國內(nèi)外大部分圖書館使用了初步的AI技術(shù)，主要是智能推薦，智能導(dǎo)航，機器人（問題和回答都是在事先設(shè)置好的范疇內(nèi)），少數(shù)圖書館用虛擬現(xiàn)實技術(shù)來完成一些相關(guān)業(yè)務(wù)展示。但是對于閱讀，尤其是AI沉浸式閱讀領(lǐng)域，很少做過詳細的體系框架和模型擴展研究。ChatGPT4.0的正式發(fā)布和利用AI衍生的一系列文本、圖形、圖像和視頻處理產(chǎn)品的實踐應(yīng)用，是人工智能領(lǐng)域的轉(zhuǎn)折性的突破，為圖書館打造更加豐富的閱讀體驗提供了可行性。因此，本文在構(gòu)建AI沉浸閱讀框架基礎(chǔ)上，把現(xiàn)有的AI關(guān)鍵技術(shù)整合在一個模型之中，采取應(yīng)用場景插件式模塊化組合，可以根據(jù)環(huán)境和經(jīng)費選擇或添加場景插件，構(gòu)建多模態(tài)沉浸式智慧閱讀模型。
尤其是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)字存儲和傳輸技術(shù)等的普及，數(shù)字圖書館應(yīng)運而生。咨詢智慧導(dǎo)讀多少錢

美國開放人工智能研究中心(ＯｐｅｎＡＩ)發(fā)布的大型語言生成模型ＣｈａｔＧＰＴ迅速成為全球的焦點,ＣｈａｔＧＰＴ將人機對話推向全新的高度,其強大功能和火爆熱度將ＡＩＧＣ推向令人矚目的位置。騰訊研究院發(fā)布的?２０２３年ＡＩＧＣ發(fā)展趨勢報告?顯示,ＡＩＧＣ技術(shù)有望成為新型內(nèi)容生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施,能夠塑造數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)與交互新范式,持續(xù)推進數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。ＡＩＧＣ技術(shù)能夠基于人工智能算法和海量訓(xùn)練數(shù)據(jù),通過模型的學(xué)習(xí)和優(yōu)化,自動生成文本、圖像、音頻和視頻等形式的數(shù)字內(nèi)容,為用戶提供更加個性化、智能化的服務(wù)。因此,研究ＡＩＧＣ在高校圖書館智慧服務(wù)中的應(yīng)用具有重要的理論價值和實踐意義。浙江智慧導(dǎo)讀前景為讀者提供更加個性化的閱讀推薦，幫助讀者發(fā)現(xiàn)感興趣的內(nèi)容、拓寬閱讀視野、提高閱讀效果。

數(shù)字閱讀平臺成為信息信任問題發(fā)生和解決的集中站。聯(lián)結(jié)技術(shù)和人的智慧閱讀方式由數(shù)字閱讀平臺提供，表現(xiàn)為各種實體或虛擬的閱讀工具。數(shù)字閱讀平臺作為閱讀工具的提供者，不僅需要改進搜索和過濾技術(shù)，提升讀者的閱讀效率和閱讀體驗，還需要構(gòu)建在線網(wǎng)絡(luò)，成為分布式內(nèi)容生成和分布式閱讀的集散地。數(shù)字閱讀平臺主導(dǎo)的社會化閱讀成為主流閱讀形態(tài)［15］，讀者虛擬社群與實體社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)重合，引發(fā)關(guān)系信任、隱私保護等新的問題。這些問題本質(zhì)上是952025年第3期總第477期學(xué)研VIEWONPUBLISHING社會學(xué)問題，即人與人之間關(guān)系、人與組織之間關(guān)系的問題，只是因為機器作為人和組織的延伸，使得這一問題的規(guī)模更大、更復(fù)雜。

信息通信技術(shù)（ICT）作為技術(shù)基座，構(gòu)成信息信任系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施。技術(shù)哲學(xué)視域下，信息通信技術(shù)不僅改變了信息供需關(guān)系，還重構(gòu)了認知勞動分工。智慧閱讀依賴信息的搜索和過濾技術(shù)，它們是解決信息冗余的重要手段。不同技術(shù)對讀者的要求也不盡相同—信息搜索的質(zhì)量很大程度上依賴讀者對所需信息描述的準確程度；信息的過濾則是信息供給方提供的一種服務(wù)，它從讀者的歷史行為和數(shù)據(jù)中篩選讀者感興趣的內(nèi)容，**終表現(xiàn)為信息推薦。信息過濾的技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜、聚類算法、協(xié)同過濾、序列推薦、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等。技術(shù)的迭代顯示機器從服從和執(zhí)行人類指令過渡到有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，現(xiàn)在又往無監(jiān)督的方向演進。算法黑箱給生產(chǎn)者和消費者帶來一定程度的信任剝奪，基于對信息發(fā)布主體的信任受到?jīng)_擊。依據(jù)實時搜索結(jié)果Top N篇文獻的篇名和摘要進行文本深度解析，分別生成的中、英文聯(lián)想關(guān)聯(lián)矩陣，即語義腦圖。

生成式AI在生成內(nèi)容的過程中，經(jīng)常會遇到生成內(nèi)容準確度不高的問題，包括以下場景：表達錯誤，錯別字、病句較多，多有亂碼符號；邏輯混亂，上下旬沒有銜接，多為拼湊和重復(fù)內(nèi)容；排版混亂，無段落，無標點，文章亂碼；圖文不相符，圖片模糊不清，圖片中有不良誘導(dǎo)或蹭流量的內(nèi)容；音畫低質(zhì)，視頻畫面傾斜、倒置、鏡像翻轉(zhuǎn)，畫面拉長變形，模糊不清；視頻濾鏡失真，邊框占比大，水印嚴重遮擋畫面等。因此，圖書館應(yīng)配備專業(yè)人員對內(nèi)容進行訂正調(diào)整，同時探索關(guān)于AI生成內(nèi)容質(zhì)量評估的相關(guān)理論，為生成內(nèi)容提供依據(jù)。為了給用戶提供針對性的高效知識服務(wù)，重點探討用戶閱讀行為知識。浙江智慧導(dǎo)讀前景

信息社會發(fā)展下，教育領(lǐng)域的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式 和圖書館服務(wù)模式。面臨挑戰(zhàn)與機遇。咨詢智慧導(dǎo)讀多少錢

智慧閱讀服務(wù)對象方面，已有研究涉及大學(xué)生、公眾、中小學(xué)生等。來自印度大規(guī)模人工智能技術(shù)干預(yù)的證據(jù)表明，技術(shù)輔助可提高K-12學(xué)生的閱讀理解能力[23]。C.C.Liu等探討兒童與人工智能聊天機器人的互動與交流如何創(chuàng)造積極的閱讀體驗[24]，以維持學(xué)生的閱讀與學(xué)習(xí)興趣。虛擬現(xiàn)實技術(shù)對公眾與大學(xué)生閱讀行為影響方面，韓飛飛和周榮庭認為VR等虛擬現(xiàn)實技術(shù)發(fā)展對公眾的圖書閱讀行為產(chǎn)生顛覆式影響[25]。與數(shù)字閱讀相比，科技期刊元宇宙閱讀呈現(xiàn)出閱讀空間虛擬化、視覺體驗三維化等趨勢[26]，這些特征將會影響讀者的批判式閱讀體驗[27]。綜上，目前智慧閱讀服務(wù)研究涉及服務(wù)系統(tǒng)與平臺、服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)對象等方面，聚焦學(xué)術(shù)閱讀智慧服務(wù)領(lǐng)域的研究較少，缺少對用戶常用學(xué)術(shù)平臺智慧化閱讀服務(wù)現(xiàn)狀的分析，也缺少應(yīng)用AIGC等前沿技術(shù)以推進學(xué)術(shù)閱讀服務(wù)智慧化的研究。咨詢智慧導(dǎo)讀多少錢