讀者面臨信息信任建設的多重危機。一方面，人類閱讀行為無法快速、規(guī)模性地適配數(shù)字閱讀模式。人作為閱讀的主體，閱讀心理與行為在新的媒介和信息環(huán)境下發(fā)生了變化，但這種變化整體來看是緩慢的、漸進的。如何把線性的、沉浸式的閱讀遷移到數(shù)字閱讀情境中，是一個***而普遍的問題。有學者把閱讀任務分為解釋性、事實性、探索性等三類，探索用戶在不同任務情景下信息搜尋的策略模式和頻率差異［13］此類經(jīng)得起反復驗證的、符合規(guī)模人群特征的實。證研究有待更多樣化的開展。另一方面，機器的智能化發(fā)展速度超過人類認知進化的生物規(guī)律，機器生成內(nèi)容以假亂真的程度越來越高，給人類信息信任帶來新的挑戰(zhàn)。實驗研究發(fā)現(xiàn)，人類辨別AI生成文本的準確率*有52%，識別AI生成視頻的準確率*有39%［14］。信息技術(shù)是閱讀服務創(chuàng)新的驅(qū)動力，AIGC 技術(shù)勢必將驅(qū)動閱讀服務的變革，促進智慧圖書館的服務創(chuàng)新。哪些智慧導讀模式

在技術(shù)迅速更迭下，國內(nèi)外學者積極探索AIGC融入圖書館服務的應用場景。陸偉等探討以ChatGPT為**的大語言模型對信息資源建設、信息組織與檢索、信息治理等方面的影響[28]。趙楊等構(gòu)建融合AIGC技術(shù)的智慧圖書館體系框架[29]，儲節(jié)旺等從服務方式、服務內(nèi)容、服務效果等三個方面分析AIGC對智慧圖書館服務的沖擊[30]。國外有學者指出基于ChatGPT的聊天機器人系統(tǒng)是傳統(tǒng)的基于知識庫的聊天機器人的可行替代方案[31]，同時AI聊天機器人可能會對參考咨詢實踐、館藏開發(fā)以及元數(shù)據(jù)創(chuàng)建和轉(zhuǎn)換產(chǎn)生影響[32]。品牌智慧導讀業(yè)務流程上海半坡的數(shù)字圖書館為授權(quán)讀者提供遠程文獻閱讀和移動閱讀服務。

在強大的計算能力和海量數(shù)據(jù)支撐下，當前AIGC技術(shù)的內(nèi)容創(chuàng)作效率已經(jīng)超越人類。例如，在傳統(tǒng)的公共圖書館繪畫活動中，參與者創(chuàng)作一個復雜作品往往需要數(shù)小時，而通過使用繪圖應用，參與者*需輸入提示文本，不到一分鐘便能生成一張精美的作品草圖。展望未來，在AIGC技術(shù)的輔助下，內(nèi)容創(chuàng)作相關行業(yè)的生產(chǎn)效率必將得到更加的提升。盡管AIGC技術(shù)帶來了諸多便利，但公共圖書館從業(yè)人員也應認識到在其研發(fā)和應用過程中面臨的諸多挑戰(zhàn)。。

智慧導讀面向用戶需求綜合感知、內(nèi)外部資源高效整合、情報業(yè)務數(shù)智賦能的需求，聚焦圖書館高度智能化服務，遵循服務泛在化、服務協(xié)同化等原則，分場景感知服務模塊、資源整合服務模塊、情報智能服務模塊構(gòu)建數(shù)智服務層。其中，場景感知服務模塊通過智慧數(shù)據(jù)提供用戶潛在需求挖掘、圖書館內(nèi)外部環(huán)境識別、大數(shù)據(jù)關聯(lián)分析及決策結(jié)果預測等能力，實現(xiàn)基本需求及深層需求的多維感知、服務過程的全域感知、服務結(jié)果的發(fā)展態(tài)勢感知，由此提供圖書館各類業(yè)務場景下業(yè)務主體、業(yè)務環(huán)境、業(yè)務流程、業(yè)務規(guī)則、業(yè)務結(jié)果等全要素的識別、分析、預測服務。資源整合服務模塊針對圖書館內(nèi)紙質(zhì)文獻、電子圖書等多模態(tài)資源，依托智慧數(shù)據(jù)動態(tài)管控業(yè)務運維關鍵要素狀態(tài)，助力資源、技術(shù)、主體等要素間高效整合并充分發(fā)揮其協(xié)同效應，進而智能化實現(xiàn)包括識別建設、加工處理、調(diào)度分配、評價反饋、更新維護的全流程資源整合服務。情報智能服務模塊融合智慧數(shù)據(jù)實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)規(guī)范組織及有效優(yōu)化，嵌入各類情報功能模型及數(shù)智技術(shù)應用模型提高服務質(zhì)量并延伸服務邊界，從而提供滿足多主體的數(shù)據(jù)供給及協(xié)同創(chuàng)新需要的多元分層情報智能服務。閱讀服務包括閱讀素養(yǎng)教育、讀物供給、輔助閱 讀等內(nèi)容。

基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，構(gòu)建個性化的推薦算法模型。這些模型可以根據(jù)用戶的個人特征和閱讀歷史，預測用戶可能感興趣的內(nèi)容，并生成相應的推薦列表。推薦算法模型需要不斷地進行優(yōu)化和調(diào)整，以適應用戶閱讀行為的變化和新的數(shù)據(jù)輸入。將生成的推薦結(jié)果以合適的方式展示給用戶，如通過推送通知、郵件、APP界面等方式。同時，根據(jù)用戶的反饋和行為數(shù)據(jù)，對推薦結(jié)果進行實時調(diào)整和優(yōu)化，以提高推薦的準確性和用戶滿意度。在整個過程中，需要嚴格遵守相關法律法規(guī)，保護用戶的隱私和數(shù)據(jù)安全。對用戶數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸，確保只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能訪問和使用相關數(shù)據(jù)。將更多的學科專業(yè)知識融匯起來，對潛在的相關知識進行有效整合，切實提升圖書館館藏資源價值。品牌智慧導讀業(yè)務流程

智慧導讀可以提供多種形式的輔助閱讀，如注釋、翻譯等。哪些智慧導讀模式

智慧圖書館可根據(jù)現(xiàn)實需求選擇恰當?shù)耐扑]算法，且按照用戶反饋開展算法優(yōu)化，保障推薦的精細行業(yè)交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統(tǒng)迭代是個性化閱讀推薦系統(tǒng)持續(xù)改進的關鍵。個性化閱讀推薦系統(tǒng)必須不斷收集用戶對推薦結(jié)果的反饋，對點擊率、借閱率、閱讀時長等相關數(shù)據(jù)進行分析，即刻調(diào)整推薦策略。同時，采用機器學習技術(shù)，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可不斷修正推薦模型，逐步提高推薦的精細度與個性化水平。通過上述流程，智慧圖書館可設計出更加***的個性化閱讀推薦系統(tǒng)，給予用戶更加個性化的閱讀推薦服務，幫助用戶更高效地獲取感興趣的書籍及資源，進而提高用戶體驗以及智慧圖書館的服務水平[5]。哪些智慧導讀模式