图书馆中不断发展的 AI 策略 ： 九个月以来对 ARL 会员代表的两次民意调查得出的见解

图书馆中不断发展的AI策略： 来自ARL的两个民意调查的见解会员代表超过九个月 March2024 作者：LeoS.Lo和CynthiaHudsonVitale 这项工作根据知识共享署名4.0国际许可证获得许可。 https://doi.org/10.29242/report.aipolls2023 目录 响应人口统计信息- 在未来12个月的图书馆服务背景下的技术？5您的图书馆目前正在探索或实施 的程度 创成式AI解决方案?��������������������������� □��������������������������������������� □������������������ 接下来的12个月，你发现最相关的（选择所有适用）-10图书馆如何提高他们的信息素养计划，以帮助学生 和研究人员更好地理解和评估 AI产生的信息？朝向生成AI? Operationsandservicesinthelongerterm? 从事关于生成AI的工作，以及图书馆在这些讨论中扮演的角色（e-g，保持学术诚信，出版和作者身份，研究诚信等） 您自己对生成AI的看法如何改变过去九个月? 讨论和Implications19 ------------------------------------ 可采取行动Recommendations21 开发AI扫盲项目------------------------------------------------------------------------------------------------ Conclusion23 附录：调查仪表24 2023年4月测量仪器-------------------------- Introduction 新的，更易于访问的人工智能（AI）技术的出现标志着图书馆的一个重要转折点，迎来了一个充满无与伦比的机遇和复杂挑战的时期。在这个技术快速转型的时代，图书馆站在一个关键的十字路口。为了有效地描绘这种转变，在研究图书馆协会（ARL）的成员中进行了两次快速民意调查。 第一次投票,1它运行于2023年4月，提供了图书馆中AI景观的初始快照。2023年12月进行的第二次调查继续进行，提供了关于人工智能使用动态和图书馆服务可能性的比较观点。这项研究分析并并列了这两项调查的结果，以更好地了解图书馆领导者如何管理将AI集成到其运营和服务中的复杂性。它特别旨在捕捉对AI潜在影响的不断变化的观点，评估图书馆内AI探索和实施的程度，并确定与当前图书馆环境相关的AI应用程序。 从这种比较分析中得出的见解揭示了图书馆在日益人工智能驱动的时代中的作用，提供了战略方向并突出了研究型图书馆的实践。 1LeoS.Lo和CynthiaHudsonVitale，“快速调查结果：图书馆中生成AI的ARL成员代表”，ARL视图（博客），2023年5月9日，https://www.arl.org/blog/quick-pol-result-arl-member-representatives-on-generative-ai-in-libraries/ Methodology 这项研究采用了两阶段调查方法，针对研究图书馆协会（ARL）的成员代表。第一次调查于2023年4月分发，获得了来自20 在与ARL联系的127名成员代表中，他们初步探讨了他们对图书馆人工智能的看法。 2023年12月进行的第二次调查对这些见解进行了跟进，允许在9个月内进行比较分析。在接受调查的127名ARL成员代表中，有74人发起了这项调查，表明初步参与率约为58%。然而，分析主要侧重于59份答复，其中包括完全和部分完成的调查，完成率约为46%。值得注意的是，虽然最后一个问题收到了大约40份回复，但调查得出的见解是基于每个受访者完成的部分范围。这种方法确保见解和发现基于完全明确的观点，从而提供对ARL成员对AI观点的更稳健和可靠的理解。 Thesurveywasdesignedtoelicitbothstructuredandopen-endedresponses,allowingmemberstosharetheirperspectivesonkeyaspectsconcerningAIinlibraries.TheAppendixincludesthefullinsurveyfortheAprilandDecembersurvey. 重点包括他们对人工智能对图书馆服务的潜在影响、图书馆内当前人工智能探索和实施的程度以及他们认为最相关的潜在人工智能应用的识别。调查工具在4月至12月的调查期间没有显著变化。我们 确实增加了一些答案选择，以反映AI在图书馆基础设施和服务中的新用途。总体而言，这种方法论方法提供了对研究图书馆观点的细致入微的理解，从而能够全面分析他们对图书馆环境中AI集成的态度，策略和预期。 Findings 响应人口统计 协会成员 2023年4月 计数 2023年12 月计数 研究图书馆协会 20 74 加拿大研究图书馆协会 2 13 库类型 2023年4月 计数 2023年12 月计数 学术图书馆 19 55 联邦图书馆 0 3 公共图书馆 1 1 其他研究图书馆 0 0 您如何描述您对未来12个月图书馆服务背景下生成AI技术的潜力的看法？ 2023年4月 2023年12月 Response 百分比 计数 百分比 计数 非常积极-我相信生成AI技术将在未来12个月内显着增强图书馆服务。 10% 2 18% 10 我认为，在未来12个月内，生成人工智能技术有可能增强图书馆服务，但可能会有一些限制或挑战。 55% 11 67% 38 中立-我不确定生成AI技术在未来12个月内增强图书馆服务的潜力。 35% 7 14% 8 我认为，在未来12个月内，生成AI技术可能会对图书馆服务产生一些负面影响，但也可能会带来一些好处。 0% 0 2% 1 非常消极——我相信，未来12个月，生成AI技术将对图书馆服务产生重大负面影响。 0% 0 0% 0 上表说明了ARL成员代表在两项调查（2023年4月和12月）中对AI在图书馆中的潜在影响的看法的回应频率。分析揭示了一系列态度，大多数人表示谨慎乐观。 2023年4月-谨慎乐观，同时认识到机会：最初的调查显示了谨慎乐观的主要情绪。“有点积极”的回应强调了 务实地认识到AI在增强图书馆运营和服务方面的潜力，大约有55％（n=11）的答复。成员 代表们对人工智能可以带来的效率持乐观态度，比如简化的任务和复杂的用户交互，但也注意到采用的复杂性，包括员工培训和使人工智能与图书馆的使命保持一致。 2023年12月-转向对AI变革力量的信心：后续调查表明发生了重大转变。“非常积极”的回应百分比增加（2023年4月“非常积极”：10％，=2；2023年12月“非常积极”：18％，=10），反映出成员代表对AI的信心日益增强，将AI作为促进图书馆内重大创新的催化剂。这种转变表明，成员代 表越来越多地目睹或期待AI的成功实施，这增强了他们对AI在数据驱动的决策和用户体验等领域的潜力的信念。 不断发展的审慎和信息需求：虽然最初的调查中存在明显的中立观点（35％，=7），表明谨慎谨慎和观望态度，但12月的调查显示这些回应有所减少（14％ ，=8）。这种演变表明，成员代表逐渐对人工智能的实际应用及其对图书馆的影响有了更全面的了解，从而降低了怀疑的程度，或者需要进一步证明人工智能的有效性。 总之，两项调查的比较凸显了ARL成员代表对 人工智能从普遍谨慎的乐观情绪转变为对人工智能在9个月内对图书馆的变革能力的更明显的信心。 您的图书馆目前在多大程度上探索或实施了生成AI解决方案？ 2023年4月 2023年12月 Response 百分比 计数 百分比 计数 积极实施 10% 2 12% 7 探索潜在的应用 30% 6 60% 34 考虑在不久的将来 30% 6 23% 13 利息有限 15% 3 5% 3 没有探索的计划 15% 3 0% 0 2023年4月和12月对ARL成员代表的调查揭示了勘探和实施过程中不断变化的景观从4月的调查到12月的调查，AI的程度发生了显著的变化 集成，随着越来越多的库从探索转向主动实施。 主动探索占主导地位：在2023年4月的初步调查中，部分答复（30％，n =6）表明图书馆主要处于AI潜在应用的探索阶段。这种参与涉及图书馆积极 调查AI技术如何适应并增强其服务。后续调查显示，在这一积极探索领域取得了实质性进展（60％，n=34）。 战略考虑保持不变：在两次调查中，很大一部分图书馆仍处于考虑在不久的将来进行人工智能整合的阶段（第一次调查为30％，=6；第二次调查为23％，= 13）。这一持续的评估阶段强调了图书馆不断努力使人工智能集成与其战略目标和更广泛的使命保持一致，权衡潜在利益和必要投资。 谨慎或有限的参与：两项调查都表明，图书馆社区中的一部分人要么谨慎地接近人工智能，要么优先考虑其他举措。虽然4月份的调查显示出更明显的谨慎 （“有限兴趣”：15％，=3；“无计划探索”：15％，=3），但12月份的调查表明该类别略有减少（“有限兴趣”：5％，=3；“无计划探索”：0％ ，=0）表明这些机构对AI的准备和相关性感知逐渐增加。 两项调查的比较分析强调了学术图书馆内AI参与格局的重大转变。 请在未来12个月内选择您认为最相关的研究图书馆中生成AI的潜在应用（选择所有应用）。 2023年12月，ARL成员代表强调了一系列人工智能应用，每个应用都有其自身的重要性和潜在影响： •关于评估AI响应的指导（35次提及）：此应用程序是最常被提及的应用程序之一，强调了对AI素养和与AI输出的关键参与的需求 。它反映了一种主动适应的方法 信息素养计划，以包括AI，确保用户可以有效地导航和解释AI生成的信息。 •自动编目和元数据生成（35次提及）：同样突出的是，此应用程序表明人们对使用AI提高运营效率的广泛兴趣。它指出了对增强后端流程以改善资源管理和可访问性的战略重点。 •Chatbots为用户提供支持（35次提及）：强调用户参与的重要性，此应用程序表明了采用AI进行直接用户交互和支持，提高可访问性和服务质量的举措。 •支持AI用户社区（34次提及）：几乎与经常提到的一样，此应用程序强调了图书馆在促进AI学习和探索的协作环境中的作用，将图书馆定位为围绕AI进行社区参与的枢纽。 •AI辅助研究教学（31次提及）：这反映了人们对将AI整合到研究支持和教育服务中的浓厚兴趣，从而增强了图书馆在增强AI辅助研究方法用户能力方面的作用。 图书馆如何加强其信息素养计划，以帮助学生和研究人员更好地理解和评估人工智能生成的信息？ 2023年4月和12月对ARL成员代表进行的调查表明，他们将AI整合到信息素养计划中的方法取得了重大进展。4月，重点主要是认识到对AI的需求，并在12月之前发展成为AI素养计划的积极发展。 2023年4月-与其他单位合作：在最初的调查中，成员代表强调需要与其他部门合作，例如学术部门，教学和学习以及IT安全/隐私团队。许多人还看到了AI素养对图书馆员的重要性。 一位成员代表说：“我认为尝试与校园中的其他学术领域合作，以使某种程度的信息素养成为学生课程的强制性部分。至关重要 现在比以往任何时候都认为学生能够评估信息的来源及其可靠性。信息是如何产生的 (人工智能或其他)并不重要，更重要的是能够知道什么是可靠的，什么不是可靠的 ，以及这些决定是如何做出的。这与“任何人”基本上可以在开放网络上发布信息的时候没有太大的不同。” 2023年12月-AI素养的发展： 12月的调查继续关注AI素养。一位成员代表说：“我认为第一步是帮助直接担任'客户服务'角色的图书馆员和工作人员更好地理解和评估AI生成的信息。其余的将从那里转移。” 另一个关键点是