Umělá inteligence v knihovnách – transformace služeb a procesů

Využití AI v knihovnách 

Podíváme-li se na možnosti využití AI v knihovnách, musí nás napadnout její využití v oblasti vyhledávání a poskytování informací. Důležitou roli zde mohou hrát AI asistenti, kteří usnadňují a zrychlují poskytování faktografických informací a zdrojů. Tato technologie využívá pokročilé algoritmy umělé inteligence k analýze uživatelských dotazů a generování relevantních odpovědí, často doplněných odkazy na důvěryhodné zdroje. Jedním z užitečných nástrojů této kategorie je služba Perplexity, která kombinuje funkce vyhledávání s generativními schopnostmi, což uživatelům umožňuje získávat nejen odpovědi, ale také kontext a odkazy na zdroj informace. (Iorliam a Ingio, 2024) 

Vzhledem k tomu, že AI asistenti jsou schopni analyzovat velké objemy dat a učit se z interakcí s uživateli, mohou poskytovat personalizované doporučení a zvyšovat celkovou kvalitu informací, které uživatelé získávají. Tato technologie tak nejenže usnadňuje přístup k informacím, ale podporuje také efektivitu a produktivitu v různých oblastech. Výhodou AI asistentů je také možnost jejich využití na mobilních zařízeních, což umožňuje knihovníkům poskytovat faktografické informace kdekoliv, aniž by byli vázáni na místo s počítačem. Tímto způsobem se mohou více přiblížit uživatelům a poskytovat jim rychlé informace třeba mezi regály. 

Tradiční vyhledávací systémy založené na prohledávání metadat mají často problém poskytovat relevantní výsledky. Umělá inteligence však může rozšířit možnosti vyhledávání prostřednictvím pokročilých algoritmů, které dokážou z dostupných obsahů knih nebo plných textů získávat dodatečné informace, které lze využít při vyhledávání dokumentů s důrazem na sémantiku. Zjednodušeně lze říci, že na rozdíl od jednoduchého vyhledávání v metadatech může AI porozumět významu slov a frází, což vede k přesnějším a relevantnějším výsledkům vyhledávání. Mohou také analyzovat chování a preference uživatelů a tím poskytovat personalizovaná doporučení. (Shen, 2019) Techniky strojového učení lze například využít ke zpřesnění výsledků vyhledávání na základě předchozích interakcí, což uživatelům usnadní nalezení relevantních zdrojů. V oblasti rešerší tak mohou být tyto nástroje cenným pomocníkem. Za všechny jmenujme třeba Scite.ai. Tato služba dokáže nejen vyhledávat relevantní dokumenty, ale také analyzovat citace a je užitečným pomocníkem při psaní odborných textů a ve vědě a výzkumu.  

Diskuze se také vedou o tom, zda nahradí umělá inteligence katalogizátory. O úplné náhradě asi zatím nemůže být řeč, nicméně využitím zpracování přirozeného jazyka a strojového učení mohou knihovny tyto procesy zefektivnit, čímž se sníží čas a úsilí, které knihovníci potřebují. Příkladem může být projekt s názvem Smart digilinka, do něhož je zapojena i Moravská zemská knihovna v Brně. Tento projekt je financován z programu NAKI III a jeho cílem je mj. vytvořit nástroje pro strojovou tvorbu strukturálních metadat. Vzniknout by měly ale i další nástroje, zaměřené třeba na zvýšení kvality výstupů digitalizace. (Moravská zemská knihovna, 2023) V minulosti se MZK zapojila například do projektu PERO, který se zaměřil na zlepšení kvality OCR u starých tisků. Tento projekt umožňuje širšímu spektru odborné i laické veřejnosti přístup k obsahu i špatně čitelných a rukou psaných dokumentů. (Projekt PERO, [2019]) 

Výše uvedené příklady dokazují, že AI nabízí užitečné nástroje, které nejen zrychlují a zvyšují kvalitu zpracování dokumentů, ale také podporují rozvoj digitalizace a efektivnější zpřístupnění a využívání digitálních dokumentů. Jejich využití však může být ještě širší. Umělá inteligence může hrát významnou roli při analýze dat v knihovnách. Lze analyzovat data o uživatelském chování a návštěvnosti, což nám umožňuje pochopit, jak uživatelé knihovnu využívají, v jakou dobu ji nejčastěji navštěvují, které části fondu jsou nejvíce využívány apod. Základem jsou samozřejmě kvalitní datové sady (datasety). Výsledky mohou být podkladem pro rozhodování a strategické plánování v knihovně. (Cox et al., 2019) Podobně lze data využít i v marketingu, vytvářet cílené marketingové kampaně a realizovat efektivnější propagaci knihovních akcí a služeb. Tento přístup, založený na datech, umožňuje knihovnám přizpůsobit své služby tak, aby lépe vyhovovaly měnícím se potřebám jejich komunit. 

Závěr

Aplikace umělé inteligence ve službách a procesech knihoven představuje pro knihovny příležitost ke zlepšení uživatelské zkušenosti, provozní efektivity a poskytování služeb. Implementace AI vede k personalizaci služeb, která zvyšuje spokojenost návštěvníků tím, že jim poskytuje relevantnější a cílenější informace. Dále AI přispívá k optimalizaci provozních procesů, což vede k lepšímu využití zdrojů a vyšší efektivitě práce knihovníků. To umožňuje knihovníkům soustředit se na složitější úkoly, jako je vzdělávání uživatelů a zapojení komunity, což v konečném důsledku zvyšuje celkovou kvalitu knihovnických služeb. Tyto inovace nejen zlepšují uživatelskou zkušenost, ale také posilují roli knihovny jako moderního centra znalostí a informačních služeb v digitálním věku. 

Integrace AI zároveň představuje pro knihovny značnou výzvu, vyžadující investice do technologií, školení zaměstnanců a přizpůsobení stávajících struktur. Pro knihovníky bude klíčové důkladně tuto technologii poznat a začít ji aktivně využívat v praxi. K tomu mohou sloužit různé formy vzdělávání, jako jsou školení a kurzy. Karolina Andersdotter navrhuje také pořádání tzv. učících kruhů (learning circles), kde se diskutuje o využití AI v knihovnách. (Andersdotter, 2023) V Moravské zemské knihovně jsme zavedli AI hranatý stůl, kde se zaměstnanci pravidelně setkávají a diskutují o možnostech využití AI ve službách a pracovních postupech. Aktuálně přemýšlíme o sérii vzdělávacích aktivit zaměřených na konkrétní AI nástroje. Důležité je také zajistit předplatné pokročilých verzí AI nástrojů pro zaměstnance, aby si je mohli průběžně vyzkoušet a osvojit.    

Některé pracovní pozice mohou být v budoucnu nahrazeny AI, což nutí vedení knihoven včas přemýšlet o rekvalifikaci svých pracovníků a přípravě na tyto změny. Přestože cesta k plnému využití potenciálu AI není bez překážek, přínosy, které tato technologie může přinést, jsou nepopiratelné. Knihovny, které dokážou úspěšně zvládnout tuto transformaci, budou lépe připraveny reagovat na dynamicky se měnící potřeby svých komunit a zajistí si tak svou relevanci a potřebu i v budoucnosti. 

Použitá literatura 

ANDERSDOTTER, Karolina, 2023. Artificial intelligence literacy in libraries. Online. Journal of Information Literacy. 2023-12-03, vol. 17, no. 2. Dostupné z: https://doi.org/10.11645/17.2.14. [cit. 2024-10-21]. 

COX, Andrew M.; PINFIELD, Stephen a RUTTER, Sophie, 2019. The intelligent library. Online. Library Hi Tech. 2019-09-16, vol. 37, no. 3, s. 418-435. ISSN 0737-8831. Dostupné z: https://doi.org/10.1108/LHT-08-2018-0105. [cit. 2024-10-21]. 

IORLIAM, Aamo a INGIO, Joseph Abunimye, 2024. A Comparative Analysis of Generative Artificial Intelligence Tools for Natural Language Processing. Online. Journal of Computing Theories and Applications. 2024-02-29, vol. 1, no. 3, s. 311-325. ISSN 3024-9104. Dostupné z: https://doi.org/10.62411/jcta.9447. [cit. 2024-10-21]. 

MORAVSKÁ ZEMSKÁ KNIHOVNA, 2023. Smart digilinka - strojové učení pro digitalizaci tištěného dědictví. Online. 11.03.2023. Dostupné z: https://www.mzk.cz/o-knihovne/vyzkum-projekty/naki-iii/smart-digilinka. [cit. 2024-10-21]. 

SHEN, Yi, 2019. Emerging scenarios of data infrastructure and novel concepts of digital libraries in intelligent infrastructure for human-centred communities: A qualitative research. Online. Journal of Information Science. Vol. 45, no. 5, s. 691-704. ISSN 0165-5515. Dostupné z: https://doi.org/10.1177/0165551518811459. [cit. 2024-10-21]. 

Projekt PERO, [2019]. Online. Dostupné z: https://pero.fit.vutbr.cz/about. [cit. 2024-10-21]. 

Zdroj: U NÁS, Knihovnicko-informační zpravodaj Královéhradeckého kraje, roč. 34 (2024), č. 4