当期荐读 2024年第2期·学科发展论坛 | 通用人工智能时代信息资源管理学科的发展方向

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闫慧

中国人民大学信息资源管理学院，北京，100872

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摘 要

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本文梳理了人工智能与通用人工智能的70年发展历史，回顾了信息资源管理的50年历程，剖析通用人工智能对信息资源管理知识体系、教育体系、事业体系的深刻、多面的影响，并为信息资源管理在通用人工智能时代的发展方向提出三点建议。

关键词

人工智能　通用人工智能　信息资源管理　图书馆学　情报学　档案学

引用格式

闫慧.通用人工智能时代信息资源管理学科的发展方向[J].信息资源管理学报，2024,14(2):21-28,53.

1  引言

对于人类来说，2023年是值得铭记的一年，ChatGPT等大语言模型的迅速发展让更多人结识了通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）。对于学界和业界来说，2023年也是历史性的一年，在这一年“信息资源管理”正式替代“图书情报与档案管理”成为一级学科名称并进入研究生招生目录。当信息资源管理学科元年遇到了通用人工智能的火爆崛起，会产生怎样的碰撞与化学反应，这是本文的研究问题。

2  人工智能与通用人工智能

中国大百科全书第三版计算机科学技术卷将人工智能界定为由人类制造出来的机器所表现出来的智能^[1]。早在1950年，阿兰·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing）发表论文《计算机器与智能》^[2]，回答“机器能否思考”的问题，他提出的图灵测试被认为是测试人工系统智能程度的标杆。因此，他被誉为“人工智能之父”。

学界与业界较为公认的人工智能作为学术领域被正式确立的时间和事件是1956年的达特茅斯会议。在6月18日至8月17日长达两个月的研讨会期间，约翰·麦卡锡（John McCarthy）、世界第一个人工智能实验室创始人马文·明斯基（Marvin Minsky）、信息论创始人克劳德·香农（Claude Shannon）、人类第一台商用科学计算机IBM701设计者纳撒尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester）、计算机科学家艾伦·纽厄尔（Allen Newell）、诺贝尔经济学奖得主赫伯特·西蒙（Herbert Simon）等科学家讨论了自动计算机、计算机编程、神经网络、计算规模理论、机械学习、抽象、随机性与创造性等议题^[3]。纽厄尔与西蒙在会议期间公布的“逻辑理论家”程序成功证明了《数学原理》第2章52个定理中的38个定理，被认为是计算机第一次模拟人类智能的真正成果。然而，会议并未完全认可“人工智能”，纽厄尔与西蒙等人主张使用“复杂信息处理”一词指代人工智能的含义。人工智能便在算法概率（即连结主义）与符号逻辑（即符号主义）的不同路径分歧中起步^[4]。

20世纪60年代出现的两个重要成就代表着人工智能技术的初步成功。第一项成就是1964—1966年间由麻省理工学院约瑟夫·魏岑鲍姆（Joseph Weizenbaum）发明了通过图灵测试的人机模拟对话的计算机程序ELIZA；第二项成就是西蒙与纽厄尔联合开发的通用问题解决程序（general problem solver），成功地自动解决河内塔数学游戏中的简单问题。从20世纪70年代到90年代，人工智能应用研究经历了寒冬时节，英美西方发达国家纷纷停止对人工智能应用项目的资助。1997年IBM深蓝国际象棋程序战胜世界冠军加里·卡斯帕罗（Gary Kasparo）和2015年谷歌开发的AlphaGo战胜三届欧洲围棋冠军樊麾等事件引起了一定的轰动效应，被业界誉为人工智能丰收季的代表^[5]。

人工智能的发展将历经窄人工智能（弱人工智能，ANI）、通用人工智能（强人工智能，Artificial Narrow Intelligence,AGI）和超级人工智能（Artificial Super Intelligence, ASI）三个阶段。窄人工智能代表着人工智能低于人类智能，且聚焦在专门细分领域，如智能手机语音助手、IBM深蓝国际象棋程序、谷歌围棋程序AlphaGo等。通用人工智能的标志是人工智能与人类智能相当，强调人工智能的通用目的，如ChatGPT、文心一言等。超级人工智能则代表人工智能超过人类智能，目前停留在科幻作品中，尚未出现在现实世界。

根据谷歌人工智能研究实验室DeepMind团队研究成果，通用人工智能技术需要满足六个原则^[6]，即聚焦能力，而非流程；聚焦通用性与绩效；聚焦认知与元认知任务；聚焦潜力，而非实际部署；聚焦生态效度（与现实的对齐）；聚焦通往AGI的道路，而非单一终点。AGI描述的前景是人工智能系统在大多数任务上与人类有差不多同样程度的表现，接近甚至略超过人类智能的通用性程度。AGI在现实与构想中的常见实例有图灵测试、具有意识的系统、类似于人脑的AI系统、认知任务上人类级别的表现、具备学习任务的能力、具备经济价值的工作、具备通过咖啡测试的弹性、人工能力智能（Artificial Capable Intel-ligence，ACI)、最先进的大语言模型。

通用人工智能技术作为当下人工智能技术发展的最新阶段与形态，正在改变着人们对于硅基生命与碳基生命智能程度之差距的认知，或者让这些认知更加复杂化。比如，目前关于通用人工智能技术实现时间节点的预测存在着四种典型的论调，分别为无法实现、2029年、2099年、2300年。技术现象学家休伯特·德雷福斯^[7]（Hebert Dreyfus）和挪威卑尔根大学科学与人文研究中心荣休教授拉格纳·费尔兰德^[8]（Ragnar Fjelland）坚持认为AGI将无法实现。谷歌工程总监兼未来学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）则认为AGI将在2029年超过人类智能^[9]。未来学家兼作家马丁·福德（Martin Ford）^[10]在被金融时报评为2018年度最佳图书《智能建筑师:人工智能的真谛》中访谈了23位最有前景的人工智能专家，大部分受访者认为AGI的平均实现时间预计为2099年。麻省理工学院机器人专家罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）曾预测AGI最早实现时间为2300年^[11]。在乐观与悲观之间，AGI与人类智能的关系变得富有弹性。

3  信息资源管理简史

据考证，“信息资源管理”这个词汇最早出现在福瑞斯特·伍迪·霍顿（Forest Woody Horton）于1974年出版的图书《如何利用信息资源：一种系统方法》^[12]中，至今已有50年的历史。该词汇在书中意指信息需求与利用、信息资源的起源与来源、信息处理、信息表示与传递、信息资源管理系统等内容。信息资源管理这一专业术语从一开始便聚焦在信息生命周期管理。1979年，霍顿在其专著《信息资源管理：概念与案例》^[13]中将信息资源管理界定为有序系统地完成数据资源的管理，包括收集和处理特定资源信息的所有方法和程序（即人、钱、机器、信息本身），并以对管理有用的方式格式化数据的过程。1985年，霍顿^[14]为信息资源管理作了一个新的界定，即将信息视为与财务、物质、人力和自然资源同等资源的管理学科，旨在对信息资源（原始数据）和由此产生的信息资产（知识）进行高效且富有实效的处理。

从霍顿三个不同时期对信息资源管理的界定，可以归纳出这样的变化规律：从一开始聚焦信息生命周期的管理，到更关注附着于特定资源（人力、财务、物质等）的信息与数据的管理，再到将信息资源置于与其他非信息资源并列的位置进行符合管理目标的处理，体现着信息资源在组织机构中的定位变化，即信息作为独立资源的管理、作为传统资源辅助地位的信息资源的管理、作为与传统资源同等重要的信息资源的管理这三种思路，其驱动因素主要包含信息技术将信息从传统资源中剥离、提取、加工与存储的能力得到逐步提升，信息作为资源为组织机构管理目标的贡献不断增加，用户对信息的需求从其他物质与能源需求中独立出来，传统物质和能源组成的资源对社会发展与进步的贡献开始落后于信息资源对全社会的贡献增长速度。

20世纪70年代末到90年代涌现的信息资源管理成果总体上可分为三种视角^[15]：第一种，对信息资源的管理；第二种，对信息系统的管理；第三种，对计算资源的管理，即对产生信息（数据）所需资源的管理。其中第一个视角下出现三个命题，首先，组织是服从系统控制的系统；其次，信息应该被视为组织资源；第三，组织可以通过将信息作为一种资源进行管理来提高其有效性和效率。第二个视角的信息资源管理重点关注信息系统的开发、维护、升级、质量改进，特定系统产生信息的质量提升等议题。第三个视角的信息资源管理强调对组织内部的信息技术相关资源的管理，如计算机、通信系统、人力资源等，实现数据资源的获取、存储、操控、检索和分配。

国内早在1984年出现了信息资源管理方面可考证的第一篇文章《事务自动化与信息资源管理》^[16]，通过译介方式简要介绍国外信息资源管理思想。20世纪90年代末期，信息资源管理领域的教材与著作陆续出版，其中的信息资源管理核心思想可以归纳为：第一类，以“信息”概念为核心，如信息生命周期管理视角下的信息需求、寻找确定信息源、信息采集与转换、信息组织、信息检索、信息资源的开发、信息资源的传播与利用^[17]，内容管理视角下的采集、组织、检索、分析与开发利用^[18-19]；第二类，以“资源”概念为核心，比如信息资源是一种共享性资源，是组织的战略资源，须全面、系统地管理，信息资源管理关键是信息资源的合理配置和共享^[20]；第三类，以“管理”概念为核心，如信息资源管理可以划分为宏观、中观和微观三个层次，宏观管理的内容是有关政策、法规、管理条例等，中观管理的重点是各行业、各地区的信息资源管理，微观管理是各级政府部门、企业、信息机构、公益部门等基层组织的信息资源管理^[18,21]。

与20世纪70—80年代国外信息资源管理思想相比，国内与上述霍顿的三个界定、国外三种常见的信息资源管理命题基本呈现对应关系，国内以“信息”概念为核心的思想与霍顿1974年对信息资源管理的界定基本一致，国内以“资源”概念为核心的思想与国外第一种命题“对信息资源的管理”类似，国内以“管理”概念核心的思想基本与霍顿1985年对信息资源管理的界定、国外第三种“对计算资源的管理”对应。

信息资源管理作为学科的发展历史基本可以从20世纪90年代开始的主要院系更名算起，经历了从个别学科点改名为信息资源管理、信息资源管理以二级学科进入图书情报与档案管理一级学科、一级学科改名为信息资源管理等三个阶段。

第一阶段，个别学科点改名为信息资源管理。以1992年北京大学图书情报系更名为信息管理系为标志，国内相关院系纷纷从图书馆学、情报学和档案学相关的院系名称调整为信息资源管理或信息管理院系，南开大学（1994）、安徽大学（1996）、中国人民大学（2003）先后更名为信息资源管理系或学院，南京大学（1993）、中山大学（1994）、南京农业大学（1994）、辽宁师范大学（1994）、南昌大学（1994）、湘潭大学（1994）、四川大学（1995）、吉林大学（1999）、东北师范大学（1999）、武汉大学（2000）等先后更名为信息管理系或学院。信息资源管理及其相近话语信息管理成为国内主要院系名称。

第二阶段，信息资源管理进入图书情报与档案管理一级学科的二级学科目录。2003年，武汉大学备案自主设置信息资源管理二级学科；2009年，中国人民大学信息资源管理作为自主设置二级学科进入图书情报与档案管理一级学科目录。2011年国务院学位委员会《学位授予和人才培养学科目录（2011年》公布后，信息资源管理作为二级学科陆续成规模地进入更多图书情报与档案管理一级学科自主设置学科范围。2012年教育部公布《普通高等学校本科专业目录（2012年）》，信息资源管理（代码为120503）首次正式进入本科目录。

第三阶段，2022年9月，国务院学位委员会公布《学位授予和人才培养学科目录（2022年）》，信息资源管理替代图书情报与档案管理成为一级学科名称。2024年1月，中国学位与研究生教育学会公布信息资源管理的指导性二级学科目录，由图书馆学、情报学、档案学、数据管理与数据科学、信息分析、数字人文、公共文化管理、出版管理、古籍保护与文献学、健康信息学、保密管理等二级学科构成。

信息资源管理作为人才培养体系，已经从个别院系的自主设置本科专业、硕士专业、博士专业发展为全国层面的一级学科名称、院系名称，这六个字带来的学科影响力和号召力不断增强，逐渐成为学界和业界的共识。

4  AGI对信息资源管理学科的影响

4.1　AGI对信息资源管理核心知识体系的影响

当前AGI技术试图复制人类多种能力类型，尤其是人类大脑结构、人类行为、解决实际问题的能力、认知功能（如感知、推理、学习、行动、沟通、解决问题）、理智上做正确事情的原则等，高度依赖神经科学、生物学、心理学、语言学、计算机科学技术、逻辑学、数学等领域的研究进展^[22]。AGI等人工智能技术将对信息资源管理学科的研究对象、研究内容范围、研究方法产生深刻影响。

AGI将进一步丰富信息资源管理学科的研究对象和研究范围。传统的信息资源管理研究对象与研究范围包括^[18]信息资源管理的历史与发展，基本理论、技术和方法，信息政策和法规，政府信息资源管理、企业信息资源管理、网络信息资源管理、公益性信息机构和其他机构的信息资源管理、信息技术和信息系统管理、信息资源管理配置、信息资源开发和利用。以大语言模型为标志的AGI将为信息资源管理学科提供更多更立体化的研究对象、研究范围，改进升级信息资源管理与研究方法，主要包括：

（1）信息资源管理与人工智能技术的关系史：信息资源管理理论与实践发展历史上人工智能哲学理念尤其是通用人工智能理论构建与发展中的角色、价值、契合度、独特贡献，信息资源管理在通用人工智能发展历程中的角色与贡献。

（2）信息资源管理核心原理与通用人工智能技术的互动：AGI对信息生命周期管理、信息作为资源的核心定律、不同层次信息资源管理理论的影响，AGI作为信息资源管理新技术与传统技术之间的互补关系、替代关系及竞争关系，AGI作为信息资源管理新方法对传统信息资源管理技术如资源目录技术、数据流分析、信息环境分析、核算和预算方法、数据战略规划、信息资源规划的改进与冲击。

（3）AGI有关的信息政策与法规：信息资源管理政策与法规在AGI时代的进化与升级，AGI技术规制政策，人工智能生成内容（AIGC）的相关政策法规， AIGC信息采集政策法规、AIGC信息公开政策法规、AIGC信息传播政策法规、AIGC信息市场管理政策法规、AIGC信息开发利用政策法规、AIGC信息安全政策法规等。

（4）AGI在特定领域与机构信息资源管理中的效应与影响：AGI对政府信息资源管理职能与任务的拓展与补充，AGI在政府信息资源管理技术中的应用与改进，政务信息公开中AGI的角色与功能，政府开放数据与AGI的开发利用，智慧城市建设中AGI的贡献点；企业信息资源管理模式和内容在AGI时代的升级，信息资源管理传统方法与AGI工具的融合、替代与竞争，企业AGI工具的开发利用，AGI与企业战略的关系；AGI在公益性科技与文化信息资源管理工具、技术与方法中的应用，AIGC作为新型公益性信息资源的管理与服务等。

（5）AGI对信息技术管理的影响：AGI技术的开发、质量管理与评价、运行管理等，AGI标准化问题，AGI技术的安全管理等。

（6）AGI、信息资源战略和价值测度的融合研究：国家信息资源战略在AGI时代的升级，国家数据战略与AGI的融合关系，AIGC价值与效用评估，不同社会部门在AGI发展与资源配置中的角色、定位与功能等。

当然，还有一种可能性，AGI会导致传统信息资源管理知识体系、理论、方法、技术等失去对发展变化过快的社会现实、人工智能导致的社会巨变的描述与解释力，从而进入过时、失效甚至是被遗弃的境地。

4.2　AGI对信息资源管理教育体系的影响

信息资源管理作为综合运用各种方法和手段进行信息资源规划、组织、利用和控制的过程，在高等教育体系中逐渐占据独特且越来越重要的地位，先后在前互联网时代、信息化时代、数字化时代、大数据时代为社会各部门培养输送了应用型、理论型、复合型等多类型信息资源管理人才。人工智能技术的普及、通用人工智能技术的飞速进步为高等教育信息资源管理人才培养体系带来了或积极、或消极的改变。

（1）AGI对信息资源管理传统专业升级发展的推动作用。新的一级学科信息资源管理在中国迎来了前所未有的战略机遇，二级学科矩阵得到极大拓展，从传统的图书馆学、档案学和信息资源管理本科专业体系，到传统的图书馆学、情报学、档案学等研究生专业体系，长期以来为适应各种新兴信息技术的发展潮流和挑战，这些传统专业的知识体系在继承传统的信息资源管理优势基础上积极吸收新理论、新技术、新方法，形成相对固定的基本科学原理与不断更新换代的新知识同步进化与融合的规律。图书馆学、情报学与档案学这三个信息资源管理的传统二级学科的共同核心知识被认为是“为人类提供记录、保存、组织、检索、获取、分析与开发利用各行业各领域数据、信息和知识的思想、方法及技术，专注于信息资源全生命周期管理教育与研究，从内容、技术、系统、用户、社会、政策、文化传承等多个角度创造最大程度的信息福祉”^[23]。AGI技术预期将会对信息全生命周期管理的核心知识体系产生冲击，如AIGC作为新的信息与数据类型如何纳入各类型机构的信息管理流程，AGI工具如何作为信息组织的替代与合作伙伴进入专业知识体系，如何应对AGI工具与传统信息检索和分析工具的替代竞争关系，AGI工具开发利用数据资源的效率和价值分析等，这些议题都会成为三个传统学科在人工智能时代不得不去阐释并发展的命题。

图书馆学的独特使命是为保障信息公平而开展信息有效查询和有效获取的保障活动；情报学的独特使命是为特定用户提供信息加工和分析，从而使得信息效率最大化；档案学则是为保存信息凭证价值而适当控制信息流动^[24]。AGI工具将为图书馆学、情报学和档案学更好地在人工智能时代履行独特使命、发挥政治、经济与社会价值提供新的有利条件，但也会在一定程度上替代图书馆学满足人类有效查询与获取信息的职能，替代情报学在信息加工与分析、支持决策的部分效率，也可能对档案学在保存和利用凭证价值相对更大的信息中发挥合作竞争的价值。

（2）AGI与信息资源管理新兴学科发展的关系。人工智能作为交叉学科的代表，在新兴学科发展中对于教育资源的需求和获取与信息资源管理的八个新兴学科形成一定竞争合作关系。八个新兴二级学科中，公共文化管理、古籍保护与文献学、出版管理和数字人文作为传统学科图书馆学和档案学在新时代的延伸和扩展，在公共文化类资源、古籍、人文类数据资源等特殊类型的信息资源的全生命周期管理上将进一步依赖人工智能技术的进化，这些资源的生成、获取、数据化加工、智能处理、利用与服务等过程中AGI将逐渐成为主流的技术支撑与保障。数据管理与数据科学、信息分析、健康信息学、保密管理作为传统学科情报学在新时代的延伸和扩展，如何利用AGI技术提高数据管理与分析的效率和价值，如何应用AGI工具以实现更好地为健康中国、总体国家安全观等重大国家战略服务的目标，将成为这些新兴学科获得更多教育资源的关键点。这八个新兴二级学科也将为AGI在内的人工智能专业发展提供更丰富的教育应用场景。

（3）AGI与信息资源管理人才培养体系的关系。AGI在全社会的普及应用将为信息资源管理学科培养人才提供更富有时代气息的培养目标、新的课程体系改革思路、新的产学研融合场景、新的实习实践场景、新兴研究主题等，课程体系须将人工智能技术的原理、方法、前沿进展、AIGC这一与信息资源管理密切相关的时代产物、对社会产生的深刻影响等问题动态更新进来并实现深度融合。一些应用型的教育项目如图书情报硕士、档案管理硕士等应该与时俱进，推出与人工智能时代相契合的特色培养项目或培养课程模块，主动融入到人工智能的时代浪潮中。比如，中国人民大学信息资源管理学院于2021年推出的图书情报硕士（数据管理方向，MlisDA）在其CCIT课程体系中，将人工智能技术作为核心技术课程纳入其中，以满足人工智能大发展的形势对复合型数据管理人才的时代需求；该项目聘请了来自美团、字节跳动、四维图新等公司的人工智能与数据分析专家作为行业导师，在产教深度融合课程、实践实习、学位论文指导等环节实现更高程度的产学研融合。

4.3　AGI对信息资源管理事业体系的影响

新的信息资源管理学科相关的事业体系覆盖面广，对国家和社会发展价值愈来愈大。信息资源管理事业体系涉及到文化强国、图书馆、公共文化事业、文化数字化事业、国家科技体系、国家安全事业、数据要素市场、公共治理体系、档案事业、出版业、健康事业等，AGI将为信息资源管理研究和教育职业与上述事业之间搭起桥梁，促进二者的深度交互、相互服务与相互成就，弥合教育与事业的鸿沟，为事业培养能够与人工智能工具开展紧密合作的应用型人才，同时AGI工具也势必会替代传统信息资源管理学科培养的相对简单的劳动者，如教育界不重视AGI与人类劳动力关系的研究与实践，可能会激化教育与事业的矛盾，进一步“离间”二者的关系，从而削弱信息资源管理高等教育的存在感与社会价值。

（1）AGI对传统学科培养的信息资源管理人才融入事业体系的冲击。AGI技术将会为图书馆、科技情报、社科情报、国防科技情报、档案事业提供接近人类智力的大语言模型、机器人、认知自动化工具等，图书馆学、情报学和档案学培养的特殊类型信息采集、信息组织、信息分析、信息检索、信息咨询、信息保管等方面的人才将面临挑战，随着自动分类、自动校对、自动摘要、自动问答等技术的进步，信息资源管理职业擅长的传统信息全生命周期管理技能将会逐步被取代，图书馆员、科技情报采集人员、情报分析师、档案保管员等职业将面临萎缩甚至是消失的前景。传统学科的教育工作者与实践工作者应尽早反思专业教育知识和技能体系中人类智能与人工智能的兼容问题，重点关注培养相对简单的信息管理劳动者的教育体系更新与淘汰问题、探究传统核心竞争优势在通用人工智能时代的存亡事宜、通用人工智能的社会影响等问题。既不能夜郎自大，也不应妄自菲薄，在人工智能与人类智能共同进化的进程中找到更具有持续性的定位和生存之道。

（2）AGI对信息资源管理新兴学科服务重大事业领域的影响。八个信息资源管理的新兴学科旨在为传统事业之外的其他社会领域输送新型复合型的信息资源管理人才，如公共文化服务人才、古籍保护人才、文化数字化人才、数据管理人才、出版人才、健康服务人才、保密管理人才等，但与信息资源管理输送这些人才存在直接竞争关系的领域一定包含人工智能技术所代表的高级技术人才、技术工具平台。信息资源管理与AGI势必在为上述事业培养新生力量上有竞争、有合作，各有优劣：信息资源管理新兴学科培养的公共文化服务专业人员、数字人文工程师、数据科学家、信息分析师、出版管理人员、健康信息服务人员可能成为事业的有生力量，但也有一定的可能性会被问答机器人等AGI新兴技术所替代，两组相关的证据来自世界银行和麦肯锡，世界银行在2016年预测未来20年OECD国家57%的工作将会被人工智能替代^[25]，麦肯锡则预测中国51%的工作将实现自动化，将有3.94亿劳动力被人工智能替代^[26]，而三年的新冠疫情直接加速了人类劳动力被人工智能替代的速度^[27]。当然，AGI也催生了一批新的职业，也为信息资源管理新兴学科的人才培养提供了新的发展空间，如AI指令工程师、AI算法监督师、人机协作训练师、AI伦理管理员、AI深度伪造审核员、机器人情感设计师、AI艺术策展人、AI启发故事作者、AI提示词工程师等。信息资源管理学科基于具体应用领域拓展而来的新兴学科能否为社会培养这些新兴职业人才，需要专业人士以开放、包容、勇敢的姿态应对。

5  结语：

    信息资源管理学科路在何方？

人工智能从1954年产生至今70年，在窄人工智能取得巨大成就之后，迎来了AGI的大发展、大爆发时期，通用人工智能时代似乎已近在眼前。信息资源管理从1974年被首次提出到现在也刚50年，这一术语从政府文书管理领域诞生的方法论，逐渐拓展到了军队、企业、高等教育等更广泛的应用场景，生命力越来越旺盛，在中国高等教育界扎根20余年后，信息资源管理实现了从实践经验“舶来品”到学术研究、人才培养的立体式跨越式发展，在众望之中晋升为一级学科的新标签和新旗帜。新的学科矩阵遇到了新的技术革命和时代大潮，应该如何面对强大的现实和这种剧烈的碰撞？

我们应当谨慎乐观地主动积极拥抱通用人工智能时代。AGI作为接近人类智能的信息处理加工技术的代名词，其发展势头和未来前景并非我们一个信息资源管理学科数千同仁可以想象、预测甚至是改变。1807年诞生的图书馆学、1955年诞生的情报学、1804年诞生的档案学发展至今数十年、数百年，学科历史放在任何一个自然科学或社会科学面前不算历史悠久、积淀深厚；这些学科在中国历经百年沧桑，从各自为战、独立谋生到聚沙成塔、集腋成裘，如今聚合在信息资源管理这面学术大旗之下， 实属艰难。这些学科在人类任何新的信息与通讯技术出现之时可能会有批判与反思，但从来没有过太多的观望和迟疑，主动拥抱新兴技术，既是对这些应用学科使命感的坚守，也是对未来发展新前景的憧憬和执着。

我们应当与时俱进地大胆创新信息资源管理的核心原理、技术和方法。信息资源管理一直是一门应用性强、时代性强的学科，几乎没有一成不变的核心原理可以解释学科数十年到数百年的演变史，技术和方法更是兼容并包式地持续更新迭代。无论是图书馆学的阮冈纳赞五原理、谢拉的社会认识论、图书馆事业要素说、信息有效查询与获取论等，还是情报学的文献计量学经典三定律、情报交流论，档案学库克的证据、记忆、认同、社区四范式，文件生命周期与文件连续体理论，来源原则等，都在伴随着时代的进步和技术的演化产生适用范围的调整和修订，AGI技术可能是对人类社会结构颠覆性最强的技术，自然会对信息资源管理事业体系产生深远的影响，也会深刻改变传统学科原理解释新的社会现象的空间。

我们应当只争朝夕地锐意改革信息资源管理人才培养体系。世界百年之未有大变局、日趋激烈的技术革命与科技竞争深刻地改变着高等教育发展趋势，开放包容、科学自由的大学精神，力争上游、唯恐落后的学科竞赛，四面楚歌、枕戈达旦的生源争抢大战，无不时刻催促着信息资源管理学科保持时刻警惕、时刻战斗、时刻革新的劲头。我们需要在人才培养目标、课程体系、实践实训体系、科研训练体系中实时引入人工智能技术的前沿进展，甚至为AGI时代量身打造特色人才培养项目变得迫在眉睫。在现有的二级学科体系格局中应展现出破釜沉舟的勇气和百舸争流的智慧，推进二级学科的有机生长，扩大信息资源管理的综合影响力。

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（收稿日期：2024-01-31）

作者简介

闫慧，教授、博士生导师，研究方向为技术与社会，数字不平等，社群信息学，Email：[e-mail]。

*原文载于《信息资源管理学报》2024年第2期，欢迎个人转发，公众号转载请联系后台。

* 引用格式

闫慧.通用人工智能时代信息资源管理学科的发展方向[J].信息资源管理学报，2024,14(2):21-28,53.

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制版编辑 | 王伊杨

审核 | 于   媛

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