Перспективи застосування публічними бібліотеками україни технологій штучного інтелекту
DOI:
https://doi.org/10.31866/2616-7654.13.2024.307118Ключові слова:
бібліотека, нейромережі, штучний інтелект, комунікації, маркетинг, соціальні мережі, інформаційний ресурсАнотація
Мета дослідження – розглянути перспективи застосування публічними бібліотеками України технологій штучного інтелекту в умовах цифрової трансформації суспільства.
Методи дослідження. Використано загальнонаукові методи дослідження, зокрема аналіз та узагальнення можливостей моделей мовного прогнозування на основі нейронних мереж у діяльності публічних бібліотек України.
Наукова новизна одержаних результатів полягає в актуалізації проблеми використання технологій ChatGPT 3.5, Gemini, Microsoft Bing та Grok у бібліотечній сфері й окресленні ключових можливостей застосування цих мовних моделей штучного інтелекту серед публічних бібліотек.
Послуговування чат-ботами нового покоління для взаємодії з користувачами публічних бібліотек, пошуку інформації та генерації контенту активно набуває популярності і від теорії переходить у практичну плоскість. Мовні моделі нейронних мереж використовують для створення маркетингових кампаній, аналізу та ознайомлення зі змістом творів і архівних матеріалів, взаємодії з користувачами бібліотек та пошуку відповідей на професійні питання.
Основні висновки. Проаналізовано потенціал моделей мовного прогнозування на основі нейронних мереж у практичну діяльність публічних бібліотек. За допомогою аналізу технологій ChatGPT 3.5, Gemini, Bing Chat та Grok і їх використання у бібліотечній сфері визначено основні потенційні можливості взаємодії працівників інформаційних закладів із цими технологіями. Зокрема, інтеграція функцій ChatGPT через API в систему публічних бібліотек дозволить оптимізувати пошук інформації в базі та можливості зворотного зв’язку з користувачами бібліотек. Використання сервісу нейромережі ChatGPT 3.5 уможливить пришвидшити розроблення маркетингового контент-плану, інструкцій, автоматизувати рекомендації книг на основі аналізу читацьких вподобань та прочитаних книг. Виявлено, що методи впровадження інноваційних моделей дадуть можливість не лише якісно покращувати обслуговування користувачів публічних бібліотек, а й автоматизувати їх роботу з метою оптимізації виконання буденних завдань, збереження культурної спадщини та доступу до цифрових ресурсів. У подальшому рівень поглиблення залученості означених технологій неминуче зростатиме. Чим раніше бібліотечні установи почнуть використовувати нейронні мережі в повсякденній практиці, тим швидше зможуть полегшити роботу працівників бібліотечної сфери, забезпечити покращене обслуговування користувачів та збільшити результативність маркетингового супроводу бібліотек. Наголошено на тому, що експерименти з використання мовних моделей штучного інтелекту усе ще потребують емпіричного методу дослідження. Зокрема, не тільки із погляду використання в особистих цілях, а й у професійній діяльності бібліотечної сфери.
Посилання
Babber, K. (2024, January 18). 10 potuzhnykh instrumentiv dlia stvorennia naikrashchykh platform chat-botiv u 2024 rotsi [10 powerful tools to build the best chatbot platforms in 2024]. BloggersIdeas. https://www.bloggersideas.com/uk/platform-and-tool-to-build-best-chatbot/ [in Ukrainian].
Cabinet of Ministers of Ukraine. (2016, March 23). Pro skhvalennia Stratehii rozvytku bibliotechnoi spravy na period do 2025 roku "Iakisni zminy bibliotek dlia zabezpechennia staloho rozvytku Ukrainy" [On approval of the Library Development Strategy for the period up to 2025 "Qualitative changes in libraries for sustainable development of Ukraine"] (Order No. 219-r). Verkhovna Rada of Ukraine. https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/219-2016-p#Text [in Ukrainian].
Cox, A. (2021). Research report: The impact of AI, machine learning, automation and robotics on the information profession (Report). Chartered Institute of Library and Information Professionals. https://www.cilip.org.uk/general/custom.asp?page=researchreport [in English].
Demianiuk, L. M. (2022, October 4–6). Shtuchnyi intelekt u bibliotechnii praktytsi: zarubizhnyi dosvid [Artificial intelligence in library practice: foreign experience]. In O. M. Vasylenko (Ed.), Biblioteka. Nauka. Komunikatsiia. Innovatsiini transformatsii resursiv i posluh [Library. Science. Communication. Innovative transformations of resources and services] [Conference proceedings] (pp. 33–35). V. I. Vernadskyi National Library of Ukraine. http://conference.nbuv.gov.ua/report/view/id/1474/ [in Ukrainian].
Ellingrud, K., Sanghvi, S., Dandona, G. S., Madgavkar, A., Chui, M., White, O., & Hasebe, P. (2023). Generative AI and the future of work in America (Report) (L. Renaud, Ed.). McKinsey Global Institute. https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/generative-ai-and-the-future-of-work-in-america [in English].
Huraliuk, A. H. (2023). Shtuchnyi intelekt yak innovatsiina informatsiina tekhnolohiia u pedahohichnykh doslidzhenniakh (analitychnyi ohliad) [Artificial intelligence as an innovative information technology in pedagogical research (analyticalreview)]. Analytical Herald in the Sphere of Education and Science, 18, 67–79. https://lib.iitta.gov.ua/739798/1/VNIASO-AHS%20of%20Edu&Sci-RB-18-2023-67-79.pdf [in Ukrainian].
Igwe, K. N., & Sulyman, A. S., (2022). Smart libraries: Changing the paradigms of library services. Business Information Review, 39(4), 147–152. https://doi.org/10.1177/02663821221110042 [in English].
Ivashkevych, O. V. (2023). Shtuchnyi intelekt v akustytsi funktsionuvannia knyhozbiren Ukrainy [Artificial intelligence in acoustics of library functioning in Ukraine]. Library Science. Record Studies. Informology, 2, 97–101. https://doi.org/10.32461/2409-9805.2.2023.284672 [in Ukrainian].
Maranchak, N. (2023). Vykorystannia shtuchnoho intelektu v tsyfrovomu marketynhu bibliotechnoi haluzi Ukrainy: zarubizhnyi dosvid i perspektyvy [The use of artificial intelligence in digital marketing of the library industry in Ukraine: foreign experience and prospects]. Digital Platform: Information Technologies in Sociocultural Sphere, 6(1), 172–184. https://doi.org/10.31866/2617-796X.6.1.2023.283986 [in Ukrainian].
Padilla, T. (2019). Responsible operations: Data science, machine learning, and AI in libraries. OCLC Research. https://doi.org/10.25333/xk7z-9g97 [in English].
Perera, S. S. (2020). Recommendation system for library readers using machine learning. Academia. https://www.academia.edu/50775719/Recommendation_System_for_Library_Readers_using_Machine_Learning [in English].
Tanzi, N. (2023, January 23). How can AI be used in libraries? The Digital Librarian. https://the-digital-librarian.com/2023/01/23/artificial-intelligence-in-the-library [in English].
Turing, A. M. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind, 59(236), 433–460. https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433 [in English].
Upshall, M. (2022). An AI toolkit for libraries. Insights, 35, 1–16. http://doi.org/10.1629/uksg.592 [in English].
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png)
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори зберігають авторські права на статтю та одночасно надають журналу право його першої публікації на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим особам вільно поширювати опубліковану статтю з обов’язковим посиланням на її авторів та першу публікацію.
Журнал дозволяє авторам зберігати авторські права і права на публікації без обмежень.
Автор опублікованої статті має право поширювати інформацію про неї та розміщувати посилання на роботу в електронному репозитарії установи.