在強(qiáng)大的計(jì)算能力和海量數(shù)據(jù)支撐下，當(dāng)前AIGC技術(shù)的內(nèi)容創(chuàng)作效率已經(jīng)超越人類(lèi)。例如，在傳統(tǒng)的公共圖書(shū)館繪畫(huà)活動(dòng)中，參與者創(chuàng)作一個(gè)復(fù)雜作品往往需要數(shù)小時(shí)，而通過(guò)使用繪圖應(yīng)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(lái)，在AIGC技術(shù)的輔助下，內(nèi)容創(chuàng)作相關(guān)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(lái)了諸多便利，但公共圖書(shū)館從業(yè)人員也應(yīng)認(rèn)識(shí)到在其研發(fā)和應(yīng)用過(guò)程中面臨的諸多挑戰(zhàn)。。在語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣中，由起始入口詞選擇任意某個(gè)興趣點(diǎn),系統(tǒng)會(huì)找出兩者之間潛在的5條隱性知識(shí)鏈路。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀便捷

智慧閱讀雖被預(yù)設(shè)為數(shù)字閱讀的高級(jí)形態(tài)，但其實(shí)現(xiàn)面臨多重挑戰(zhàn)。比如：數(shù)字媒介文本具有鏈接、分叉選擇、非順序等特性，讀者閱讀時(shí)需要采用與印刷時(shí)代迥然不同的閱讀方式，因此，略讀、跳讀、信息檢索式、瞬時(shí)性反饋閱讀成為當(dāng)下閱讀的主流；認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，跳讀導(dǎo)致前額葉皮層***減弱、長(zhǎng)時(shí)記憶編碼效率降低，人類(lèi)元認(rèn)知能力面臨衰退的風(fēng)險(xiǎn)［10］；數(shù)字時(shí)代的電子閱讀進(jìn)一步剝奪作者對(duì)文本意義闡釋的權(quán)利，文本的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)使得“它有上千個(gè)進(jìn)出口，讀者可以從這些通道進(jìn)進(jìn)出出，作出自己的理解和解釋”［11］，這使得讀者的主體性被算法邏輯主導(dǎo)，超鏈接架構(gòu)帶來(lái)的游牧式閱讀使得人類(lèi)的認(rèn)知面臨無(wú)根的困境。哪些智慧導(dǎo)讀哪個(gè)好信息社會(huì)發(fā)展下，教育領(lǐng)域的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式 和圖書(shū)館服務(wù)模式。面臨挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

圖書(shū)館的發(fā)展歷經(jīng)傳統(tǒng)圖書(shū)館、數(shù)字圖書(shū)館、智慧圖書(shū)館三階段，相應(yīng)的圖書(shū)館服務(wù)亦經(jīng)歷文獻(xiàn)服務(wù)、信息及知識(shí)服務(wù)、智能服務(wù)三階段。智慧圖書(shū)館依托數(shù)智技術(shù)（主要有大數(shù)據(jù)、人工智能等）、融合圖書(shū)館資源的全流程管理體系，面向用戶(hù)多樣化、個(gè)性化、專(zhuān)業(yè)化需求實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源與數(shù)智技術(shù)有機(jī)整合、虛實(shí)空間有效融合以提供效益比較大化的數(shù)智服務(wù)（主要分技術(shù)服務(wù)及公共服務(wù)），由此要求圖書(shū)館數(shù)智服務(wù)平臺(tái)需具備感知化、泛在化、協(xié)同化的特征：感知化是針對(duì)特定的應(yīng)用場(chǎng)景選擇適配的服務(wù)方案，通過(guò)交互終端及交互門(mén)戶(hù)以合適的交互方式實(shí)現(xiàn)服務(wù)情境、用戶(hù)行為等智能感知；泛在化是基于數(shù)智技術(shù)打破時(shí)間與空間的服務(wù)邊界，可跨空間實(shí)時(shí)提供資源間共享、領(lǐng)域間互聯(lián)的多元化、多層次服務(wù)；協(xié)同化是協(xié)調(diào)圖書(shū)館業(yè)務(wù)運(yùn)行涉及的多方主體（社會(huì)公眾、社會(huì)機(jī)構(gòu)、圖書(shū)館館員等）利益，充分發(fā)揮多方主體智慧實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源、數(shù)智技術(shù)、實(shí)體空間、服務(wù)系統(tǒng)等圖書(shū)館要素高效協(xié)同運(yùn)作。

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,高校圖書(shū)館作為知識(shí)服務(wù)的重要平臺(tái),傳統(tǒng)服務(wù)模式已無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)高效、精細(xì)信息的需求,服務(wù)模式的升級(jí)與轉(zhuǎn)型已成為必然趨勢(shì)。以ＣｈａｔＧＰＴ的人工智能生成內(nèi)容(ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＡＩＧＣ)的出現(xiàn),為高校圖書(shū)館的服務(wù)創(chuàng)新開(kāi)辟了全新的路徑。高校圖書(shū)館服務(wù)模式經(jīng)歷了從文獻(xiàn)服務(wù)到信息服務(wù),再到知識(shí)服務(wù),發(fā)展到智慧服務(wù)的演變。智慧服務(wù)作為知識(shí)服務(wù)的深化與擴(kuò)展,理念在于激發(fā)用戶(hù)將知識(shí)轉(zhuǎn)化為智慧的能力,借助大數(shù)據(jù)分析、人工智能算法、區(qū)塊鏈技術(shù)、第五代移動(dòng)通信(５Ｇ)以及虛擬現(xiàn)實(shí)(ＶＲ)等先進(jìn)的現(xiàn)代信息技術(shù),通過(guò)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化及智能化等手段,對(duì)圖書(shū)館資源進(jìn)行數(shù)字化管理,為讀者提供個(gè)性化和智能化的服務(wù),促進(jìn)圖書(shū)館與讀者之間的深層次互動(dòng)交流。智慧導(dǎo)讀可以提供多種形式的學(xué)習(xí)資源，如視頻、音頻等。

閱讀應(yīng)用作為學(xué)術(shù)閱讀輸出的重要過(guò)程，學(xué)術(shù)寫(xiě)作是其中的主要形式之一，是圖書(shū)館等閱讀服務(wù)機(jī)構(gòu)的服務(wù)內(nèi)容。在數(shù)字環(huán)境下，XLJ等商業(yè)類(lèi)學(xué)術(shù)平臺(tái)開(kāi)始探索，但仍面臨寫(xiě)作輔導(dǎo)程度不深、融入科學(xué)研究全過(guò)程程度有待提高等問(wèn)題。AIGC技術(shù)對(duì)于寫(xiě)作輔導(dǎo)服務(wù)的賦能主要體現(xiàn)在整合數(shù)字筆記內(nèi)容、綜合運(yùn)用所積累知識(shí)生成新的成果、繪制插圖及語(yǔ)言潤(rùn)色等方面。（1）整合數(shù)字筆記內(nèi)容。在知識(shí)型文本處理方面，可借鑒AI應(yīng)用文本處理型企業(yè)Mem的做法，即與AIGC結(jié)合，將非結(jié)構(gòu)化的文本自動(dòng)整理成段落、生成文章摘要、生成標(biāo)題。（2）綜合運(yùn)用所積累知識(shí)生成新的成果。可參考基于AI技術(shù)應(yīng)用的Writer公司為用戶(hù)提供全流程支持，包括頭腦風(fēng)暴構(gòu)思、生成初稿、樣式編輯、分發(fā)內(nèi)容、復(fù)盤(pán)研究等流程的服務(wù)。如中國(guó)知網(wǎng)基于大模型和知識(shí)庫(kù)利用AIGC技術(shù)開(kāi)發(fā)智能寫(xiě)作平臺(tái)，國(guó)內(nèi)CTXS科研平臺(tái)基于人工智能模型和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提供結(jié)構(gòu)化寫(xiě)作框架及例句庫(kù)，還提供AI課題羅盤(pán)、AI研究選題、智能選刊等多場(chǎng)景的服務(wù)內(nèi)容。（3）繪制插圖及語(yǔ)言潤(rùn)色。在寫(xiě)作過(guò)程中，可利用GPT工具實(shí)現(xiàn)AI繪圖、AI中文潤(rùn)色、AI英文潤(rùn)色等功能。此外，利用GPT類(lèi)平臺(tái)可自動(dòng)生成匯報(bào)PPT課件。尤其是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)字存儲(chǔ)和傳輸技術(shù)等的普及，數(shù)字圖書(shū)館應(yīng)運(yùn)而生。圖書(shū)館智慧導(dǎo)讀一體化

閱讀軌跡可以同時(shí)將中文與英文文獻(xiàn)融合生成新的語(yǔ)義腦圖。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀便捷

閱讀理解能力直接關(guān)系到學(xué)術(shù)閱讀的效果，而閱讀認(rèn)知策略則影響著閱讀理解能力，情境、技術(shù)、體驗(yàn)等要素影響閱讀認(rèn)知過(guò)程，認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)視角下的數(shù)字閱讀認(rèn)知機(jī)制包含注意吸引、識(shí)別聚焦、關(guān)聯(lián)推理和學(xué)習(xí)建構(gòu)4個(gè)階段[47]。以前受制于技術(shù)條件，無(wú)法提供個(gè)性化、動(dòng)態(tài)性與精細(xì)性的閱讀認(rèn)知策略服務(wù)。人工智能環(huán)境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺(tái)開(kāi)展嘗試，開(kāi)發(fā)自動(dòng)綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能，助力于“識(shí)別聚焦”與“關(guān)聯(lián)推理”過(guò)程。但提供此種服務(wù)的平臺(tái)數(shù)量仍較少，作為學(xué)術(shù)用戶(hù)常用數(shù)字入口的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)在此方面有待優(yōu)化。AIGC技術(shù)環(huán)境下，海量知識(shí)存儲(chǔ)訓(xùn)練的大模型面世，能夠在沉浸式閱讀、輔助閱讀方面提供支持。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀便捷