知识生态与技术环境的深刻变革和图书馆事业转型的深入发展，促使图书馆员的使命不断演进与深化。图书馆新使命有很多，如素养培育者、研究合作者、社区连接者、体验设计者、数字文献保存者以及开放科学推进者等。本文将聚焦数字转型、多元素养和开放科学三个方向，从新使命的角度与图书馆未来发展联系起来，并结合面向2035年的阶段性目标，提出图书馆应成为数字社会的学习枢纽、公民素养的培育空间和开放科学的中介平台。通过行动路线的阶段性规划，展望图书馆员在智能化与人文共生的未来中，如何以专业精神与社会责任塑造知识共享的新格局。

人工智能伦理挑战催生了大量伦理素养测评量表，但其普遍存在的方法学缺陷正引发“可重复性危机”，已成为阻碍伦理教育与治理实践落地的瓶颈。研究引入国际公认的COSMIN指南，通过检索2015—2025年间中外文数据库，筛选纳入20个人工智能伦理素养量表，展开方法学质量的系统性评价。结果显示，现有量表地域分布广泛，中国最多有 7 个量表，测评对象覆盖算法工程师、学生、普通公众等多元群体，评分形式以李克特（Likert）5级量表为主流。评估聚焦伦理认知、态度与行为维度，量表在内部一致性与结构效度等指标上表现良好，但多存在开发流程不规范、内容效度证据支撑不足、跨文化适用性缺失等问题。依据 COSMIN 指南的评价标准，最终4项量表获A级推荐，应用场景聚焦于医疗、教育等特定领域的伦理素养评估。研究为人工智能伦理素养测评工具的科学选择与优化升级提供了实证依据。

文章梳理四种阅读推广方式及其局限性，分析AI播客的双人对话、自然语音合成、人机交互潜能等特征，揭示其通过口语化讲解、碎片化阅读、个性化选择，降低阅读门槛的作用机制。研究发现AI播客在丰富阅读生态、革新推广策略、促进人机协同方面具有重要意义，同时针对内容准确性、版权保护、伦理透明等问题，提出质量审核、合法授权等应对策略，强调应理性看待AI播客的工具属性，发挥人类推广者不可替代的作用。

在生成式人工智能深度赋能科研的背景下，本文立足于智能化匹配机制的视角，旨在推动产学研协同创新与产业应用能力的提升。本文基于大语言模型与检索增强生成技术框架，以多维度用户与专家画像建模和语义对齐方法为基础，引入异构数据处理机制、多维度排序算法与可解释性推荐框架，构建端到端专家推荐系统。该系统在提升匹配精准度、结果可解释性和系统适应性方面取得显著突破，为提高企业与学术界之间的协作效率提供了理论基础与实践支撑。

传统人工编目模式在信息资源规模与类型的爆炸式增长下面临可持续性瓶颈，成为图书馆知识服务的关键制约。生成式人工智能虽为自动化元数据生产提供了技术契机，但现有探索普遍存在流程嵌入不足、质量控制困难、跨类型文献适应性弱等问题。为系统性解决上述挑战，本文构建了一个面向多类型文献的整体性智慧编目框架，将当前零散的AI编目探索纳入一个可扩展、可实施的体系之中，为图书馆系统性引入大模型提供了结构化的方法基础。本框架不仅在技术上提出了适应各种不同类型文献的方案，也针对传统编目规则在人工智能背景下的适配性难题，提出了MAC与OAC双路径机制，解决了AI技术与编目规范之间的结构性冲突。最终，本文通过特藏文献戏单与普通文献图书两个层次的案例，证实了该框架的有效性与可扩展性，为实现AI驱动的高质量元数据生产提供了理论依据与实践范式。

本文旨在应对数字时代图书馆特藏资源普遍存在的“隐藏馆藏”困境，即大量珍贵文献因未被充分著录而无法为学界所用。传统人工著录效率低下，而光学字符识别（OCR）技术在处理版式复杂、字体多样的历史文献时存在根本性局限。为突破此瓶颈，本研究构建并验证了一种基于多模态大模型（MLLM）的智能著录新模式，其核心是一个集成了视觉语言模型（VLM）、大语言模型（LLM）与人机协同的“VLM+LLM+HITL”工作流。以版式极为复杂的戏单为实证案例，本研究从效率、准确率、成本效益与用户体验四个维度进行了全面的量化评估。实验结果表明，该模式可将单份文献的平均处理时间从1小时缩短至20分钟，效率提升66.7%; 在AI初始准确率达75% 的基础上，通过人机协同可实现近乎100%的最终准确率。成本效益分析显示，该模式的效益成本比高达 2.78。此外，面向专业编目员的用户体验评估获得了82.5分的系统可用性量表（SUS）高分。本研究的核心贡献在于: 技术上，验证了VLM 在复杂文档智能处理上的优越性; 方法上，提出了一个包含错误类型分析、成本效益与用户体验的多维评估框架; 实践上，为解决“隐藏馆藏”问题、活化海量特藏资源提供了一套经过验证、具备经济可行性与良好用户接纳度的可扩展解决方案，为国家文化遗产数字化战略的深度实施提供了关键的技术与方法论支撑。

随着以大语言模型（LLM）为代表的生成式人工智能崛起，图书馆参考咨询服务正经历一场深刻的范式革命，但传统评价方法在此背景下面临着难以衡量生成内容事实准确性、相关性与整体价值的“评价鸿沟”。为解决此问题，本研究旨在构建一个能够科学、全面评估大语言模型参考咨询服务效能的综合评价体系。研究以叶继元教授的学术“全评价”体系为理论基石，创造性地融合前沿的检索增强生成（RAG）系统评价指标，构建了包含“形式评价”（系统技术质量）、“内容评价”（信息核心质量）与“效用评价”（真实世界价值）的三维一体指标框架。该体系主张建立一个包含用户、馆员、开发者与“AI 评判官”（LLM-as-a-Judge）在内的多元协同评价生态，并倡导采用定量与定性相结合的混合方法论。通过以“上海图书馆 AI 读者问答助手”（以下简称“AI 助手”）为例 的实践探索，本研究详细阐述了该评价体系在形成性（指导优化）与总结性（支持决策）评价中的应用流程，验证了其可操作性。本研究成果旨在超越对单一“系统正确性”的评估，转向对服务“整体价值”的综合衡量，为图书馆界评估、治理和发展此类新兴智能服务提供了兼具理论深度与实践指导意义的系统性解决方案。

针对现有科研合作意愿影响因素研究间出现差异的问题，对该领域内相关实证研究进行综合分析，对推动科研合作发展具有重要意义。文章运用元分析方法，基于随机模型对纳入的33篇国内外实证研究，识别其中影响科研合作意愿的关键因素，将其分为个人因素和环境因素，并分析各因素与科研合作意愿的作用关系。通过主效应分析和调节效应分析发现，影响科研合作意愿的关键个人因素有自我效能感、感知有用性和感知控制；关键环境因素有互惠和合作态度。此外，科研人员的工作环境对科研合作意愿具有显著调节作用。最后，本文基于数据分析对促进科研合作提出对策。

推进公共文化设施两权分置改革是激发公共文化机构活力、推动公共文化服务高质量发展的关键路径。从理论上看，两权分置改革是在坚持设施所有权与公益属性不变的前提下，通过整体或部分使用权的让渡，达到提质增效的目的，从而有助于破解基层公共文化设施运营难题、培育孵化优质运营主体、推动普惠性非基本公共文化服务发展、提升政府公共文化治理能力和促进社会就业。为确保两权分置改革不偏向，应进一步构建“准入退出有标准、运行发展有规范、参与运营有保障、运行成效有反馈”四位一体的关联机制。从实践上看，两权分置改革应率先在五大重点领域展开 : 一是落实公共文化设施延时服务，提高服务效能; 二是助力优质文化资源直达基层，提升公众获得感; 三是促进文创产品研发高质量发展，提升文化传播力; 四是推动公共文化共同体建设，激励全社会参与; 五是促进公共文化机构内部深度改革，激发发展活力。