Page 207 - 档案数字化管理模式与理论研究

第五章 智慧档案馆建设及创新管理研究

二、人工智能融入档案管理的趋势及挑战

人工智能发展正处于百花齐放的时期。针对人工智能的发展方向，有学者提
出“人工智能必须从长期占据主导地位的逻辑智能（AI1.0）和近 20 年来作为主
力的计算智能（AI2.0），向人机混合、虚实交互的平行智能（AI3.0）迈进”。

同时，在旧 IT（Information Technology）向新 IT（Intelligent Technology）的转
化过程中，档案管理模式、对象、业务、人才等也悄然发生变革。因此，两者结
合的方向、思路、效果等也必将产生新的趋势，带来更多值得思考的问题。
（一）发展趋势展望

1.“认知智能 + 档案管理”将成为档案智能化管理实践的新方向
要想完成人工智能与档案管理的高度耦合和深化应用，绝不能仅仅停留在价
值、前景、伦理等角度的选边站队层面，要深化对人工智能技术原理及其背后思
想内涵的理解，搞清人工智能是如何运转的、究竟为什么会成功、哪些方面还在

其能力范围之外等问题。
2.“符号知识 + 机器学习”将成为自动化萃取档案行业知识的基本思路
对于现有大多数“人工智能 + 档案管理”应用来说，人工智能基本等同于深
度学习，这种以数据驱动为核心的任务解决方法在样本需求量、模型泛化等方面

存在较大挑战，而采用知识引导方式，让机器学习模型有效利用已经大量累积的
符号知识，是突破该瓶颈的主要方式之一。因此，应结合知识引导和数据驱动的
优势，将原有“原始数据→机器学习模型→结果”的技术思路转换为“原始数据
→机器学习模型 + 知识库→结果”，知识库中既包含档案管理专家的经验知识，

也包括以往机器学习模型得到的规律知识，利用知识库增强模型对档案数字资源
数据整合、信息关联、知识发现的萃取能力，满足智能档案管理系统应对档案编
研等知识密集型任务的需求。
3. 具备可解释能力将成为智能档案管理系统的重要体现

当前人工智能主要解决的是档案管理环节中的“是什么”问题，如“是否满
足‘八防’条件”“是否需要归档”“是否属于永久档案”“是否对应某个字符
或图像”等，大多依赖于大量已标注的数据来进行训练，只能在固定类别集合中
进行学习判断。

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