国内外通用大模型会取代图书馆吗？
2025/1/30 点击数：111
[作者] 图谋博客
[摘要] 国内外通用大模型的发展近年来呈现爆发式增长，技术迭代加速，应用场景不断拓展，同时也面临技术、伦理和商业化等多重挑战。通用大模型正从技术探索进入规模应用阶段，国内外发展路径呈现差异化：海外企业更注重底层创新与全球化布局，国内则在政策引导下聚焦行业落地与国产化替代。未来，技术突破与监管平衡将成为关键，大模型或将重塑全球科技产业格局。据工信部数据，2023年中国大模型企业已超200家，预计到2025年市场规模将突破千亿，但能否在基础层（芯片、框架）实现自主可控，仍是长期挑战。
国内外通用大模型的发展近年来呈现爆发式增长，技术迭代加速，应用场景不断拓展，同时也面临技术、伦理和商业化等多重挑战。通用大模型正从技术探索进入规模应用阶段，国内外发展路径呈现差异化：海外企业更注重底层创新与全球化布局，国内则在政策引导下聚焦行业落地与国产化替代。未来，技术突破与监管平衡将成为关键，大模型或将重塑全球科技产业格局。据工信部数据，2023年中国大模型企业已超200家，预计到2025年市场规模将突破千亿，但能否在基础层（芯片、框架）实现自主可控，仍是长期挑战。
近期浏览到自媒体强势宣称通用大模型将取代图书馆，陈述的理由并非全无道理。图书馆的资源与服务，尤其是高校图书馆的资源与服务，在当前主要是依赖商业型数据库。开放获取资源所占比重在扩大，但有个实际问题是高校图书馆在数字资源采购经费，总体来说并未见减少（不降反升）。国内外通用大模型的进步确实很快，当前我体验过的多种较有影响的产品与服务，给我的印象是，数字资源基础主要为互联网资源，经过同行评审的正式出版物（无论是学术期刊、学术图书）比例很小，很有可能是受到约束，假如突破，结果会超乎想象。
《图书与情报》2022年第5期刊发于良芝教授《何以守正?如何创新?从图书馆概念的反思看我国图书馆学的守正创新》，该文中于教授第三次修订图书馆定义。于教授认为，图书馆就是保障信息查询暨获取的功能体，这包括机构型实体图书馆、非机构型实体图书馆、依托单个实体图书馆的数字化信息查询暨获取平台（即复合图书馆的数字化部分）、依托多个实体图书馆的分布式数字化信息查询暨获取平台、冠名“图书馆”的纯数字化信息查询暨获取平台、未冠名“图书馆”的纯数字化信息查询暨获取平台。国内外通用大模型的发展，以“迅雷不及掩耳”之势，颠覆了人们的感知与认知。笔者认为，“图书馆就是保障信息查询暨获取的功能体”，保障信息查询暨获取方面，图书馆这个功能体的功能实在是非常有限。国内外通用大模型的发展，当前仍属于快速进化之中，有着太多的不确定性。
国内外通用大模型会取代图书馆吗？我试着让DeepSeek“深度思考（R1）“解答，答案是规整的，也是肯定的：通用大模型不会取代图书馆，但将推动其向“智慧知识中枢”转型。您信吗？个人感觉不太乐观，是存疑的。
图谋提问：国内外通用大模型会取代图书馆吗？
DeepSeek“深度思考（R1）“解答：
通用大模型（如GPT、文心一言等）的快速发展和广泛应用，引发了关于其是否会取代传统图书馆的讨论。然而，从功能定位、社会价值和技术局限性来看，大模型与图书馆并非“替代”关系，而是互补与协同发展的关系。以下从多个维度分析这一问题：
一、图书馆的不可替代性
物理资源的保存与传承
图书馆的核心职能之一是保存人类文化遗产，包括古籍、手稿、地方志等实体文献。这些资源往往未被完全数字化，且大模型无法直接访问原始物理载体。例如，敦煌遗书、甲骨文等珍稀文献的保存与研究仍需依赖图书馆的实体馆藏。
学术研究的深度支持
图书馆提供专业学术数据库（如JSTOR、CNKI）、专题档案和未公开的地方史料，这些资源通常需要权限或专业知识才能有效利用。大模型的回答基于公开数据，无法替代图书馆员对学术资源的深度导航与解读。
社会文化空间的属性
图书馆是社区的知识共享中心、学习空间和文化活动场所（如讲座、展览）。这种物理空间的社交属性与人文氛围，是大模型无法提供的。例如，纽约公共图书馆的“玫瑰阅览室”已成为城市文化地标。
信息权威性与质量控制
图书馆对馆藏资源进行严格的学术审核和版本管理，而大模型的输出可能存在“幻觉”（虚构内容）或依赖有偏见的训练数据。例如，在法学、医学等专业领域，图书馆提供的权威文献仍是不可替代的参考来源。
二、通用大模型的优势与局限
优势领域
即时信息检索：快速回答常识性问题（如历史事件时间线）、生成摘要或代码。
跨语言服务：支持多语言翻译和跨文化知识获取（如将中文论文摘要转为英文）。
个性化推荐：基于用户兴趣生成书单或研究方向建议。
局限性
缺乏实体资源访问：无法直接扫描古籍、借阅纸质书或提供绝版文献。
深度学术能力不足：对专业领域（如冷门学科、小语种研究）的知识覆盖有限。
伦理与版权风险：训练数据可能涉及版权争议，且生成内容难以追溯原始出处。
三、融合方向：大模型如何赋能图书馆
服务效率提升
智能问答助手：接入大模型的聊天机器人（如中国国家图书馆的“AI馆员”）可解答80%的常见问题，释放人力处理复杂咨询。
自动化编目与索引：利用NLP技术加速文献元数据提取（如上海图书馆的“AI古籍标引系统”）。
知识服务升级
学术研究辅助：大模型可帮助研究者快速梳理文献脉络（如生成领域研究综述框架）。
多模态资源开发：结合大模型生成古籍的数字化注释（如北京大学图书馆对《四库全书》的AI注解项目）。
普惠服务扩展
无障碍阅读支持：AI语音合成、图像描述技术助力视障用户（如澳大利亚国家图书馆的“AI朗读者”）。
乡村教育资源下沉：通过大模型驱动的“移动图书馆”为偏远地区提供定制化知识服务。
四、未来图景：协同而非取代
物理与数字的共生
图书馆将发展为“混合型知识中心”，实体馆藏与数字资源（包括大模型服务）并行。例如，读者可在图书馆查阅古籍原本，同时通过AI工具获取关联研究资料。
人机协作模式
馆员角色从“资源管理者”转向“知识策展人”，负责训练AI模型、验证输出结果（如纠正大模型的学术错误）。美国国会图书馆已试点“馆员-AI联合编目”流程。
伦理与治理框架
图书馆需参与制定大模型应用的行业标准，确保技术符合学术伦理（如引用规范、数据溯源）。欧盟正在推动《图书馆与大模型协作指南》。
结论
通用大模型不会取代图书馆，但将推动其向“智慧知识中枢”转型。图书馆的核心价值——文化遗产保存、权威知识管理和公共文化服务——仍是技术无法替代的。未来的图书馆将整合大模型的效率优势，强化自身的专业化与人文属性，形成“AI处理信息，图书馆守护知识”的共生生态。据国际图联（IFLA）预测，到2030年，超过90%的图书馆将深度集成AI工具，但实体图书馆的数量仍会保持稳定增长（尤其在发展中国家）。技术革新不是终结，而是图书馆进化的重要契机。