生成式AI时代高校图书馆非人类访问:内涵概念、风险表现与治理机制
摘要
在生成式人工智能被广泛应用的背景下,高校图书馆数字平台的访问主体正由传统的“人类读者”逐步向“人机混合体”转变。除正常人类读者访问外,搜索引擎抓取、联邦检索、智能体调用、第三方自动程序抓取以及高频爬虫等多种非人类访问持续进入图书馆门户、OPAC、发现系统、机构知识库和电子资源平台。文章在梳理已有研究的基础上,提出核心判断:非人类访问并不等同于恶意访问,但必须被识别、区分与分层统计;据此界定了高校图书馆非人类访问的概念边界与类型谱系,分析其引发指标污染、评价误导、运行挤占、合规外溢等4类统计失真的具体风险,并从识别机制、评估机制、协同机制3个维度构建统计治理框架。研究认为,高校图书馆不仅是文献信息服务提供者,更应成为智能环境中的数据真实性维护者、指标解释者与访问秩序治理者。