热点一：通用人工智能时代的信息资源管理学 入选理由 通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）是一个旨在实现人工智能广泛应用和通用性的领域。2024年，研究者围绕通用人工智能对信息资源管理基础理论建设、数字人文、图书馆服务、信息管理与数据科学、用户需求与行为等的影响，展开了大量研究。研究普遍认为，通用人工智能对信息资源管理的基础知识体系产生了深刻影响。AI技术将丰富信息资源管理的研究对象，并推动研究方法的革新。同时，通用人工智能为信息资源管理提供了新的应用场景，从图书馆服务、数字人文到情报分析，AI技术正在各个领域展现出巨大的潜力。此外，通用人工智能也带来了伦理、法律、安全等多方面的挑战，如何确保AI生成内容的质量、如何保护用户隐私、如何制定相关法规政策，都是信息资源管理领域亟待解决的问题。信息资源管理领域也围绕AGI展开了一系列实践探索行动。例如，AGI对信息资源管理知识体系、教育体系、事业体系将产生深刻影响，为此，信息资源管理学科要强调跨学科融合的重要性和创新的必要性。另外，在新文科建设的背景下，信息资源管理专业需要积极汲取并更新人工智能课程体系的设计理念和策略，为教育体系的适应与转型提供实践指导。 综上所述，通用人工智能时代的信息资源管理学不仅涉及技术层面的革新，更关乎教育、理论和实践的全面转型。因此，将“通用人工智能时代的信息资源管理学”列为年度热点，不仅有助于推动学科理论的深化与创新，还能促进信息资源管理实践的发展与进步。我们期待这一热点能够引发更多学者的关注与探讨，共同推动信息资源管理学科在通用人工智能时代的新发展。 （周文杰，中国人民大学信息资源管理学院教授） 专家点评 ChatGPT、文心一言等代表的通用人工智能技术（AGI）正在对信息资源管理的学科体系、知识体系和话语体系产生深刻影响。2024年，中国信息资源管理学界代表性成果大胆预测AGI对信息资源管理学科发展方向和趋势的颠覆性影响，发掘信息资源管理学研究对象、内容与方法的拓展，升华与凝练信息资源管理学核心原理，如信息资源管理核心原理由管理主体律、管理客体律、管理使命律、管理方法律、管理协同律五个定律构成；AGI通过信息管理与AI的乘数效应深化知识组织、知识检索、知识分析、知识服务、知识评价等原理。 信息资源管理自1974年诞生之日起，持续探究人类智能和人工智能在信息的生命周期管理、资源管理与组织管理三种核心管理活动中的应用场景、路径与效果。AGI的迅猛发展与普及将会进一步延展信息资源管理思想的生命力，颠覆碳基生命与硅基生命在信息世界中的互动关系。信息资源管理作为碳基生命的集体学术智慧之一，将会融入更多硅基生命的智慧，成为更高水平的人智协同产物，富有更高的学科辐射性、理论创新度、知识复合度和方法丰富度。信息资源管理学将升级为未来人类世界中更加不可替代的学科。 （闫慧，中国人民大学信息资源管理学院教授） 热点二：信息资源管理学科视域下的数据要素与数据治理 入选理由 2024年1月，《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》正式印发，提出“强化场景需求牵引，带动数据要素高质量供给、合规高效流通，培育新产业、新模式、新动能”。2024年的《政府工作报告》提出，要“深入推进数字经济创新发展”“大力推动数据开发开放和流通使用”。在此背景下，数据作为关键生产要素的价值日益凸显。 数据要素研究是一个跨学科的议题，作为在数据和信息领域持续耕耘的信息资源管理学科，近年来逐渐融入数据要素化市场建设的研究与服务之中，积极建构新的学术增长点和服务业态。2024年度，信息资源管理学科出现了一批代表性的研究成果，内容主要围绕三个方面展开：一是宏观层面的数据要素市场建设问题，包括数据要素与学科的关联分析、数据价值实现路径、数据要素政策分析、数据要素相关评价体系、数据要素与新质生产力、数据要素与人才培养等；二是中微观层面的数据治理问题，涉及数据治理理论框架、数据质量、数据安全、数据跨境流动、公共数据资源要素等；三是领域数据要素研究，主要围绕信息资源管理学科典型场景展开领域视角的分析，如科学数据要素、图书馆数据要素、档案数据要素、政府数据、智慧养老数据资源要素等。另外，从科研项目立项来看，2024年度信息资源管理学科在国家社科基金重大项目以及年度项目中获批了较多数量的数据要素相关课题，这反映出学科对数据要素与数据治理领域的高度关注。总体来看，信息资源管理学科主要以数据资源的建设、管理与服务为核心和特色，围绕数据采集、存储、分析、应用等全流程开展数据要素探索。同时，信息资源管理学科也积极凸显信息服务事业属性，与大数据局、数据交易所、数据服务机构等数据要素相关组织建立起更加紧密的合作关系。未来，应进一步有组织地推进数据要素研究与实践，致力于推动学科成为数据要素内容管理的引领者、领域数据要素价值实现的推动者、数实融合的参与者，为国家数据要素与数字经济发展战略提供有力支撑。 （李阳，南京大学信息管理学院副教授） 专家点评 自2019年十九届四中全会首次将数据增列为生产要素以来，数据要素制度建设与市场化配置就一直是国家与地方政策创新的主要领域和方向，其基础理论研究也成为哲学社会科学领域的重大现实需求和时代命题。作为信息资源管理学科的重要对象和目标，学界围绕数据要素价值化过程、数据要素与新质生产力发展、数据流通市场与数据空间建设、数据安全与隐私风险、信息机构与数据治理等核心议题，开展了广泛研究，体现了学科担当与贡献。信息资源管理学科视域下的数据要素与数据治理研究：一是具有普遍的学科与行动共识，图书馆学、情报学和档案学等不同学科都将数据要素和数据治理纳入研究视域和重要命题，多维度切入、多场景校验；二是信息资源管理学科在多学科研究体系中主导了核心理论创新，资源化-资产化-资本化三化两周期理论、数据分类分级方法被其他学科广泛采纳吸收，成为数据要素治理的核心理论与解释基础；三是有组织科研与自发探索并举、政策实践与学术研究辉映，以自科重点专项、社科重大等科研项目为牵引，政策立法活跃，学术探索前沿，应用性探究与学理性研究彼此交相辉映，共同推动了学术与社会热点的共现。
