Az MI olyan mindennapi eszközzé válik a könyvtárakban, amely segíti a keresést, a katalogizálást, a tájékoztatást és a felhasználók támogatását. A könyvtárosok számára ezért kulcsfontosságú az alapvető MI-műveltség, hogy továbbra is hatékony és megbízható szakmai támaszai legyenek a közösségnek.
Mire használható az MI a könyvtárakban?
– Gépi tanulás (Machine Learning): A számítógép nagy mennyiségű adatból mintákat tanul meg. Pl.: kölcsönzési adatok elemzése, amely alapján javaslatot ad a rendszer népszerű könyvekre vagy témákra.
– Természetes nyelv feldolgozás (NLP – Natural Language Processing): Lehetővé teszi, hogy az MI megértse és előállítsa az emberi nyelvet. Pl.: chatbotok, intelligens keresők, automatikus témakivonatok.
– Algoritmus: Lépések vagy szabályok sorozata, amelyet az MI követ, hogy döntést hozzon. Pl.: ajánlórendszer, amely rangsorolja a találatokat.
– Tanítóadat (Training Data): Az adathalmaz, amelyből az MI megtanulja, hogyan működjön. Pl.: sok ezer bibliográfiai rekord, amely alapján megtanulja, milyen kulcsszavakat javasoljon.
– Neurális hálózat (Neural Network): Agyhoz hasonlóan működő számítógépes modell, amely összetett mintákat ismer fel. Pl.: képfelismerés digitalizált állományokban, hanganyagok automatikus átirata.
– Torzítás (Bias): Akkor jelentkezik, ha az MI a tanítóadat hibái vagy hiányosságai miatt igazságtalan vagy pontatlan eredményt ad. Pl.: ha egy témáról kevés adat áll rendelkezésre, a javasolt kulcsszavak félrevezetők lehetnek.
– Automatikus címkézés (Automated Tagging: Az MI felismeri a dokumentum fő témáit, és javaslatot tesz kulcsszavakra. Pl.: gyors katalogizálási előkészítés.
– Tudásgráf (Knowledge Graph): Összekapcsolt adatszerkezet, amely megmutatja, mely dokumentumok kapcsolódnak egymáshoz. Pl.: összefüggés megjelenítése könyvek, cikkek, szerzők között.
A felhasználókat segíthetjük többek közt jó keresőkérdések és jó MI-promptok megfogalmazásában. Az MI-vel történő kommunikáció önmagában egy készség. Minél pontosabb a kérdés, annál jobb a válasz. Többféle promptot megkülönböztethetünk:
1.Kutatási prompt. Célja: háttérkutatás, gyors irodalomfeltárás, kutatók támogatása.
2. Oktatási prompt. Célja: foglalkozások, tréningek, tanulást segítő anyagok készítése.
3. Összefoglaló prompt. Célja: hosszabb szövegek áttekintése, gyors tájékozódás.
Mindeközben az etikai alapelveket is figyelembe kell venni. Úgy mint a személyes adatok minimalizálása, az átlátható adatkezelés. Továbbá az MI válaszait ellenőrizni kell, és az esetleges torzításokat (bias), pontatlanságokat felismerni és korrigálni. Az MI által adott válaszokat forráskritikusan kell értelmezni. Ezen ismeretek átadása a felhasználók számára kiemelt fontossággal bír. (ref.: Habók Lilla)
Zendy