Thư viện

https://lrel.ued.udn.vn

Ứng dụng a.i trong hoạt động phân loại tài liệu của thư viện

Tóm tắt: Tham luận này đề cập việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong hoạt động thư viện như xây dựng các dịch vụ hỗ trợ người dùng, phân tích, báo cáo ra quyết định, lý nghiệp vụ thư viện; Giới thiệu một số ứng dụng AI có thể dùng phân loại tài liệu như Gemini, ChatGPT; các thách thức khi ứng dụng AI vào hoạt động thư viện.
Ứng dụng a.i trong hoạt động phân loại tài liệu của thư viện

1. Khái niệm về AI

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính, được hiểu là trí tuệ do con người lập trình tạo ra với một mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. Hay đó chính là trí tuệ của máy móc được tạo ra bởi con người. Trí tuệ này có thể tư duy, suy nghĩ, học hỏi… như trí tuệ con người. Nó xử lý dữ liệu ở mức rộng lớn hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người.

AI đang từng bước tiến những bước tiến dài trong nhiều lĩnh vực như y tế, tài chính, giáo dục, sản xuất… Thư viện không phải là lĩnh vực đầu tiên ứng dụng AI nhưng ngày càng nhiều thư viện ứng dụng AI vào hoạt động của mình theo nhiều cách khác nhau. AI đang định hình lại bối cảnh của các thư viện và vai trò của cán bộ thư viện trong thời kỳ chuyển đổi số. Bằng việc tận dụng các công cụ và công nghệ AI, thư viện sẽ có những thay đổi tích cực trong hoạt động của mình.

2. Ứng dụng AI trong hoạt động thư viện

2.1. Ứng dụng AI vào việc xây dựng các dịch vụ hỗ trợ người dùng

AI có khả năng tác động rộng và sâu đến hoạt động thư viện và một trong những vấn đề chúng ta có thể thấy AI tác động mạnh mẽ nhất chính là dịch vụ hỗ trợ người dùng.

Thư viện có thể yêu cầu các nhà cung cấp phần mềm xây dựng các thuật toán phân tích về lịch sử tìm kiếm tài liệu, lịch sử truy cập cổng thông tin, lịch sử mượn trả tài liệu, lịch sử đọc tài liệu số, lịch sử vào ra thư viện… trên cơ sở đó để đưa ra các gợi ý, khuyến nghị, đề xuất về tài liệu, dịch vụ phù hợp với từng nhóm đối tượng bạn đọc và cá nhân hóa theo từng bạn đọc. Việc này giúp thư viện cung cấp các trải nghiệm học tập được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu và phong cách học tập của từng cá nhân bạn đọc...

Hiện nay rất nhiều các thư viện đã ứng dụng Chatbot trong việc hỗ trợ phản hồi người dùng 24/7. Việc triển khai Chatbot hỗ trợ AI sẽ cải thiện đáng kể trải nghiệm dịch vụ bạn đọc của thư viện. Các Chatbot này có thể xử lý trả lời các câu hỏi thường gặp, ví dụ như giờ mở cửa, tình trạng sách…

Nhiều thư viện cũng đã có hệ thống phần mềm với các tính năng email nhắc việc tự động rất hiệu quả như: hệ thống các email thông báo tự động về việc giới thiệu tài liệu mới, giới thiệu tài liệu thuộc lĩnh vực quan tâm của bạn đọc, thư thông báo quá hạn, thư thông báo chuẩn bị tài liệu thuộc chuyên đề học tập trong đề cương môn học…

Các thư viện cũng có thể đa dạng trải nghiệm cho bạn đọc hoặc tiếp cận thêm các đối tượng bạn đọc khách thông qua công nghệ chuyển đổi văn bản sang giọng nói, dịch sang nhiều ngôn ngữ khác nhau, ứng dụng tìm kiếm bằng giọng nói.

2.2. Ứng dụng AI trong phân tích, báo cáo ra quyết định của lãnh đạo thư viện

Một trong những yếu tố quan trọng của công nghệ AI chính là dữ liệu lớn (Big Data). Dữ liệu lớn được hiểu như là nhiên liệu để AI có thể vận hành. Càng nhiều dữ liệu, AI càng tăng khả năng nhận diện và đưa ra nhiều thông tin chính xác.

Với hoạt động thư viện thì việc phân tích dữ liệu tương tác giữa bạn đọc với thư viện qua các kênh như tìm kiếm, mượn trả, vào ra… có ý nghĩa quan trọng trong việc đưa ra các quyết định phát triển thư viện. Dựa vào các báo cáo phân tích đó, lãnh đạo thư viện có thể có kế hoạch phát triển tài nguyên và điều chỉnh dịch vụ đáp ứng đúng nhu cầu của bạn đọc.

Một số báo cáo mà các thư viện có thể yêu cầu các đơn vị cung cấp phần mềm đưa ra dựa trên phân tích dữ liệu như sau:

- Báo cáo về xu hướng lĩnh vực quan tâm của bạn đọc: dựa vào việc tìm kiếm của bạn đọc để tìm ra những từ khóa mà bạn đọc tìm kiếm nhiều nhất. Việc này có thể giúp thư viện xác định được xu hướng và dự đoán nhu cầu tương lai của bạn đọc, cho phép thư viện có thể đáp ứng ngay nhu cầu mới của người dùng. Trên cơ sở đó tối ưu và phát triển chính sách bổ sung tài liệu hợp lý.

- Báo cáo vào ra thư viện là một báo cáo rất quan trọng để thư viện có thể đánh giá được khu vực học tập nào bạn đọc sử dụng nhiều nhất.

- Báo cáo phản hồi đánh giá về dịch vụ thư viện cũng là cơ sở để thư viện đưa ra kế hoạch phát triển các dịch vụ đáp ứng nhu cầu người sử dụng…

2.3. Ứng dụng AI trong công tác xử lý nghiệp vụ của thư viện

Nhắc đến AI chúng ta thường liên tưởng đến Robot và thực tế rất nhiều các thư viện đã sử dụng Robot trong một số nghiệp vụ thư viện (ví dụ Robot lễ tân trong thư viện của Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh).

Liệu rằng AI có thể hỗ trợ cán bộ thư viện trong các công việc xử lý nghiệp vụ thư viện như: định chủ đề, định chỉ số phân loại, tóm tắt, giới thiệu sách… thậm chí tạo ra một biểu ghi MARC 21 hay không? Trong bài viết này, tác giả có đưa ra một số ví dụ về các ứng dụng AI hỗ trợ cán bộ thư viện thực hiện công tác xử lý nghiệp vụ thư viện.

- Một số ứng dụng AI hoàn toàn hỗ trợ cán bộ thư viện để có thể tạo ra một biểu ghi MARC 21.

- Cán bộ thư viện cũng hoàn toàn có thể sử dụng một số ứng dụng để định chủ đề cho tài liệu:

2024-12-05-ai- 1

Biểu ghi MARC 21 được tạo ra bởi Ứng dụng ChatGPT

2024-12-05-ai- 2

Chủ đề được tạo ra bởi ứng dụng Gemini

2024-12-05-ai- 3

Chủ đề được tạo ra bởi ứng dụng ChatGPT

Với các ví dụ trên, chúng ta nhìn thấy rằng cán bộ thư viện hoàn toàn có thể sử dụng công nghệ AI vào các hoạt động xử lý nghiệp vụ chuyên sâu. Tuy nhiên một câu hỏi đặt ra rằng độ chính xác của các ứng dụng AI trên có đáng tin cậy hay không và liệu có thay thế được cán bộ thư viện không? Trong phần ba của bài viết, tác giả có nghiên cứu chuyên sâu hơn về việc ứng dụng AI vào hoạt động phân loại tài liệu và phần nào giải đáp được câu hỏi này.

3. Ứng dụng AI vào hoạt động phân loại tài liệu

3.1. Số ứng dụng AI có thể ứng dụng trong hoạt động phân loại tài liệu

3.1.1. Ứng dụng Gemini

Khái quát về Gemini

Gemini (trước đây có tên là Bard) là một Chatbot trí tuệ nhân tạo được phát hành bởi Google. Chatbot này ra mắt vào tháng 2 năm 2024 dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cùng tên và trở thành một cơn địa chấn mới sau sự ra đời của ChatGPT. Theo đánh giá của một số chuyên gia, Gemini AI tập trung vào khả năng suy luận đa phương thức, cho phép xử lý các câu hỏi phức tạp với độ chính xác và chiều sâu.

Trong bài viết này, tác giả chỉ tập trung đến trải nghiệm của cá nhân khi thực hiện một số nội dung liên quan đến chủ đề bài viết, đặc biệt là việc định chỉ số phân loại cho tài liệu.

Kết quả của Gemini trong phân loại tài liệu

Để thực hiện việc trải nghiệm định chỉ số phân loại trên ứng dụng Gemini, tác giả đã đưa vào rất nhiều tài liệu để ứng dụng Gemini đưa ra kết quả của định chỉ số phân loại, dưới đây là một số ví dụ:

2024-12-05-ai- 2

2024-12-05-ai- 3

3.1.2. Ứng dụng ChatGPT

Khái quát về ChatGPT

ChatGPT, viết tắt của Chat Generative Pre-training Transformer, là một Chatbot do công ty OpenAI của Mỹ phát triển và ra mắt vào tháng 11 năm 2022. ChatGPT được xây dựng dựa trên GPT-3.5 - một dòng mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI đồng thời được tinh chỉnh bằng cả hai kỹ thuật học tăng cường lẫn học có giám sát. ChatGPT được ra mắt dưới dạng nguyên mẫu vào tháng 11 năm 2022 và nhanh chóng thu hút sự chú ý nhờ việc nó có thể hồi đáp chi tiết và trả lời lưu loát trên nhiều lĩnh vực kiến thức khác nhau.

ChatGPT được đánh giá là một trong những ứng dụng chatbot thông minh nhất hiện nay bởi khả năng tạo ra văn bản giống con người và cung cấp kết quả chất lượng cao trong nhiều tác vụ tạo văn bản. Không chỉ cung cấp câu trả lời logic và mạch lạc, ChatGPT còn đảm bảo đúng ngữ cảnh, giúp nó trở thành lựa chọn lý tưởng.

Kết quả của ChatGPT trong phân loại tài liệu

2024-12-05-ai- 4

2024-12-05-ai- 5

Nhìn vào hai ví dụ ứng dụng phân loại Gemini và Chat GPT, chúng ta thấy mỗi ứng dụng đều có những phân tích đặc thù khác nhau cho từng tài liệu trước khi đưa ra kết quả. Gemini có sự phân tích rất chi tiết cho các chủ đề, khái niệm liên quan đến nội dung của tài liệu, còn Chat GPT tập trung vào nội dung chính của tài liệu và có phân tích đến cả tác giả của tài liệu để kết luận chỉ số phân loại. Mặc dù kết quả của hai ứng dụng đưa ra chưa hoàn toàn trùng khớp nhau nhưng cũng khá tương đồng cho hai tên tài liệu giống nhau như ví dụ trên. Do vậy, cán bộ thư viện vẫn cần phải nghi ngờ và phải có tư duy phản biện để xác thực mức độ chính xác của các kết quả trên.

3.3. Đánh giá khả năng ứng dụng AI vào hoạt động phân loại tài liệu

3.3.1. Các bước ứng dụng AI định chỉ số phân loại

Nhìn vào kết quả đầu ra của các ứng dụng AI Gemini và ChatGPT, chúng ta thấy được các bước để hai ứng dụng này đưa ra chỉ số phân loại như sau:

Bước 1. Phân tích chủ đề chính

Bước 2. Đề xuất chỉ số phân loại

Bước 3. Kết hợp các yếu tố

Bước 4. Kết luận chỉ số phân loại phù hợp với nội dung tác phẩm

Tham chiếu vào thực tế các thư viện đang thực hiện công tác định chỉ số phân loại, tác giả thấy rằng các bước mà ứng dụng AI đưa ra trước khi kết luận chỉ số phân loại hoàn toàn bám sát quy trình thực tế của các thư viện.

3.3.2. So sánh kết quả của ứng dụng AI với một số thư viện hiện nay

Để kiểm chứng cho mức độ chính xác của hai ứng dụng AI Gemini và ChatGPT, tác giả có khảo sát nghiệp vụ định chỉ số phân loại của một số thư viện trong nước, và có kết quả như sau:

2024-12-05-ai- 4

Chỉ số phân loại cuốn “Thuật ngữ quan hệ quốc tế” do ChatGPT và trên Opac tra cứu tài liệu tại Thư viện Quốc gia Việt Nam

2024-12-05-ai- 5

Chỉ số phân loại cuốn “Giáo trình quản lý dự án” do ChatGPT và trên Opac tra cứu tài liệu tại Thư viện Quốc gia Việt Nam

Trên đây là hai trong số rất nhiều ví dụ mà tác giả đã thực hiện kiểm chứng trên ứng dụng ChatGPT và so sánh với Thư viện Quốc gia Việt Nam. Nhìn vào các ví dụ trên chúng ta có thể thấy rằng chỉ số phân loại DDC 23 mà ứng dụng AI đưa ra đều khá tương đồng với kết quả thực tế của Thư viện Quốc gia Việt Nam.

Kết quả của các ứng dụng AI đưa ra thường không phân loại sâu và chi tiết như nghiệp vụ thực tế của các thư viện. Các kết quả của ứng dụng AI đang dừng lại ở bảng chính của Khung phân loại DDC chứ không kết hợp với các bảng phụ. Tuy nhiên, chúng ta có thể khẳng định được các phân tích, gợi ý mà hai ứng dụng đưa ra đều là những căn cứ rất quan trọng để cán bộ thư viện có thể dựa vào đó đưa ra kết luận cho chỉ số phân loại của tài liệu.

2024-12-05-ai- 6

2024-12-05-ai- 1

4. Một số thách thức khi ứng dụng AI vào hoạt động thư viện

Chúng ta không thể phủ nhận được những tiến bộ to lớn mà AI có thể mang lại khi ứng dụng vào hoạt động thư viện. Tuy nhiên, để ứng dụng AI vào hoạt động thư viện thì hiện nay các thư viện còn gặp rất nhiều khó khăn và thách thức.

Một là, về trình độ của đội ngũ cán bộ thư viện. Thực tế cho thấy, việc nâng cao trình độ cán bộ thư viện là một trong những vấn đề quan trọng và cấp thiết. Bởi đây là một trong những công nghệ mới nhất và cán bộ thư viện thì chưa được đào tạo và có sự hiểu biết hạn chế về công nghệ AI, điều này gây khó khăn rất lớn trong quá trình ứng dụng hiệu quả các công nghệ này vào hoạt động thư viện.

Hai là, về kinh phí đầu tư ứng dụng công nghệ AI. Hiện nay có rất nhiều các ứng dụng AI miễn phí để các thư viện có thể tích hợp vào hoạt động thư viện. Tuy nhiên để có thể mang lại hiệu quả cao, thư viện nên sử dụng các ứng dụng có tính phí.

Ba là, cán bộ thư viện cần có khả năng phán đoán tính chính xác của AI. Cơ chế hoạt động của các ứng dụng AI là việc thu thập và sử dụng dữ liệu thông qua các thuật toán được huấn luyện để đưa ra kết quả. Cán bộ thư viện cần phải đánh giá mức độ chính xác và độ tin cậy của thông tin do AI tạo ra. Việc này cũng thúc đẩy tư duy phản biện của cán bộ thư viện.

Đồng thời cán bộ thư viện cũng phải đảm bảo các hệ thống AI ứng dụng vào thư viện tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu người dùng trong việc thu thập các dữ liệu liên quan đến thói quen, lịch sử sử dụng của người dùng.

5. Kết luận

AI có thể trở thành một phần không thể thiếu trong hoạt động thư viện, tuy nhiên theo quan điểm cá nhân của tác giả thì AI chỉ là một công cụ, không phải sự thay thế cho cán bộ thư viện. Cán bộ thư viện vẫn luôn là trái tim của thư viện không thể thay thế.

Cán bộ thư viện cần nâng cao trình độ bản thân, tăng cường sử dụng AI vào các công việc lặp đi lặp lại hàng ngày, giải phóng bản thân để tập trung vào các hoạt động tư vấn hỗ trợ người dùng, tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới bắt kịp xu hướng công nghệ. Hãy coi AI là một công cụ đắc lực để thực hiện các công việc của thư viện một cách hiệu quả./.
 

ThS. Phạm Thị Yến

Giám đốc Công ty Cổ phần Công nghệ và Dịch vụ SLIB

______________________

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. AI challenges for librarians. https://www.researchinformation.info/analysis-opinion/ai-challenges-librarians. Truy cập ngày: 15/8/2024.

2. What are the benefits and challenges of implementing artificial intelligence in library services?. https://www.linkedin.com/advice/0/what-benefits-challenges-implementing-artificial. Truy cập ngày: 15/8/2024.

3. What are the potential risks of using artificial intelligence in libraries? https://www.linkedin.com/advice/3/what-potential-risks-using-artificial-intelligence-yppae. Truy cập ngày: 15/8/2024.

Thư mục trích dẫn:

Phạm Thị Yến. Ứng dụng AI trong hoạt động phân loại tài liệu của thư viện. Kỷ yếu Hội nghị - Hội thảo "Ứng dụng Khung phân loại thập phân Dewey 23 (DDC 23) trong hoạt động nghiệp vụ của các thư viện Việt Nam (2014 - 2023)" (09-2024) / Phạm Thị Yến, tr. 299-309.

Tác giả bài viết: ThS. Phạm Thị Yến

Nguồn tin: nlv.gov.vn

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây