【导语】
随着人工智能技术席卷高等教育，美国不少大学图书馆迅速推出 AI 培训、AI 聊天助手、AI literacy 课程，甚至出现“AI librarian”等新角色。然而在业内，一种更为冷静的声音正在出现：图书馆并不适合在大学层面承担 AI 转型的主导责任。
这并非否定图书馆在 AI 时代的重要性，而是基于组织结构、预算现实和专业定位的客观判断。

AI 热潮下的图书馆：热情高，却不意味着应该“带头”

在美国，一些高校图书馆的 AI 服务正在快速扩展：

• 教师与学生的 AI 工具入门指导

• AI 与引用、学术诚信相关课程

• AI literacy workshop

• LLM 驱动的虚拟参考咨询

• 面向校园的 AI 伦理讨论活动

• 数据库厂商的 AI 研究助手试点项目

从外界看来，这一系列动作似乎意味着图书馆正在向“AI 引领者”靠拢。但多位图书馆员、信息科学学者和高等教育管理人员认为，这种解读并不准确。

“图书馆需要参与 AI，但不应成为 AI 技术的决策中心。”
——美国惠特曼学院图书馆馆长傅平

核心问题：图书馆不是学校 IT 部门，也不是 AI 基础设施提供者

在美国大学内部，AI 基础设施涉及：

• 计算资源与 GPU 集群

• 数据隐私与合规

• AI 平台部署

• 安全与审计

• 商业 AI 工具授权与合同谈判

• 校级治理框架

• 风险管理

• 法律与伦理审查

这些任务本质上属于：

• 学校 IT 服务部门（IT Services / CIO）

• 教务或学术事务办公室（Office of the Provost）

• 法律与合规办公室

• 研究计算中心（Research Computing）

• 专门的 AI steering committee

图书馆在组织结构上通常不具备承担这些高成本、高风险任务的职责或预算。

昂贵的 AI 研究工具，图书馆难以独立负担

过去两年，数据库与出版商纷纷推出 AI 研究助手，例如：

• Elsevier 的 Scopus AI

• ProQuest Research Assistant

• Web of Science 的 Research Assistant

• EBSCO 的 AI 增强搜索

但这些工具普遍存在两个现实问题：

1. 价格昂贵，订阅门槛高

很多大学只负担得起试点版本，真正长期购买的多为资金充裕的研究型大学。

2. 使用范围局限

并不能覆盖全学科研究需求。特别是教师们并不愿意学生使用担心学生会依赖这些AI工具而丧失独立思考能力。

因此图书馆界普遍认为：
AI 研究助手的采购应该由校级预算统筹，而不是图书馆单独承担。

AI citation 可靠性问题，使图书馆更像“监管者”而非“推动者”

生成式 AI 在引用方面的错误仍普遍存在：

• 伪造 DOI

• 编造不存在的论文

• 混淆出版年份

• 过度自信地输出错误结果

这意味着图书馆的价值更多体现在：

• 教学生如何验证信息

• 教如何区分真实引用与生成式引用

• 强化学术诚信教育

• 审查来源可信度

换言之：
图书馆对 AI 的主要贡献是“教育与监督”，而不是研发与推广。

AI literacy 与伦理教育：图书馆应继续，但不等于“领导 AI 战略”

美国学术图书馆在以下领域确实具备独特优势：

• 信息素养（Information Literacy）

• 技术评价与来源鉴别

• 学术诚信框架

• 版权与使用规范

• 教学支持

因此图书馆开展以下工作完全合理：

• AI literacy workshop

• 学术诚信与 AI 主题课程

• 引导教师和学生安全使用 AI

• 开展 AI 伦理与偏差专题活动

• 帮助校园社区理解 AI 作为“信息工具”的风险

但这些属于教育功能，而非战略领导功能。

图书馆界内部的现实判断：参与，但不过度扩张

在图书馆协会、学术会议和专业论坛上，多数美国图书馆员表达了类似观点：

✔ 图书馆应参与 AI，因为 AI 已融入信息生态。
✘ 但图书馆不应被期待去引领 AI 变革或承担技术基础设施责任。

原因包括：

• 预算在大学内部并非最高

• 不是技术研发单位

• 需要保持对供应商产品的中立性

• 专业定位在信息服务，而非 IT 架构

• 过度技术化会削弱在学术与伦理方面的核心优势

• 人员技能结构不匹配

• 长期可持续性难以保证

高校需要的是“校级 AI 战略”，图书馆是其中的合作伙伴

越来越多美国大学采用的模式是：

AI 战略由：

• Provost（学术事务）

• CIO（信息技术）

• 校级 AI 委员会

共同制定。

图书馆的角色是：

• AI literacy 教育

• 信息伦理与学术诚信

• 研究支持（可控范围）

• 领域咨询（尤其与信息质量相关）

• 协助选择合规的 AI 工具

• 不同学科的教学辅助

这是一种更加平衡、合理、可持续的模式。

结语：回归本位，让图书馆在 AI 时代发挥真正价值

美国学术图书馆正在调整其对 AI 的定位：
不是 AI 变革的“领军者”，而是用户教育、信息监管和学术诚信的“守门者”。

在这个意义上，避免过度投资、避免承担不适合的技术角色，恰恰是对图书馆使命的保护，也是对大学整体 AI 战略最负责任的选择。