Хорошавина У.В., ведущий библиотекарь отдела научно-организационной и методической работы РНТБ

Генеративный искусственный интеллект в библиотеке: обзор профессиональной периодической печати

С тех пор, как в ноябре 2022 года стала доступна для публичного использования большая языковая модель ChatGPT, тема внедрения нейросетей в практику работы библиотек стала как никогда актуальна.

На страницах профессиональных журналов появляется все больше публикаций, посвященных исследованию различных направлений развития и применения генеративного искусственного интеллекта (далее – ИИ) в библиотечной сфере. По данным российского информационно-аналитического портала e-library с 2015 года по настоящее время (сентябрь 2024 года), по запросу «ИИ в библиотеке» найдено 83 статьи (с учетом материалов конференций).

Обратившись к ресурсу e-library с аналогичным запросом и проанализировав различные хронологические периоды (2015–2018 гг., 2019–2022 гг., 2023–сентябрь 2024 г.), можно увидеть тенденцию увеличения массива соответствующих публикаций за последнее десятилетие.

На диаграмме наглядно представлена динамика роста количества статей. Вероятно, такой фактор обусловлен существенным интересом к внедрению технологий ИИ.

Анализ периодических профессиональных изданий русскоязычного сегмента за 2023–2024 гг. показал, что авторы активно изучают и обсуждают отечественный и зарубежный опыт интеграции языковых моделей в библиотечную и издательскую отрасли. Ряд материалов представляет собой дискуссию о пользе технологии ИИ в книгоиздании, образовании и библиотечном деле. Эксперты высказывают различные мнения относительно границ возможностей инструментов ИИ, а также способности нейронных языковых моделей создавать новое знание. Рассматриваются проблемы и ограничения, возникающие на этапе внедрения нейросетей. Появляются результаты научных исследований в области генеративного ИИ, служащие основой для применения эффективных методов в решении актуальных задач, стоящих перед библиотекой.

Библиотекари не были среди первых, кто принял ИИ, но проявляют все большую заинтересованность в использовании этой технологии в своей работе. В профессиональных периодических изданиях прослеживаются темы:

• изучения будущей роли технологий ИИ в библиотеках [4,5,6,7,8,9,10,11,12,14,15,16,17,18,19];
• оптимизации рабочих процессов с помощью систем ИИ [1,3,4,10,13,14,15,18];
• привлечения нейросетей к улучшению интерактивной среды современной библиотеки [1,12];
• предоставления библиотекарям возможности обучать читателей критическому мышлению при работе с нейросетями [11,15,17];
• использования систем ИИ в самообразовании и проведении обучающих мероприятий [1,2,13].

Далее рассмотрены статьи из профессиональных журналов за 2023–2024 гг., имеющиеся в фонде Республиканской научно-технической библиотеки, посвященные изучению роли технологий ИИ в библиотечной сфере.

Морозова С.А. развеивает страхи относительно возникновения конкуренции специалистов библиотечной и издательской сфер с генеративными моделями ИИ, делает сравнительный анализ результатов человеческого труда и машинного, показывает сильные и слабые стороны больших языковых моделей. Дает практические советы по использованию инструментов ИИ в «обычной профессиональной деятельности» [11].

Чехович Ю.В., Грабовой А.В., Грицай Г.М. рассказывают об эволюции технологий ИИ в течение последних 40 лет, об особенностях и ограничениях современных языковых моделей, понимание которых поможет избегать рисков, возникающих при работе с генеративными сервисами. Раскрывают механизм оптимизации обработки данных путем дообучения ChatGPT. «Пользователи, общаясь с сервисом в чате, дают обратную связь, которую компания-разработчик применяет для улучшения своих моделей. Использование таких данных позволяет значительно повысить качество генерируемых текстов» [17].

В работах [11, 15, 17] затрагивается вопрос доверия к качеству информации, связанный с «галлюцинированием» систем ИИ. В условиях отсутствия достоверных сведений об источниках знаний, к которым обращаются генеративные интеллектуальные системы, возрастает риск выдачи нейросетью выдуманных публикаций, авторов, поддельных цитат, иных недостоверных результатов. В качестве решения рекомендуется проверять сведения, сгенерированные с помощью инструментов ИИ.

Моисеева Н.А. провела исследование, направленное на выявление тенденции применения генеративного ИИ в библиотеке. Рассмотрена интеграция технологии контекстной осведомленности на примере некоторых российских и зарубежных информационно-библиотечных систем. Автор наглядно демонстрирует, как машинное обучение и нейросетевые технологии автоматизируют создание релевантной подборки книг согласно читательским запросам и интересам, формируют рекомендации, структурируют цифровой библиотечный контент по запросу пользователя, оптимизируют библиотечную аналитику [10].

Шорин О.Н. изучает возможности использования нейросетей в библиотечной работе для аннотирования, поиска похожих документов, каталогизации изображений, анализа библиографических ссылок в научных статьях. Автор отмечает, что на современном этапе развития нейросети облегчат выполнение операций, которые напрямую не связаны с творческой составляющей. Однако считает, что пока рано говорить о способности нейросети к действительно творческой деятельности в максимально широком значении этого понятия. В частности, на вопрос о том, способна ли большая языковая модель написать научную статью, ChatGPT честно ответил, что он лишь способен сгенерировать большой объем текста на заданную тему. В свою очередь, информация, хранящаяся в библиотеках, может быть полезна для обучения нейросетей [18].

Степанов В.К., Маджумдер М.Ш., Бегунова Д.Д. на основании проведенных исследований рассматривают большую языковую модель как инструмент усовершенствования традиционных библиотечно-библиографических процессов, таких как комплектование, библиографирование, индексирование и предоставление справок. В работе предлагаются пути эффективного использования ChatGPT в библиотечной практике. Приводятся примеры ограничения данной модели, включая вариативность в генерации текста, разность в достоверности ответов системы ИИ на различных языках и отсутствие актуализации информации. Рекомендуются методы решения потенциальных проблем, связанных с указанными ограничениями. Даются советы по эффективному составлению запроса для ChatGPT [15]. Авторы [12, 15, 18] сходятся во мнении, что генеративный ИИ обладает значительным потенциалом для упрощения и улучшения традиционных библиотечных процессов.

Нещерет М.Ю. на основе анализа профессиональной литературы и выборочного мониторинга сайтов российских и зарубежных библиотек дает представление о способности технологии ИИ успешно решать текущие задачи библиотечно-информационного обслуживания пользователей. Рассматривает примеры применения инструментов ИИ в процессах библиографического обслуживания – извлечении метаданных и формировании библиографических записей, информационном поиске, оценке и распространении информации, выполнении справок. Отмечает популярность услуг библиотечных чат-ботов и систем интеллектуального анализа текстов. Автор предполагает, что расширение сферы применения технологий ИИ позволит существенно повысить качество и эффективность библиографического обслуживания, уровень компетентности персонала библиографических служб, внедрить новые виды и формы библиографических услуг [12].

О будущей роли технологий в библиотеках говорится в ежегодном докладе VII Международного профессионального форума «СОЧИ–2023» Шрайберга Я.Л. Особое внимание здесь уделено этическим аспектам применения ИИ, проблемам нейросетей, изменениям в области авторского права. Дана оценка применению вышеуказанных компонентов в библиотечно-информационной практике [19].

Земсков А.И. и Телицына А.Ю. так же, как и Шрайберг Я.Л., затрагивают этический аспект использования инструментов систем ИИ в создании текстов. В ходе изучения проводится комплексное сравнение, оценивающее качество и сходство текстовых материалов, практическое применение технологии GPT в библиотечном деле. Результаты данного исследования имеют важное значение для понимания возможностей и ограничений ИИ в библиотечной сфере, а также для определения контекстов, в которых автоматизированные системы могут быть наиболее эффективными по сравнению с авторами-людьми. «Чат GPT – удобный вспомогательный инструмент на основе аккумулированных образцов. Материал, созданный чатом GPT, в правовом отношении близок к статьям из энциклопедии или энциклопедического справочника, но не имеет конкретного автора» [4]. То есть этот материал «не является независимым творческим произведением, и защищать его обычным авторским правом сложно» [4]. Авторы считают полезным указывать места в работе, составленные с помощью ИИ. Однако акцентируют внимание на необходимости «дальнейший проработки вопросов права на GPT-материалы» [4].

Все чаще в профессиональной периодике пишут о попытках перехода к интерактивной библиотеке. На этом нелегком пути системы ИИ дают безграничный простор для фантазии и творчества.

Бочкарева Н. делится идеями реализации инструментов ИИ для украшения выставки, создания авторских программ, написания простых видеоигр, основанных на сюжетах литературных произведений, разработки сценариев и заданий для квестов. Также приводится пример помощи нейросети в управлении аккаунтами в социальных медиа, что позволяет улучшить взаимодействие с аудиторией [1].

Автор описывает эксперимент по применению инструментов ИИ в выставочной деятельности детской библиотеки. К оформлению экспозиции привлекли читателей, которые с помощью нейросети Midjourney сами сгенерировали выставочные экспонаты – обложки изданий. Сотрудники библиотеки творчески подошли к созданию костюмов для детского мероприятия, снова обратившись к технологиям ИИ. Интересен опыт проведения библиотечными специалистами мастер-классов по использованию доступных нейросетей для читателей и коллег. Нельзя не отметить роль нейросетей в самообразовании сотрудников, при подготовке данных мероприятий [1].

Очевидно, что перспективы, связанные с внедрением технологией ИИ в библиотеке, таят в себе как проблемы, так и возможности. Именно от того, насколько грамотно мы, библиотечные специалисты, проложим путь по этим зыбучим пескам, зависит дальнейший успех!

Список использованных источников

1. Бочкарёва, Н. Искусственный интеллект и нейросети в визуальном стиле / Н. Бочкарёва // Библиотека. – 2023. – № 11. – С. 48–51.
2. Васильева, К. А. Онлайн-сервис Gamma: как представить идеи привлекательно с помощью нейросети / К. А. Васильева // Современная библиотека. – 2023. – № 6. – С. 22–25.
3. Жабко, Е. Д. Цифровые коллекции как данные: новое направление в работе библиотек / Е. Д. Жабко // Библиотековедение. – 2024. – № 2. – С. 129–142.
4. Земсков, А. И. Демонстрация возможностей чата GPT в библиотечной деятельности / А. И. Земсков, А. Ю. Телицына // Научные и технические библиотеки. – 2024. – № 4. – С. 131–145.
5. Иванченко, Д. А. Нейросети для библиотекарей: исследуем возможности и ограничения / Д. А. Иванченко // Современная библиотека. – 2023. – № 5. – С. 18–26.
6. ИИ: государственный подход // Университетская книга. – 2024. – № 4. – С. 24–31.
7. ИИ и научное знание: содержательные и правовые аспекты // Университетская книга. – 2024. – № 2. – С. 58–61.
8. Искусственный интеллект в образовании и науке: pro et contra // Университетская книга. – 2023. – № 10. – С. 44–50.
9. Каптерев, А. И. Когнитивный менеджмент и искусственный интеллект в библиотеках: возможности и особенности / А. И. Каптерев // Научные и технические библиотеки. – 2023. – № 6. – С. 113–137.
10. Моисеева, Н. А. Технологии искусственного интеллекта в информационно-библиотечных системах / Н. А. Моисеева // Научные и технические библиотеки. – 2024. – № 5. – С. 85–101.
11. Морозова, С. А. «Мы оба с ним как будто из металла, но только он – действительно металл», или как перестать беспокоиться и начать использовать генеративные модели ИИ / С. А. Морозова // Университетская книга. – 2024. – № 1. – С. 42–49.
12. Нещерет, М. Ю. Нейросети в библиотеке: новое в библиографическом обслуживании / М. Ю. Нещерет // Научные и технические библиотеки. – 2024. – № 1. – С. 105–128.
13. Нуждова, Д. И. SMM-ассистент, и художник-дизайнер / Д. Нуждова // Библиотека. – 2024. – № 3. – С. 24–27.
14. Степанов, В. К. Возможности применения языковой модели искусственного интеллекта ChatGPT-3.5 в библиотечно-библиографической деятельности / В. К. Степанов, М. Ш. Маджумдер, Д. Д. Бегунова // Научно-техническая информация. Серия 1, Организация и методика информационной работы. – 2023. – № 7. – С. 11–21.
15. Степанов, В. К. Методика применения большой языковой модели ChatGPT в библиотечно-библиографической деятельности / В. К. Степанов, М. Ш. Маджумдер, Д. Д. Бегунова // Научные и технические библиотеки. – 2024. – № 4. – С. 86–108.
16. Сухоручкина, И. Н. Классификация разработанных и используемых в России программ автоматического и автоматизированного перевода научно-технических документов на основе искусственного интеллекта / И. Н. Сухоручкина, А. А. Сухоручкина // Научно-техническая информация. Серия 1, Организация и методика информационной работы. – 2024. – № 5. – С. 22–30.
17. Чехович, Ю. В. Модели генеративного искусственного интеллекта с полным их разоблачением / Ю. В. Чехович, А. В. Грабовой, Г. М. Грицай // Университетская книга. – 2024. – № 5. – С. 58–65.
18. Шорин, О. Н. Возможные направления применения искусственного интеллекта в библиотеках и информационных центрах / О. Н. Шорин // Научно-техническая информация. Серия 1, Организация и методика информационной работы. – 2023. – № 11. – С. 15–19.
19. Шрайберг, Я. Л. Особенные компоненты цифровой трансформации общества, активно влияющие на технологические и поведенческие модели деятельности современных библиотек (Ежегодный доклад Седьмого международного профессионального форума «СОЧИ–2023») / Я. Л. Шрайберг // Научные и технические библиотеки. – 2023. – № 8. – С. 13–84.