1 引言 人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content，AIGC)技术的迅猛发展，尤其是以DeepSeek、ChatGPT、Gemini、通义千问等为代表的大语言模型(large language model)的出现和广泛应用，极大地提升了自然语言理解、内容生成与知识重组的能力[1]，深刻改变了信息生产和交互的范式。这一技术浪潮给作为图书馆核心业务的咨询服务带来了新的机遇与挑战。大语言模型所具备的强大知识推理与多轮交互能力，不仅能够快速响应用户复杂的知识需求，更从根本上重塑了用户提出问题、探索知识及获取答案的行为模式。对图书馆而言，这不仅意味着新兴技术工具的出现，更意味着用户与信息的交互关系、用户咨询行为以及服务需求正在发生结构性的变化。用户不再满足于单一信息获取，而希望获得问题解决方案、科研学习支持等深层次的知识服务。这一转变对图书馆咨询服务的响应机制、服务模式以及知识组织能力提出了更高要求，亟须向更专业化、规模化、智能化与多元化的方向转型升级[2]。 在这一时代背景下，发展智慧服务已成为图书馆实现高质量发展的核心战略。我国文化和旅游部发布的《“十四五”公共文化服务体系建设规划》明确提出，建设开放、智慧、包容、共享的现代图书馆，并将“全国智慧图书馆体系建设项目”列为重点任务[3]。国际图书馆界亦高度重视此轮技术变革，国际图书馆协会联合会在其发布的《图书馆应对人工智能的战略响应》工作文件中指出“描述性AI”(descriptive AI)是人工智能在图书馆领域最具变革性的应用方向之一[4]。美国大学与研究图书馆协会在2024年趋势报告中同样强调，AI在提升知识检索效率、资源描述自动化等方面具有巨大潜力[5]。这些共识为图书馆在咨询服务中引入AIGC技术奠定了坚实的理论共识与政策基础。 然而，技术与需求的双重演进导致将AIGC视为替代咨询馆员的简单化倾向，过度聚焦于其自动化问答能力。这种“技术替代”视角忽略了图书馆咨询服务本身所蕴含的复杂性、情境性与价值判断要求。当前已有一些探索尝试将通用大模型接入图书馆咨询系统，或通过检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation，RAG)技术构建基于图书馆知识库的智能问答系统。这些探索虽在一定程度上提升了效率，但其局限性也日益凸显：前者存在“知识性幻觉”现象，导致内容真实性存疑等问题，后者则受限于知识库的广度与语义理解深度，难以处理非结构化的复杂问题。事实上，AIGC技术确实为扩展咨询服务处理能力、延伸服务边界与提升交互体验提供了可能，但在专业知识判断、复杂意图理解、多源数据整合及伦理道德审查等方面，专业咨询馆员的角色依然不可替代。因此，图书馆咨询服务的未来发展更应关注AIGC与咨询馆员在咨询服务过程中的协同方式和协同逻辑，将AI的“智能”与咨询馆员的“智慧”有机结合，实现AIGC生成能力与咨询馆员专业判断能力的优势互补，构建AIGC赋能智能咨询系统与咨询馆员之间协同合作的新范式。探索一条从“替代”到“协同”的创新路径，构建图书馆人机智能协同(以下简称“人智协同”，human-AI collaboration)的咨询服务新模式，已成为驱动智慧图书馆未来发展的关键议题。 基于上述认识，本研究立足于从“替代”到“协同”的视角转变，旨在系统构建AIGC赋能下图书馆人智协同咨询服务新模式。研究将首先梳理AIGC赋能图书馆咨询服务和人智协同相关研究现状与理论基础，并基于活动系统理论提出了AIGC赋能图书馆咨询服务的三维理论框架。在此基础上，以“知识结构可控、服务流程自治、人智协同互补和成果交付多元”为核心原则，构建了AIGC赋能图书馆人智协同咨询服务创新模式，并详细阐述其构成要素、运行机制与技术路径；最后，围绕战略部署、技术落地、人才培养与伦理治理4个维度，提出可行的实践路径，以期为图书馆咨询服务的理论完善与实践创新理提供参考，助力图书馆在人工智能时代实现高质量、可持续的发展。 2 研究综述 2.1 AIGC赋能图书馆咨询服务研究 AIGC技术在图书馆咨询服务中的相关研究目前已成为信息资源管理领域的前沿热点。现有研究主要围绕技术潜能、应用模式以及风险挑战展开。 在技术潜能与宏观战略视角层面，本领域学者普遍认为大语言模型凭借其出色的自然语言处理与内容生成能力，为咨询服务的智能化提供了全新基础，AIGC将深刻变革咨询服务范式。有研究指出，大语言模型如ChatGPT能够为读者提供即时、高效的咨询服务，有效提升服务的个性化和用户体验，同时缓解图书馆人力资源不足的问题[6]。C.Cox和E.Tzoc进一步认为，此类技术或将部分取代传统的检索方式，成为学术图书馆信息获取的重要工具，并在学术图书馆咨询服务中发挥重要作用[7]。施志唐亦强调，ChatGPT等工具在提升用户体验、优化咨询流程方面潜力巨大[8]。罗坤明等则认为图书馆接入DeepSeek可以自动、即时地将读者问题和查询内容匹配到合适的咨询馆员，可以使咨询服务更加高效化，对话交互更加智能化，从而更好地应对读者用户更加复杂的信息咨询需求[9]。这一趋势促使图书馆员重新思考其专业角色和技能结构，A.B.Houston和E.M.Corrado强调，馆员需主动拥抱新技术，以在参考咨询、馆藏开发等实践中提升整体服务价值[10]。 在实践应用与模式探索层面，研究已从早期基于规则的聊天机器人，如汉堡大学的Stella智能机器人[11]、内布拉斯加大学的Pixel智能聊天机器人[12]转向基于大语言模型的智能咨询系统。扎耶德大学图书馆的“Aisha”是基于ChatGPT API开发的AI机器人，其在自然语言处理与语义理解方面的优势，使其能够更灵活地应对多样化的参考咨询场景，提升了服务的响应性和用户满意度[13]。国家图书馆通过调用通义千问、文心一言等通用AI大模型，构建了国家图书馆智能问答系统以及虚拟数字馆员“顾朝夕”，为读者提供智能问答咨询服务[14]。在服务模式探索方面，本领域学者开始探索具体的实现路径，郭培虹认为生成式人工智能的优势为图书馆参考咨询服务带来了创新发展契机，并提出了ChatGPT赋能高校图书馆参考咨询服务体系框架[15]。李小清等提出了一种基于深度学习的智能咨询服务模式，通过构建知识库和用户画像，实现了咨询答案命中率超过80%的应用效果，展现了技术落地的可行性[16]。富国瑞等[17]和鲁尚武等[18]分别提出了基于“预训练模型+本地知识库”和Assistant API的图书馆智能参考咨询服务系统，并进行了效能评估与应用验证。这些具有代表性的技术路径探索与应用验证，不仅证明了AIGC在图书馆咨询场景中的应用可行性，也为构建AI时代咨询服务创新模式提供了坚实的实践依据与参考。
