圖書館參與機器信息行為研究的思考

◇福建水利電力職業技術學院 吳曉靜

參與機器信息行為研究是圖書館深耕用戶信息行為研究的必要之舉，也是行業適應人工智能時代發展的應有之義。圖書館嘗試基于現有的信息行為研究方法來闡釋機器信息行為的現象及規律并取得一定進展。不同信息行為模型的的適用性和人機交互是圖書館未來在機器信息信息研究領域的重點。

2019年，麻省理工學院媒體實驗室（The MIT Media Lab）研究人員聯合來自耶魯大學等高等院校和谷歌公司等企業研究者，組建了“機器行為”研究課題組，標志著“機器行為學”這門跨專業的新興交叉學科成為研究熱點。機器行為學，顧名思義，主要研究智能機器行為，將智能機器視為一系列有著自身行為模式及生態反應的個體，通過跨學科知識運用，研究機器行為產生的內在機制（算法）和外部環境的特質（算法所在的社會環境），從而增進對人工智能技術的理解。信息行為指主體在不同環境中發現、搜尋、整理和使用信息的系列活動，人工智能時代，信息行為主體由人類延展至智能機器，信息行為是智能機器所表現出的最重要的行為類型。通過深度學習和模擬，智能機器具備類似人類的感知、思考和行動等能力。

機器信息行為就是智能機器在信息輸入、存儲、運算、處理、輸出、反饋和控制過程中表現出來的行為。具體來說，就是智能機器通過傳感設備接收外界輸入的視覺、聽覺、觸覺等感知類信息，并將信息存儲至存儲原件，運用事先設定的程序，調用相應的模型，模仿人類對信息的理解、組織、分析、挖掘和綜合利用，實現識別、推理、創作和預測等功能，再通過輸出裝置傳遞處理結果，對初始及后續的信息輸入產生反饋和幫助，形成工作閉環?；趦戎蒙窠浘W絡算法，智能機器具有產生信息行為的內在機制，做出相應的信息行為。同時，受數據采集條件等外部環境的限制，對機器信息行為的理解又不能局限于算法本身，需要理解算法在不同環境以及與人類不同交互模式中表現出不同的信息行為。因此，圖書館參照（人類）用戶信息行為研究方法開展機器信息行為研究是理解智能機器信息行為和促進人工智能技術發展的重要舉措。

1 圖書館參與機器信息行為研究的必要和可行性

用戶信息行為研究一直是圖書館學研究的重點，在人工智能技術出現及推廣應用之前，圖書館關注的信息行為主體通常指人類用戶，伴隨人工智能技術的發展，智能機器具有了類似人類的思維意識和行為能力，信息行為的主體亦被極大延展。智能機器表現出較高的主體意識，以信息交流者、參與者、研究者、發布者、生產者、合作者等多重身份參與信息實踐，并日益成為社會信息系統不可或缺的組成部分?？梢灶A見，人類信息行為與機器信息行為將共生共存并交互融合，圖書館信息行為研究面臨的是多元分散、多主體并存的復雜新格局[1]。因此，一方面，當信息行為主體由人類用戶拓展至人類用戶和智能機器時，將信息行為研究作為自身工作重點的圖書館，自然而然有必要與時俱進參與機器信息行為研究。另一方面，機器信息行為改變了信息生態系統，這對圖書館的資源建設和服務內容產生顛覆性影響，圖書館需要積極探索與研究機器信息行為，理解機器信息行為的新內涵，積極應對智能時代新情境為行業帶來的機遇與挑戰。簡言之，圖書館參與機器信息行為研究不僅是傳承（深耕用戶信息行為研究）的需要更是推動行業適應新時代發展的需要。

機器信息行為研究嘗試用研究人類信息行為的思路和方法來觀察和解釋人工智能，相關研究需要綜合運用計算機科學、工程科學、行為科學等多種專業知識，幫助人們從內部系統架構和外部環境交互的角度全面理解機器信息行為，圖書館有能力參與機器信息行為研究并成為重要的研究伙伴。一方面，圖書館界始終關注人工智能等新興技術的發展，并探索將技術融合應用于創新服務實踐，圍繞機器智能學習和人工智能技術的應用倫理（算法偏見和潛在誤用）、訓練數據和計算過程審查等問題開展持續探索，在循證實踐中形成了對人工智能較為全面而深入的了解，為參與機器信息行為研究奠定了堅實的基礎。另一方面，圖書館在對用戶信息行為長期研究過程中，系統地學習了社會學和人類學的相關理論與模型框架，掌握了實驗方法、人口統計和抽樣、觀察性因果推理等相關研究方法和工具的應用，具備參與機器信息行為研究的理論基礎和實戰經驗。

2 圖書館參與機器信息行為研究的緣起和進展

2.1 研究緣起

人工智能技術的快速演進對人類生產生活產生顛覆性影響，人們開始嘗試全面認知人工智能技術與社會的復雜關系，深入思考人工智能技術帶來的潛在風險與挑戰。二十國集團（Group of 20，G20）提出了“G20人工智能原則”，強調以人為本和發展可信人工智能，這一原則獲得國際社會普遍認同?！翱尚拧狈从沉巳斯ぶ悄芟到y、產品和服務在安全性、可靠性、可解釋、可問責等一系列內在屬性的可信賴程度[2]。發展可信人工智能要求深化對人工智能程序行為（特別是信息行為）的洞察和理解，明確智能機器內部的工作原理、決策依據和決策過程，及其在信息環境中的交互和影響，提升機器信息行為的透明度和可理解性，通過賦予充分知情權，以一種可解釋的方式最大限度地保障機器信息行為的準確性及可信賴度。在此背景下，機器信息行為進入圖書館人的視野?！缎旅襟w聯盟地平線報告：圖書館版（2017年）》明確指出：人工智能技術是影響圖書館服務與研究的重大技術進展，在優化館藏、升級空間及變革服務過程中，智能機器的戰略價值愈發凸顯。于是，有研究者建議圖書館應將智能機器視為新的用戶類型加以考慮，這類用戶不會取代人類用戶，但他們有著明顯不同的需求，需要通過不同思維方式來思考和設計針對他們的資源挖掘和利用[3]。這一建議透露以下信號：①明確智能機器的主體性。圖書館用戶是指圖書館為之提供產品與服務的對象，人類不再是圖書館資源的唯一使用者，智能機器可以與人類用戶一樣，成為圖書館服務設計的對象，圖書館需要了解和考慮智能機器對信息資源的需求、讀取和使用等信息行為，以及與之相關的行為倫理和道德問題；②了解智能機器信息行為的特殊性。智能機器的信息需求和行為與人類用戶存在著本質上的區別，但二者間可以相互影響、相互改造，對人類用戶行為的研究可以啟發機器用戶行為研究，圖書館需要大膽創新，通過借鑒與協作，在新領域探索新服務模型和方法。

2.2 研究起步

2019年4月，施普林格自然（Springer Nature）出版了第一本由機器生成的化學類書籍，同年，《自然》雜志發表了以“機器行為”為題的綜述文章[4]。機器信息行為的突飛猛進激發了圖書館界參與研究的熱情，圖書館人嘗試基于現有的信息行為研究方法，闡釋機器信息行為的現象及其發展規律。有學者以威爾遜信息行為模型為基礎，通過疊加人工智能模型核心功能，即“模型表征＋模型評估＋優化算法”，生成初步的機器信息行為模型，分析機器從信息需求產生到最終處理應用過程中的中間變量和影響因素，并從動力機制、中介變量、信息搜尋和處理層面對機器信息行為做出說明性闡釋。在機器信息行為研究的起步階段，圖書館以信息行為模型為起點，以機器產生信息行為的內在機制為驅動，主動參與跨學科交叉研究，為機器信息行為研究提供新的角度和啟發，在取得一定進展的同時亦存在幾點不足。①機器信息行為研究范疇應包括個體機器行為、群集機器行為和人機交互行為，而圖書館的起步研究只是粗略分析了個體機器由內部特質塑造的行為集，而未考量外部環境，尤其是機器之間交互、機器與人交互對機器信息行為的影響。②以深度學習為代表的機器學習雖然借鑒了人腦多分層結構、神經元連接交互信息的逐層分析處理機制，但并未建立與信息處理過程的自然聯系，或者說機器學習的模型表征、評估和優化并不能形成與信息處理過程嚴格的邏輯關聯，對威爾遜信息行為模型的套用略顯生硬。③威爾遜信息行為模型缺少對信息創建過程的描述分析，模型本身存在局限性。

2.3 研究進展

機器學習的新發展為機器信息行為研究提供契機，GPT-3基礎模型的構建開創了機器學習廣闊的應用前景?；A模型旨在從各種來源和渠道提取并積累知識，以有效和可擴展的表現形式進行知識組織，并將其靈活應用至新的情境中，過程與信息的搜尋、管理和應用嚴格對應，機器信息行為與機器學習間更深層次、更為本質的關聯得以正式確立。由此，以機器學習基礎模型為切入，圖書館界專家學者進一步應用信息行為理論和框架模型展開分析，幫助厘清信息行為如何影響機器學習這一關鍵問題，從而更有效地去增強機器信息行為，研究取得了新進展與新成果。①應用信息行為的“十項經驗”（假設）探討如何確?；A模型的合理、公平和無偏見?！罢絹碓醇昂侠砘阉髦环从橙祟愋畔⑿袨榈囊徊糠帧?，這促使人們思考基礎模型中社會維度的缺失；“背景是信息傳遞的核心”引導人們關注基礎模型中存在的系列問題，包括信息矢量化過程中的去語境化，建模人員的潛在干預性，訓練數據的性質等；“更多信息并不總是最好”啟發人們思索基礎模型的補救措施來更好滿足邊緣化群體的需求[5]。②應用日常生活信息實踐行為擴展模型，增加信息創建過程的描述，理解基礎模型的生成和涌現能力，指導信息生成實踐。③應用Foster非線性信息搜尋模型來啟發基礎模型，重新構建衍生工具中用戶交互的底層算法。相較研究起步階段，該階段的進步明顯：一是研究范疇更加拓展。從研究機器內在的信息處理機制拓展到探索社會環境對機器信息行為的影響，探討智能機器如何認知并理解他們所處的環境；二是研究目標更加明確。機器學習系統是重要的信息系統，圖書館機器信息行為研究回歸本體，聚焦信息行為如何影響機器學習；三是研究角度更加全面。機器學習領域新概念和新模型的發展，為機器信息行為研究提供了新的切入點，提高了信息行為模型的適用性，幫助人們全方位理解和強化機器學習，發展以人為本的人工智能；四是研究團隊更加多元。圖書館人開始突破自身學科局限，積極參與到機器學習的跨學科對話中，開展協同研究，驅動機器信息行為研究領域取得實質性進展。

3 圖書館參與機器信息行為研究的展望

人與智能機器在未來會如影隨形，共生共存于復雜巨系統中。人類與機器各自存在的優勢具有高度的互補性，連接并整合優勢能夠創造出無可比擬的智能形態?？茖W家紛紛預測，人工智能（客觀智能）與人類智能（主觀智能）最有可能演變成為陰陽對立的統一體，從而開啟全新的人機融合智能時代，人機交互協同應成為人工智能3.0的關鍵及核心[6]，在高效協作中生成復雜問題的解決方案。當人工智能由初級進階到高級乃至超級（類人工智能）階段，智能機器被賦予人的情感、倫理和道德等元素，由此催生用研究人類信息行為的方法來解釋人工智能及其信息行為的思路和方法，以人機良好的溝通、理解和協同為目標，機器信息行為研究顯得尤為重要和關鍵。機器信息行為研究能通過內部運行機制與外部交互環境的全面研究，幫助人們更好地理解人工智能技術和智能機器。機器信息行為研究是動態發展的過程，能追蹤分析機器隨著時間推移而表現出的系列行為，這個過程突破了在單輪對話中生成解釋的簡單模式，讓人類以一種交互、反復和漸近的方式揣摩智能機器的心智、理解機器每一步決策的意圖，掌握機器在一定環境中的勝任力和功能性，在可理解、可預測中培養人類對機器的信任[7]。此外，機器信息行為研究關注分析人機交互、多智能體系統中的相互影響和相互作用，能增進智能機器對人類心智及特定解釋內容的理解，縮小機器和人類之間的認知思維差異，強化信任感。圖書館對新技術的研究偏重融合應用，對機器信息行為的研究仍處于初級階段，未來，圖書館有望借助其對人類信息行為的了解，通過跨學科合作研究在“可解釋人工智能”“機器學習的神經符號”等方面大放異彩，參與推動人工智能技術的發展。圖書館參與機器信息行為研究的重點方向包括：①重新審視和思考不同信息行為模型對解釋不同情境下機器信息行為的適用性；②研究人的信息行為如何通過機器學習來影響機器的信息行為；③聚焦人與智能機器間的交互，不僅需要解決機器學習系統中出現的算法偏見和潛在誤用問題，也要完善訓練數據、改進基礎模型，產生更智能的機器信息行為?？梢灶A見，在機器信息行為研究領域，圖書館機遇與挑戰并存，圖書館應關注人工智能技術及智能機器學習發展的前沿動態，積極尋求信息行為與機器學習交叉融合研究的切入點，強化館員跨學科素養和技能的培育，為機器學習系統中的更多現實性問題提供解決方案和路徑，助力實現人類與人工智能的共生共榮。