人工智能背景下档案管理智慧化服务体系的构建策略

钱 杰

(桐城师范高等专科学校，安徽 桐城 231400)

人工智能自其诞生之日起便获得了广泛的关注与研究。它以计算机技术，网络信息技术等为基础，通过各种算法设计实现了计算机对人类大脑思维过程的模拟，人工智能的迅速发展为各个行业都注入了新的活力，与档案服务的融合促进了档案智慧化服务的形成与发展，实现了为档案服务的升级赋能。档案智慧化服务体系以语音识别，深度学习等人工智能算法与技术为基础，以用户知识服务需求为导向，在深度挖掘和分析相关数据资源的前提下，实现了精准性的智慧档案服务，优化和提升了服务效率与品质，推动了档案事业的智慧化可持续发展。

一、相关概念的界定

(一) 人工智能

人工智能的概念是伴随着人工智能思想的萌芽与发展而逐步得以确立的，它的形成最早可追溯至17世纪的机械式加法机，乘法计算机等高速计算设备的成功研发。20世纪50年代，被称为人工智能之父的John.McCathy 首次明确提出“人工智能”这一概念，后经60多年的不断发展，依托大数据，云计算等信息技术迎来了其发展的黄金时期，实现了新一轮的发展浪潮。[1]对人工智能的定义，目前形成的大致共识为人工智能是研究计算机模拟人类智能而完成工作任务的方法与路径。其核心在于计算机通过高速运算而实现对人类大脑思维活动的模拟，从而产生一系列的感知，推理与行动。

(二)智慧服务

智慧是以知识与经验为依托而生成的对事物的认知、分析、处理与创新的能力，智慧服务则是以知识服务为前提，通过分解与重组各类知识而将其转化为能对用户的知识应用与创新形成支撑的生产力。智慧服务的概念是伴随互联技术的飞速发展，世界因信息化而互联互通，“智慧地球”“智慧城市”等理念不断生成，智慧发展方向得以确立而逐步形成的。2008年国际商业机器公司提出了“智慧地球”的概念，次年IBM发布了《智慧地球赢在中国》，自此我国“智慧地球”研究帷幕被拉开。2014年智慧城市建设与发展的战略规划被明确提出，包括智慧交通，智慧医院等系列智慧服务的概念开始走入人们的视野，也逐渐改变了人们的生产生活方式。[2]

二、基于人工智能背景的智慧化档案管理体系的构建

(一)基础设施层的组织与构建

基于人工智能而发展起来的档案智慧服务是人工智能与档案管理深度融合的产物，它以人工智能技术为依托，完善和发展了包括档案借阅、资源共享、用户数据分析、知识图谱服务、虚拟泛在空间服务等在内的档案服务模式，实现了从传统服务向知识服务，智慧服务的转变与升级，融合人工智能的档案智慧服务体系的构建应首先从针对软硬件基础搭建的基础设施层做起。首先机房设施主要包括了温湿度控制设备、监控设备、实体存储设备和库房机器人等，温湿度控制设备可以远距离，跨空间对温度、湿度进行操作控制及异常报警，监控设备旨在监督档案管理。其次，软硬件设施主要包括了网络设备，存储设备，感知设备，数字化加工设备，安全设备等，网络设备如政务网，档案机构内网等，感知设备包括RFID技术，人脸识别等智慧技术产品，共同构成了智慧档案的基础设施体系。

(二)档案资源层的组织与构建

档案资源层包括了馆藏档案资源，业务管理数据，用户服务数据以及用户开放数据。首先，馆藏档案资源包括了实体档案和电子档案资源，从类型上来说有目录数据库，全文数据库，多媒体数据库，专业档案数据库，历史文献数据库等。其次，业务管理数据主要包括档案机构设备感知数据，业务人员管理数据，工作目标与计划数据，考核数据，楼宇管理数据等。其中，设备感知数据是智能感知设备在日常运营中生成的数据，通过分析这些数据可得知档案工作的品质，业务人员数据是对工作人员任务完成，薪资待遇等事项的数据统计，目标及计划数据是对档案机构工作目标的统计数据，考核数据是在考核中产生的业务数据和考核结果，楼宇管理数据则是对机构大楼的管理所生成的人员进出，水电用度等数据统计。再次，用户服务数据主要是指用户使用档案服务平台而产生的数据。比如注册信息，档案复印下载数据，网页浏览数据等。最后，用户开放数据指的是用户在其他平台所产生的公开数据，这类数据的收集应注意用户隐私的保护。[3]

(三)技术处理层的组织与构建

技术处理层是对人工智能嵌入档案服务中方式方法的描述。其一，档案收集的智慧化是基于智能终端，智能感知设备，智能搜索等技术而实现的。比如讯飞档案机，档案智录等设备都标志了当前智慧收集的发展。其二，档案整理的智慧化是指通过包括OCR识别技术、文本分析技术、智能机器人、智能Agent、信息提取技术、递归神经网络技术、多层感知器算法等先进的智能技术对档案进行分类和归档。[4]其三，档案鉴定的智慧化是通过自然语言处理，QCR识别技术，专家系统等来实现的。其四，档案检索的智慧化是通过自动识别技术，Agent技术，知识图谱技术等智慧化技术来实现的。其标志性的发展设备如科大讯飞的智慧档案声像管理平台等。其五，档案存储的智慧划分为实体存储与电子存储两部分，智慧化主要是指通过云计算技术对档案进行云备份和分布式云存储。其六，档案服务的智慧化是以人工智能技术为依托，分析和挖掘用户数据，根据其知识服务需求来精准地提供知识服务。

(四)服务应用层的组织与构建

服务应用层包括三个方面。首先，资源服务的多元智慧化是指依托人工智能技术而实现的建立在深度分析用户需求基础上的资源智能检索，借阅等服务，比如基于因果、相关、递进等关系的智能检索模型可为用户提供多元的智慧化检索服务等。其次，空间的泛在虚拟化指的是建立在人工智能等信息技术基础上的档案服务空间从实体向网络空间的延展，比如档案服务云平台，互联网档案馆等的建立和应用。再次，服务精准智慧化是建立在人工智能深度算法基础上的由用户画像定制兴趣知识图谱，需求智慧推荐等服务构成，如数据自动聚类，语义关系挖掘等。最后，服务反馈与学习优化是指人工智能通过对用户反馈信息的分析来实现自动优化，如运用协同过滤算法来根据用户兴趣偏好生成精准档案资源。

三、档案管理智慧化服务体系构建过程中面临的困境分析

(一)道德伦理层面

人工智能与档案服务的深度融合实现了对档案事业发展的升级赋能，极大地优化了档案服务的品质，但同时一些问题与困境也不容忽视。首先是服务伦理道德层面表现出来的问题，主要包括三个方面。其一，关于伦理设计。目前关于人工智能的道德伦理裁决的法律法规未制定，而在技术设计层面，机器人的伦理道德嵌入也处于最低水平，根据计算机伦理学创始人Jame H.Moor的划分标准，即影响伦理、隐含伦理，明确伦理和完全伦理，当前的人工智能都还处于无任何伦理程序设计的影响伦理阶段，其安全与责任隐患凸显。其二，当前的人工智能应用几乎都是以人机协作方式来进行。操作主体的价值判断和取向会深刻地体现到计算机的智能行为中，因此一些人为的利用算法权力导致的漏洞会不可避免地对算法公正形成影响。其三，关于主体责任的明晰，由于档案智慧服务体系算法过程复杂，当出现问题时，很难清晰界定是计算机，机器设计者，还是产品所有者或工作人员的责任，由此而带来的伦理失范和监管困难将对智慧服务的品质形成较大挑战。

(二)数据与隐私层面

档案数据资源是档案智慧服务的重要保障，但实践中对数据资源的管理和保护尚存在较多问题。首先是由于不同的管理系统以及数据描述标准的不一致而导致的数据壁垒现象。著录、检索和利用难以统一进而影响了数据开放共享的效度，技术标准的不统一导致内容检索难以实现，音频视频档案资源利用率低等问题。其次，智慧化档案服务由于产生大量非结构化的数据而对存储和运算空间有更高的要求，传统的关系型数据库只能满足结构化数据的存储，而对于大量异构，多变的非结构化数据就显得捉襟见肘，为此存储空间问题也是档案智慧服务体系构建的一个重要影响因素。最后，用户隐私保护问题，智慧档案服务是建立在大数据以及智能技术基础上而实现的，而当这些数据被非法采集和应用，比如被黑客攻击利用的话就会对用户的隐私带来极大风险。在智慧服务发展过程中，档案机构须具备强有力的用户数据隐私保护能力，权衡好服务所需数据采集与用户个人数据保护之间的关系。

(三)技术发展层面

基于人工智能的档案智慧服务体系构建在技术发展层面面临的困境主要包括两个方面。其一是技术本身的发展问题，当前就人工智能的发展而言，尚处于初级阶段，也就是“弱人工智能”阶段，实现的智慧化功能尚局限于“能看会认”与“能听会说”，距离第三阶段的“能理解会思考”尚有较大距离，由此也导致了包括人机交互等在内的智能技术的不成熟，影响了用户的智慧服务体验，欧洲科学院院士Michael Wooldridge指出，当前人工智能的发展尚存在智能效率可拓展性，计算资源需求三方面瓶颈，因此发展和提升智能技术仍然是档案智慧服务构建中需要面临的一大困境。其二则是基于网络和数据而存在的潜在安全风险，比如网络被攻击，机构资源，用户信息被泄露，信息的恶意传播等，人工智能是建立在数据和算法基础上的，因此加强对网络安全的管理，强化安全防御系统是极为重要的。

四、完善档案管理智慧化服务体系的策略

(一)完善伦理规范制度

面对人工智能背景下的档案智慧服务体系构建过程中可能出现的新情况、新问题，档案机构及相关政府部门和社会组织应未雨绸缪，从伦理规范标准的完善和法律法规的建立出台出发，加强制度构建，减少潜在风险。首先，由于人工智能可能会由于算法中的偏见或歧视而缺乏道德意识，对公众利益造成伤害，而对这种可能性，就有必要制定和出台人工智能伦理规范与标准。目前国内主要以国务院2017年发布的《新一代人工智能发展规划》[4]中提出的人工智能伦理规范三步走战略为基本指导思想，在部分领域开始建立和完善相关的政策法规，加强人工智能的安全评估与管控能力，对于档案机构而言，应明晰智慧化服务构建过程中可能会出现的人工智能伦理问题，对此做出预案，规范相关应用程序，制定行业技术标准，同时在应用程序中嵌入档案服务中的伦理道德，最大程度避免违背和伤害公众利益的人工智能伦理道德问题的发生。

(二)优化数据标准体系

首先，数据统一标准和规范的缺失对档案智慧化服务形成了较大制约，导致不同档案机构或不同部门之间的数据资源难以有效共享，出现了数据孤岛等现象。因此，建立统一的数据标准及智慧服务平台对于提高数据资源利用率，提升智慧服务体验感有着重要的意义，同时也是实现档案资源的跨领域，跨系统整合的必备前提条件。我国在2019年也启动了“互联网信息战略保存项目”，旨在构建基于互联网信息资源的全国性的采集与保存体系。通过优化数据标准体系，能够在很大程度上构建数据业务规范，从而更好地促进数据资源的共享和互动，这对于推动数据标准体系建设具有无比重要的促进作用。其次，应革新技术手段，强化技术支持，搭建数据标准管理平台，实现统一的用户管理及数据维护，这对于有效提升数据质量，强化信息共享和业务协同具有无比重要的促进作用。具体而言，应制定统一的标准和思路，对数据对象和数据元进行协同安排，积极推进代码集建设等，以此来有效推进数据标准体系建设。只有如此，才能够构建标准化的数据体系和数据平台，不断地实现档案智慧化服务效果的有效提升。

(三)加强技术发展迭代

首先，面对人工智能技术的发展瓶颈，档案机构应主动关注和研究人工智能与档案服务的深度融合机制与模式。虽然在短时期内，无法实现技术瓶颈的有效突破，人机互动模式难以有根本性的改变，但时刻关注与研究投入可以在第一时间了解人工智能技术发展动态，并据此来思考档案服务中人工智能技术的应用，可以未雨绸缪降低智慧服务体系构建成本。其次，人工智能依托网络信息技术而生产，网络安全问题直接关系着人工智能的发展，为此档案机构应对网络风险预测与管理给予高度重视，通过完善安全漏洞检测，加强馆员监督以及用户教育等来全面提高系统安全水平。总而言之，随着大数据时代的到来，应加强人工智能技术的研发，不断推进技术革新与迭代，从而更好地促进档案管理智慧化服务模式创新，只有这样才能够更好地实现档案服务质量、效率的共同提升，为社会发展和时代进步提供情报信息，从而在整体上强化社会运行效率。

人工智能的快速发展及与各行业的深度融合推动了行业的变革与转型升级，同时也对生产方式等带来了颠覆性的改变，通过与人工智能的融合，档案服务实现了智慧化的转型升级，全面提高了以用户需求为前提的档案服务的品质与效率。档案智慧化服务体系的构建主要涉及基础设施层、档案资源层、技术处理层和服务应用层等四大模块，当前融合了人工智能的档案智慧服务虽仍存在一些发展困境与瓶颈，但从长远来看，它是优化和提高档案服务质量，推动档案事业快速发展的最佳途径，也是档案工作未来发展的必然趋势与方向。