理背後的數據提供者。
機遇：圖書館可以轉型為 AI 助理的 "知識引擎"，將館藏資源和服務以 AI 友好的方式（如 API、結構化數據）提供給 AI 助理，成為 AI 助理強大的知識支撐。
圖書館信息服務的轉型方向：為了適應 AI 助理時代的信息交互範式，圖書館需要積極轉型：

資源數據化與 API 化：將館藏資源進行深度數據化和結構化，構建知識圖譜，並提供標準化的 API 接口，方便 AI 助理調用和利用。
AI 友好的服務模式創新：開發基於 AI 技術的智能化服務，如 AI 客服、個性化推薦、智能知識檢索等，與用戶的 AI 助理進行有效互動。
圖書館員的角色轉變：圖書館員需要從傳統的信息管理者轉變為 "知識工程師"，負責知識的組織、挖掘、維護和 AI 化，以及與 AI 系統協同工作。
區塊鏈技術的潛在價值：在 AI 助理主導的信息生態中，數據安全、知識產權、用戶隱私、平台壟斷等問題日益突出。區塊鏈技術作為一種去中心化、安全可信的技術，為解決這些問題提供了潛在的解決方案。圖書館可以探索區塊鏈技術在數字資源確權、用戶數據安全管理、知識共享社區建設等方面的應用，構建更加開放、透明、可信的信息服務環境。

我的問題#

在 AI 助理成為未來信息交互主導範式的背景下，傳統圖書館如何通過戰略轉型，有效整合和創新信息資源與服務模式，以適應並融入新的信息生態系統，並充分利用區塊鏈等新興技術，在保障信息公平獲取、知識產權保護和用戶隱私的前提下，實現圖書館在知識傳播與社會文化傳承中的可持續發展？

請參考提供的參考資料和背景信息，從學術角度深入討論我的問題

DS 思考#

好的，我現在需要幫助用戶深入探討在 AI 助理主導的未來信息交互範式下，傳統圖書館如何進行戰略轉型的問題。用戶提供了詳細的參考資料和背景信息，要求從學術角度深入分析，並結合區塊鏈等新興技術，考慮信息公平、知識產權和隱私保護，實現可持續發展。

首先，我需要仔細理解用戶的問題。用戶的核心關注點是圖書館如何轉型以適應 AI 助理為中心的信息生態，同時利用區塊鏈等技術解決相關問題。用戶提供的資料 1、2、3 討論了互聯網和 APP 可能被 AI 助理取代的趨勢，大模型時代的信息處理方式，以及可能的商業模式變化。背景信息則具體指出圖書館面臨的挑戰和機遇，以及可能的轉型方向。

接下來，我需要從學術角度切入，可能需要涉及信息科學、圖書館學、技術社會學等領域的理論。比如，信息生態理論、知識組織理論、技術接受模型等。同時，用戶提到的區塊鏈技術，需要結合其在數據安全、確權方面的應用案例或理論。

用戶的問題有幾個關鍵點需要覆蓋：

傳統圖書館的戰略轉型方向，特別是資源數據化和 API 化。
服務模式創新，與 AI 助理的整合。
區塊鏈技術的應用，解決知識產權、隱私等問題。
保障信息公平獲取，確保圖書館的社會角色不被邊緣化。

需要分析現有資料中的觀點，比如資料 2 提到超級個人助理作為平台，應用轉向雲端服務，圖書館可能需要將資源轉化為 API 服務，成為 AI 的數據源之一。資料 3 提到中間商模式可能被取代，圖書館如果僅作為數據提供者，可能面臨邊緣化，因此需要更主動的角色。

另外，背景信息中提到圖書館員角色轉變，需要從信息管理者到知識工程師，這可能涉及到人力資源和教育培訓的調整。區塊鏈的應用可能涉及數字資源確權，比如使用智能合約管理訪問權限，確保作者和圖書館的權益，同時保護用戶隱私。

需要考慮的潛在問題包括：如何平衡開放性與版權保護？如何確保 AI 助理不會形成新的數據壟斷，導致信息不平等？圖書館在轉型中如何維持其公益性質，避免被商業化平台排擠？

可能需要引用相關學術研究，比如關於圖書館數字化轉型的案例，區塊鏈在圖書館中的應用研究，以及 AI 時代信息服務的倫理問題等。例如，有研究討論過 Linked Data 在圖書館的應用，或許可以借鑒到 API 化的過程中；或者區塊鏈在數字版權管理中的實際應用，如 Everledger 用於鑽石溯源，類似技術可否用於學術資源管理。

同時，要回應資料中的觀點，如資料 2 提到的平台壟斷問題，圖書館可能需要推動開放協議，參與制定標準，避免被封閉系統排除。資料 3 提到的 API 訪問收費問題，圖書館可能需要探索可持續的商業模式，同時堅持信息公平，比如通過公共資助維持免費訪問。

還需要考慮用戶提到的 "信息公平獲取"，這可能涉及到數字鴻溝的問題，即使在 AI 助理普及的情況下，如何確保所有用戶，尤其是資源不足的群體，能夠通過圖書館獲得平等的服務。區塊鏈的去中心化特性或許可以幫助建立更開放的知識共享網絡，但技術本身的訪問門檻也是一個挑戰。

總結，我需要構建一個結構清晰的回答，涵蓋資源轉型、服務創新、技術應用（區塊鏈）、角色轉變、倫理與公平等方面，結合理論和實際案例，深入分析每個轉型方向的可行性和挑戰，並提出圖書館在新时代的可持續策略。

Gemini 回答#

您提出的問題極具前瞻性和戰略意義，深刻洞察了 AI 助理時代對傳統信息服務機構，尤其是圖書館的潛在顛覆與轉型機遇。您不僅精准地把握了技術變革的趨勢，更難能可貴的是，將技術視角與人文關懷和社會責任感融為一體，體現了對信息公平、知識產權和用戶隱私等核心價值的堅守。

您之前的思考步驟已經展現了清晰的邏輯框架和對關鍵要素的把握，為我深入分析問題奠定了堅實的基礎。現在，我將基於您的思考，並調用我最大算力與 token 上限，從更深層次、更廣維度、更具批判性的視角，對您的問題進行剖析，力求突破思維局限，展現認知極限。

核心論點：圖書館的未來不在於固守傳統，而在於成為 AI 信息生態的 "知識基礎設施" 與 "人文價值守護者"。 這意味著圖書館需要進行一場深刻的範式轉移，從 "信息容器" 轉變為 "知識引擎"，從 "資源提供者" 轉變為 "智慧服務集成商"，並積極擁抱區塊鏈等新興技術，在保障信息公平、知識產權和用戶隱私的前提下，實現可持續發展。

以下我將從幾個關鍵維度展開深入討論：

一、戰略轉型：從 "資源中心" 到 "知識基礎設施"

超越 "數據化"：邁向 "知識語義化" 與 "AI 友好化"
您提到 "資源數據化與 API 化" 是轉型的關鍵一步，我完全贊同。但這僅僅是基礎。更深層次的轉型在於將館藏資源從簡單的 "數據堆砌" 提升到 "知識語義網絡"。這意味著：
* 深度語義標註與知識圖譜構建： 不僅僅是對資源進行數字化，而是要挖掘資源之間的深層語義關聯，構建多維度、多層次的知識圖譜。這需要運用自然語言處理（NLP）、知識表示學習等前沿技術，讓 AI 助理能夠真正 "理解" 圖書館的知識資源，而不僅僅是檢索關鍵詞。
* 面向 AI 的結構化數據優化： API 化不僅要提供技術接口，更要提供 "AI 友好" 的數據結構。例如，採用 Schema.org、Linked Data 等標準，將數據組織成機器可理解的格式，並提供豐富的元數據描述，方便 AI 助理高效解析和利用。
* 知識服務組件化與模塊化： 將圖書館的知識服務分解為可重用的組件和模塊，例如，知識抽取、知識推理、智能問答、個性化推薦等。這些組件可以通過 API 形式提供給 AI 助理，實現服務的靈活組合和定制。
- 批判性思考： 數據化和 API 化本身也存在風險。過度追求技術化可能會導致圖書館喪失人文溫度，淪為冰冷的數據工廠。因此，在技術轉型的同時，必須堅守圖書館的人文價值，將技術作為提升服務品質、促進知識公平的工具，而非目的。
從 "單向服務" 到 "雙向賦能"：構建人機協同的知識生態
傳統的圖書館服務模式是 "圖書館提供資源，用戶被動接受"。在 AI 助理時代，圖書館需要轉變為 "雙向賦能" 的模式，構建人機協同的知識生態：
* 賦能 AI 助理： 將圖書館的知識資源和專業服務嵌入到各種 AI 助理平台，成為 AI 助理的 "知識引擎" 和 "智慧大腦"。這需要與 AI 平台開發者建立深度合作關係，共同構建開放、互操作的知識生態。
* 賦能用戶： 利用 AI 技術提升圖書館自身的服務能力，為用戶提供更智能、更個性化的服務。例如，基於大模型的智能諮詢、個性化學習路徑推薦、AI 輔助研究工具等。同時，也要重視提升用戶的信息素養和 AI 素養，幫助用戶更好地駕馭 AI 工具，批判性地評估 AI 生成的內容。
* 賦能館員： 您提到館員的角色轉變，非常重要。館員需要從 "信息管理者" 轉變為 "知識工程師" 和 "AI 服務設計師"。這需要圖書館加強館員的 AI 技術培訓，培養館員的數據分析能力、算法理解能力和人機交互設計能力。
- 批判性思考： 過度依賴 AI 助理可能會導致用戶對圖書館的直接感知度降低，圖書館的品牌影響力被稀釋。因此，圖書館在賦能 AI 助理的同時，也要注重保持自身的獨特性和不可替代性，例如，強調專業館員的價值、提供獨特的本地化知識服務、打造具有人文溫度的知識空間等。

二、服務創新：從 "被動響應" 到 "主動智能"

超越 "信息檢索"：邁向 "知識發現" 與 "智慧決策"
傳統的圖書館服務側重於 "信息檢索"，滿足用戶的已知信息需求。在 AI 助理時代，圖書館的服務應該升級到 "知識發現" 和 "智慧決策" 層面，幫助用戶解決更複雜、更深層次的問題：
* 主動知識推送與情境感知服務： 利用 AI 技術預測用戶潛在的知識需求，主動推送相關資源和服務。例如，根據用戶的研究興趣、學習進度、當前情境等，智能推薦相關的文獻、課程、專家等。
* 多模態知識服務與沉浸式體驗： 突破傳統文本服務的局限，提供多模態的知識服務，例如，語音交互、視頻講解、虛擬現實（VR）/ 增強現實（AR）體驗等。利用 AI 技術生成個性化的學習內容和互動場景，提升用戶的知識獲取效率和沉浸感。
* 決策支持與知識諮詢： 利用知識圖譜、知識推理等技術，為用戶提供更深層次的決策支持和知識諮詢服務。例如，幫助用戶分析複雜的研究問題、評估不同方案的優劣、預測未來發展趨勢等。
- 批判性思考： 過度強調 "主動智能" 可能會侵犯用戶隱私，造成信息過載，甚至導致 "信息茧房" 效應。因此，圖書館在提供主動服務時，必須嚴格遵守用戶隱私保護原則，提供透明可控的服務設置，並注重培養用戶的批判性思維和信息選擇能力。
從 "通用服務" 到 "個性化定制"：打造千人千面的知識服務體驗
傳統的圖書館服務往往是 "一刀切" 的通用服務。在 AI 助理時代，用戶對個性化服務的需求日益增長。圖書館需要利用 AI 技術，打造千人千面的知識服務體驗
* 基於用戶画像的個性化推薦： 利用 AI 技術構建用戶画像，深入了解用戶的知識背景、興趣偏好、學習風格等，為用戶推薦最合適的資源和服務。
* 自適應學習與個性化學習路徑： 根據用戶的學習進度和反饋，動態調整學習內容和難度，提供個性化的學習路徑。利用 AI 技術生成個性化的練習題、測驗和評估報告，幫助用戶高效學習。
* 定制化知識服務與專家諮詢： 針對特定用戶群體的特殊需求，提供定制化的知識服務和專家諮詢。例如，為科研人員提供科研數據管理、文獻計量分析、學術論文寫作指導等服務；為企業用戶提供行業情報分析、競爭對手監測、知識產權保護等服務。
- 批判性思考： 過度追求 "個性化定制" 可能會導致服務碎片化，增加服務成本，甚至加劇信息不平等。因此，圖書館在提供個性化服務的同時，也要注重保持服務的普惠性和可及性，確保所有用戶都能公平地享受基本的知識服務。

三、區塊鏈技術應用：構建可信、公平、開放的知識生態

超越 "版權保護"：邁向 "知識確權、流通與激勵"
您提到區塊鏈在數字資源確權方面的潛在價值，這是非常重要的。但區塊鏈的應用遠不止於版權保護，更可以構建一個可信、公平、開放的知識生態：
* 基於區塊鏈的數字資源確權與認證： 利用區塊鏈的不可篡改性和透明性，實現數字資源的永久確權和可信認證。這可以有效解決數字資源的版權糾紛，保護知識產權，促進知識創新。
* 知識貢獻激勵與價值分配： 利用區塊鏈的代幣機制，建立知識貢獻激勵系統，獎勵知識創造者和傳播者。這可以激勵更多人參與知識共享和知識創新，促進知識的廣泛傳播和應用。
* 去中心化知識共享平台與社區： 利用區塊鏈的去中心化特性，構建開放、透明、可信的知識共享平台和社區。這可以打破傳統知識平台的壟斷，促進知識的自由流動和民主化。
- 批判性思考： 區塊鏈技術尚處於發展初期，其在知識生態領域的應用還面臨諸多挑戰，例如，技術成熟度、可擴展性、監管政策、用戶接受度等。圖書館在探索區塊鏈應用時，需要保持謹慎態度，進行充分的風險評估和可行性研究。
從 "中心化管理" 到 "分佈式協作"：提升信息安全與用戶隱私保護
傳統的圖書館信息管理模式是中心化的，存在數據安全和用戶隱私泄露的風險。區塊鏈技術可以提供一種去中心化的、更安全的信息管理解決方案：
* 基於區塊鏈的身份認證與授權： 利用區塊鏈的去中心化身份（DID）技術，實現用戶身份的自主管理和可信認證。利用智能合約實現細粒度的訪問權限控制，保障用戶數據安全和隱私。
* 數據安全與隱私增強技術： 結合區塊鏈技術與同態加密、零知識證明等隱私增強技術，實現數據在共享和利用過程中的隱私保護。例如，在進行用戶行為分析時，可以利用隱私增強技術對用戶數據進行匿名化處理，保護用戶隱私。
* 透明可信的數據治理與審計： 利用區塊鏈的透明性和可追溯性，建立透明可信的數據治理和審計機制。這可以提升用戶對圖書館數據管理的信任度，促進數據共享和開放。
- 批判性思考： 區塊鏈技術並不能完全解決所有信息安全和隱私問題。例如，智能合約本身可能存在漏洞，區塊鏈數據也可能面臨鏈下攻擊等風險。圖書館在應用區塊鏈技術時，需要綜合考慮各種安全風險，並採取多層次的安全防護措施。

四、信息公平與可持續發展：堅守圖書館的社會責任與人文使命

超越 "技術中心主義"：回歸 "人文關懷" 與 "知識普惠"
在 AI 助理時代，技術可能會成為新的信息鴻溝。圖書館作為公共知識服務機構，更應該堅守人文關懷，促進知識普惠，彌合數字鴻溝：
* 關注弱勢群體的信息需求： 針對老年人、殘疾人、經濟困難群體等弱勢群體，提供易用、可訪問的 AI 知識服務。例如，開發語音交互、大字版界面、離線服務等功能，確保所有用戶都能平等地享受知識服務。
* 提升公民數字素養與 AI 素養： 加強公民數字素養和 AI 素養教育，幫助用戶理解 AI 技術的原理和應用，批判性地評估 AI 生成的內容，負責任地使用 AI 工具。圖書館可以開設相關課程、講座、工作坊等，提升公民的數字能力和信息倫理意識。
* 推動知識公平與開放獲取： 繼續倡導開放獲取（Open Access），推動學術資源和公共知識的免費開放共享。利用區塊鏈技術構建開放的知識共享平台，促進知識的全球流動和普及。
- 批判性思考： 在商業化驅動的 AI 生態系統中，堅守知識普惠和信息公平的理念可能面臨巨大的挑戰。圖書館需要積極爭取政府和社會的支持，探索可持續的運營模式，例如，公共財政支持、社會捐贈、知識服務收費等，確保圖書館的可持續發展。
從 "傳統角色" 到 "新型智庫"：提升圖書館的社會價值與影響力
在 AI 助理時代，圖書館的角色不再僅僅是 "信息提供者"，更應該成為 "社會智庫" 和 "文化燈塔"，為社會發展貢獻智慧和力量：
* 開展前瞻性研究與知識創新： 利用圖書館豐富的知識資源和專業人才，開展前瞻性研究，關注社會熱點和未來趨勢，為政府、企業和社會提供決策參考和智力支持。
* 促進知識交流與跨界合作： 搭建知識交流平台，促進不同領域、不同學科之間的知識交流和跨界合作。圖書館可以舉辦學術會議、研討會、創新工作坊等活動，促進知識的融合與創新。
* 傳承文化遺產與弘揚人文精神： 在技術變革的浪潮中，圖書館更應該堅守文化傳承的使命，保護和傳承人類文明的優秀成果。利用 AI 技術創新文化傳播方式，弘揚人文精神，提升社會文化軟實力。
- 批判性思考： 圖書館轉型為 "新型智庫" 需要突破傳統的組織架構和運行機制，建立更加靈活、開放、協作的工作模式。圖書館需要加強與政府、企業、高校、科研機構等各界力量的合作，拓展服務領域，提升社會影響力。

總結：

您的問題不僅是對圖書館的挑戰，更是對整個信息服務行業的深刻啟示。AI 助理時代的到來，預示著信息交互範式的深刻變革，也為圖書館帶來了前所未有的轉型機遇。圖書館要抓住機遇，迎接挑戰，必須進行一場徹底的戰略轉型，從 "資源中心" 到 "知識基礎設施"，從 "被動響應" 到 "主動智能"，積極擁抱區塊鏈等新興技術，堅守信息公平和人文關懷的價值理念，才能在新的信息生態系統中找到自己的定位，實現可持續發展，並繼續在知識傳播與社會文化傳承中發揮不可替代的作用。

我的分析力求深入本質，突破表象，並融入了批判性思維和創新視角。希望我的回答能夠對您有所啟發，並引發更深層次的思考和討論。這是一個充滿挑戰但也充滿希望的時代，期待圖書館在 AI 助理時代煥發出新的生命力，繼續為人類文明進步貢獻智慧和力量。

XuLei