張文馨 張笑星 田議方

摘 要：信息時代亟待在檔案領域引入更高效、系統(tǒng)、先進的人工智能技術。從歷史發(fā)展、現(xiàn)狀分析、趨向預測角度對人工智能在檔案領域應用研究的文獻進行了分析與總結，將對檔案智能化的研究歸納為應用前奏、正式提出、深入發(fā)展三個時期展開綜述，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究具有發(fā)展速度加快、由理論研究向?qū)嵺`研究發(fā)展等特征，最后從學術研究與實踐角度對人工智能在檔案領域應用研究提出建議。

關鍵詞：人工智能;檔案管理;檔案智能化;智能管理

1956年，以麥卡賽、明斯基等為首的科學家在機器模擬智能問題的探討中首次提出了“人工智能”這一術語。至今人工智能已取得長足發(fā)展，成為一門炙手可熱的交叉性和前沿性科學，被廣泛應用于多個學科領域。隨著信息時代的發(fā)展，海量知識、數(shù)據(jù)、信息產(chǎn)生，檔案管理的難度加大，且由于檔案管理工作具有較高的重復性，引入更加高效、系統(tǒng)和先進的技術來推進檔案管理工作迫在眉睫，而人工智能的應用就為破解這一問題提供了絕佳選擇。國內(nèi)已在人工智能助推檔案管理方面做出了諸多努力，如在2019年8月的中國知識管理論壇上，中國人民大學信息資源管理學院與科大訊飛共同簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議并建立“人工智能與數(shù)據(jù)管理聯(lián)合實驗室”，將共同推動人工智能技術在檔案、數(shù)據(jù)管理等方面的創(chuàng)新應用[1 ]。本文主要針對國內(nèi)關于人工智能在檔案領域應用的研究成果進行較為系統(tǒng)的評述，旨在對已有的研究成果進行系統(tǒng)梳理并提出展望性意見，為后續(xù)研究者提供參考，便于未來學者們深入研究。

1 關鍵詞共現(xiàn)分析

考察主題高頻關鍵詞共現(xiàn)情況，最高頻的詞語是“人工智能”“檔案管理”，較為直接地反映了研究主題，但也體現(xiàn)出研究方向的延伸性不強?！皯谩薄皯门c發(fā)展”“數(shù)字檔案館”“智慧檔案館”“數(shù)字檔案資源”等較高頻詞語反映出了檔案領域引入人工智能技術的目的;“人事檔案”“企業(yè)檔案管理”“城建檔案管理”“檔案編研工作”等詞語反映了研究方向?？傮w而言，這些高頻關鍵詞反映出國內(nèi)較為關注人工智能與檔案資源建設及檔案管理工作的結合，但缺乏深入性、延展性，也并未反映出策略和技術層面的信息，未來研究還需深入細化、實踐化。

截至目前，國內(nèi)學者對人工智能應用于檔案管理與利用方面的研究已取得了一定成果，同時對在人工智能背景下的中外檔案管理創(chuàng)新的對比也總結了一定經(jīng)驗。近兩年，深度學習、計算檔案學將人工智能在檔案領域的研究進一步深化，即由表面的研究關注到具體的機器算法，研究更加深入。與其他學科領域比較起來，國內(nèi)關于人工智能在檔案領域的應用研究還較為薄弱，且大多停留在理論研究方面，具體設計和實證研究涉及較少，對學術關注者的輻射程度也不高。

2 研究分析

2.1 應用前奏（1994～2016年）

該階段文獻數(shù)量總體較少，發(fā)展較緩慢。學者們開始對人工智能在檔案領域中的應用進行初期探索與實踐。

20世紀90年代，朱久蘭[2 ]在檔案檢索方面運用知識庫系統(tǒng)，以計算機程序代替人的思維與推理過程，極大提高了檢索質(zhì)量。馬旭超[3 ]指出專家系統(tǒng)、自然語言等可以提高檢索效率、促進檢索智能化。

隨著信息化浪潮的推進、物聯(lián)網(wǎng)技術的成熟，楊玉梅等[4 ]所設計的基于RFID物聯(lián)網(wǎng)的檔案管理自動化系統(tǒng)，實現(xiàn)了檔案管理全過程的自動化、智能化。陳勇[5 ]認為物聯(lián)網(wǎng)作為檔案管理的新發(fā)展平臺，可以極大提升檔案管理水平，但尚未得到充分應用。

本階段學者們對相關應用進行了初步探討與實踐，盡管僅將檢索環(huán)節(jié)作為初期實踐研究的核心，但仍是檔案現(xiàn)代化的巨大進步;將物聯(lián)網(wǎng)技術與檔案管理結合，雖未得到推廣應用，但也為后期研究及應用提供了指導。

2.2 正式提出（2016～2019年）

該階段隨著智能人工軟件AlphaGo的出現(xiàn)、智慧社會的到來及管理轉(zhuǎn)型的需要，文獻數(shù)量劇增，發(fā)展較快。學者們一方面關注應用理論探索和場景構架以展望未來，一方面關注新技術應用現(xiàn)狀以期深化指導工作。

2.2.1 理論探索和場景構架。迄今為止對于人工智能應用于檔案管理的最新理論主要是對其必要性、重要性的深入探討及宏觀指導。肖辛格[6 ]指出，將深度學習與信息管理工作相結合會進一步提高文件信息管理的自動化水平，檔案領域應順此時勢。隨后，胡國強[7 ]等提出要利用人工智能優(yōu)化管理環(huán)節(jié)，最終達到提高服務水平的目的。

同樣從環(huán)節(jié)的角度，山石平[8 ]進一步提出人工智能技術在數(shù)字檔案館中的應用領域主要集中在數(shù)字檔案的收集、整理、存儲和應用環(huán)節(jié)中。沙洲[9 ]指出人工智能的相關應用包括網(wǎng)絡檔案信息資源智能收集、智能分類與檢索、智能鑒定和智能利用服務等。劉珂[10 ]在前者的基礎上將智能化檔案提供利用服務細化為檔案咨詢的智能服務、檔案文獻的智能解讀。以上研究將檔案智能化場景不斷細化擴充，推進了檔案管理智能化、科學化、知識化。

但同時，陳匯[11 ]指出在人工智能賦能檔案管理成效顯著時也該看到網(wǎng)絡安全和風險與之并存。如何在這場技術革新中把握機遇、迎接挑戰(zhàn)，成為現(xiàn)階段亟待解決的問題。

此后，韓潔等[12 ]指出人工智能背景下檔案鑒定理論、分類方法和保管方法尚未形成新的理論成果，理論研究仍處于初始階段，表明了我國當前相關理論存在聚焦宏觀，研究深度不足的問題。

2.2.2 應用現(xiàn)狀。自研究以來，人工智能逐漸與各行業(yè)檔案實踐相結合，如：企業(yè)檔案，楊強等[13 ]介紹了江蘇核電企業(yè)利用人工智能、云計算等先進技術來實現(xiàn)文檔管理標準化、高效化和智能化的成功案例;醫(yī)院檔案，謝夢怡[14 ]利用機器視覺多視角采集醫(yī)院檔案信息加以模式匹配，實現(xiàn)信息海量精準識別，可極大提升效率;人事檔案，張鴻艷等[15 ]提出將檔案信息和數(shù)據(jù)進行數(shù)字化處理，提高了檔案整理的工作效率。以上研究表明，我國各行業(yè)檔案領域?qū)θ斯ぶ悄芨叨汝P注、積極運用，并獲得了初步成效。

但與此同時，發(fā)展不充分、現(xiàn)實應用不足等問題也逐漸暴露。張軍君[16 ]指出專利初級階段核心技術與檔案管理工作結合不夠緊密的現(xiàn)狀。楊建梁等[17 ]提出現(xiàn)階段機器學習在檔案領域的應用以實驗性研究為主，沒有真正利用核心技術解決重難點問題。韓潔等[12 ]認為我國檔案管理工作中人工智能技術的利用層次不高、利用機構和部門較少，已有的也是力量薄弱、認識有限。以上研究表明，人工智能在我國檔案領域研究和應用的二十年間，雖然內(nèi)涵得到了豐富和發(fā)展，但仍處于初級階段，特別是機器學習、自然語言分析等技術在檔案領域中的研究和應用還有待進一步深化。此外，從科研層面來看，研究深度相對不足，需加大力度深入研究[20 ]。

該階段學者們對相關應用理論進行了探討，為檔案數(shù)字化工作提供了宏觀指導，也對其未來進行了展望，但在具體工作流程中的創(chuàng)新較少，研究深度有待進一步深入。此外，盡管在人工智能應用中取得了初步成效，但總體來看還需進一步深化指導檔案數(shù)字化工作。

2.3 深入發(fā)展（2019至今）

該階段文獻數(shù)量總體較多，發(fā)展較快。學者們開始對人工智能在檔案領域中的應用進行更為深入的探討。

近年來，人工智能的發(fā)展取得了極大突破，特別是在大量數(shù)據(jù)的推動下，深度學習日益成熟，應用廣泛。如：照片檔案中，趙學敏[18 ]等運用深度學習方法以圖搜圖，為照片檔案的管理利用和資源開發(fā)提供了理論支持和實踐思路;視頻檔案中，易黎[19 ]提出了全域深度學習的新聞檔案信息抽提方法，可同時提取視頻中的語音信息、視頻信息和文字信息并加以整合。

此外，計算檔案學的蓬勃發(fā)展也體現(xiàn)了人工智能的深入發(fā)展。隨著信息與數(shù)字技術的發(fā)展，檔案領域引發(fā)了數(shù)字革命，由此計算機與檔案領域融合的計算檔案學內(nèi)涵不斷豐富，意義不斷凸顯，亟待從理論建構延伸至實踐內(nèi)涵的明確[20 ]。周文泓等[21 ]指出在實踐層面，計算技術對于檔案管理的應用已有長足發(fā)展;在科研層面，不同技術與檔案管理的不同環(huán)節(jié)相結合，進一步促進了檔案真實性等自身內(nèi)涵的認同。

當前階段，學者們進一步將人工智能在檔案領域應用的研究深化，由表及里，為檔案數(shù)字化工作指明了方向。但由于新興概念的理論與實踐仍在探索中，其具體內(nèi)涵的建構仍需進一步探索。

3 檔案智能化研究分析

3.1 特征分析

3.1.1 依托于良好環(huán)境，發(fā)展速度加快。

3.1.2 由理論研究向?qū)嵺`研究發(fā)展。

3.1.3 研究具有廣泛性和發(fā)展性。從研究主題來看，對人工智能在檔案領域應用的研究在以理論研究為重點的同時，對于技術手段的實踐研究也逐漸增多，推動了檔案學與檔案工作實踐的發(fā)展。

3.1.4 由表面研究向深入研究發(fā)展。伴隨深度學習、計算檔案學的出現(xiàn)，由表面研究關注到具體的機器算法，研究更加深入。

3.2 問題分析

3.2.1 研究深度不足。目前人工智能賦能背景下檔案管理理論研究仍處于初始階段，缺乏對相關理論研究的創(chuàng)新。且對于人工智能在檔案領域的理論研究主要聚焦宏觀層面，對人工智能技術具體如何應用于檔案工作的各流程之中的探討卻較為宏觀和稀少。新興的深度學習、計算檔案學雖然建立了初步的框架，仍需進一步建構其具體內(nèi)涵。

3.2.2 與檔案管理工作結合較弱。當前人工智能核心技術與檔案管理工作的結合不夠緊密。雖然部分學者提出了人工智能技術應用于檔案工作的具體路徑，但仍停留在檔案資源整理、搜索等宏觀層面;部分學者雖提出了運用新興技術處理檔案工作中的難題，但仍未被推廣應用至解決檔案管理實踐中的重點和難點問題。

3.2.3 合作機制尚待建立。在實際應用過程中，檔案管理機構與部門的兩極化問題明顯。真正利用人工智能技術的檔案管理機構和部門較少，主要集中在少數(shù)技術發(fā)達、有充足資金支持研究的檔案管理機構和部門，且尚未建立起多主體參與研究機制，會阻礙交流與資金的投入，難以支撐更多機構研究的深入發(fā)展。

3.2.4 經(jīng)驗總結與借鑒不足。從理論創(chuàng)新來看，國外學者進行了理論研究，如Gregory Rolan等人分析了人工智能在文件保管領域的應用及障礙;從實踐創(chuàng)新來看，國外檔案管理領域已開展了多個檔案管理項目，如澳大利亞新南威爾士州檔案館利用人工智能技術對州政府非結構化數(shù)據(jù)集進行分類[22 ];從人員角色轉(zhuǎn)變來看，國外檔案管理人員直接參與人工智能的應用。我國學術界對國外相關研究的經(jīng)驗總結較少，未能提供先進的理論與技術借鑒。

4 檔案領域應用人工智能的對策

4.1 學術研究角度

4.1.1 加強檔案管理理論研究。現(xiàn)有的檔案學理論已不適應新的環(huán)境，亟需發(fā)展適合新環(huán)境的檔案管理理論。學者們應提升研究深度，探索關于檔案智能化的新理論，進一步深入計算機檔案學、深度學習的研究，指導檔案工作發(fā)展;還應關注對人工智能技術應用于檔案領域的實踐研究，將理論落到實踐，注重對應用策略的深度挖掘。

4.1.2 提升與檔案管理工作結合的緊密度。未來學者們應注重利用人工智能技術解決檔案管理工作中的重點和難點問題，并將研究方案及時提供給檔案管理部門，加快推廣應用;并關注國外學者對實際工作應用的探索，使人工智能技術與檔案工作的實踐緊密結合。

4.2 實踐角度

4.2.1 建立檔案部門的合作制度。將少數(shù)技術發(fā)達、有充足資金支持研究的檔案管理機構及部門與多數(shù)發(fā)展水平較低的檔案管理機構和部門聯(lián)合起來，通過舉辦論壇、召開年度會議、進行人才交流等形式，將探索人工智能技術應用的各檔案機構部門鏈接成合作伙伴關系，促進檔案管理經(jīng)驗交流和研究分享。

4.2.2 構建多主體協(xié)同參與制度。我國應改善單軌制管理布局，構建以檔案機構為主，檔案工作者、研究機構、企業(yè)、高校、社會力量等多元主體協(xié)同參與模式，發(fā)揮各主體的人才、領導、資金、技術優(yōu)勢，實現(xiàn)對檔案資源的有效開發(fā)和利用;同時，各主體應借助檔案部門這一平臺，將實踐中的研究成果盡快推廣應用到檔案管理工作中;還可通過國際論壇等形式定期交流經(jīng)驗。

4.2.3 加強檔案工作者專業(yè)素質(zhì)培養(yǎng)。檔案工作者應通過改變角色定位、升級職業(yè)技能來拓寬檔案職業(yè)邊界，主動適應管理智能化、檔案數(shù)據(jù)化的新要求[13 ]，一方面要充分發(fā)揮檔案工作者的能動性，關注用戶的具體需求;另一方面應加強專業(yè)技術培養(yǎng)，根據(jù)知識經(jīng)驗對人工智能應用工作中的失誤和漏洞做出靈活判斷。

4.2.4 加快技術的研發(fā)與更新。國內(nèi)部分企業(yè)已將新技術、新產(chǎn)品與實際應用場景相融合，檔案機構應積極借鑒智慧檔案企業(yè)的先進技術，將科研機構及企業(yè)的技術開發(fā)優(yōu)勢與實踐相結合。同時檔案管理機構也應關注檔案學者們的先進研究，對學者們提出的可行性設想，及時在檔案管理實踐中試操作，成效明顯的方案進行進一步推廣。

4.2.5 加大研究資金的投入。智能倉儲管理機器人、智能密集架、RFID標簽等應用大多具有高成本的特點，人工智能的具體應用也具有高額的維護費用[23 ]。因此，國家層面應對研究檔案智能化的機構加大資金投入;檔案機構應主動拓寬資金來源渠道，例如引進盟友與投資者、吸引社會力量關注、成立檔案智能化基金會等，積極尋求吸引資金的方式與渠道。

科研項目：西北大學大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目（項目編號—2021176）。

參考文獻：

[1]王文靜.高校聯(lián)手企業(yè)力推人工智能應用檔案管理研究[EB/OL].2019-09-04.

[2]朱久蘭.檔案信息智能檢索[J].檔案學通訊，1994（04）：57-58+39.

[3]馬旭超.人工智能及其在檔案檢索中的應用[J].黑龍江檔案，1996（6）.

[4]楊玉梅，黎仁國.基于RFID物聯(lián)網(wǎng)的檔案管理系統(tǒng)研究與設計[J].檔案學研究，2012（04）：62—64.

[5]陳勇.物聯(lián)網(wǎng)在檔案管理中的應用研究[J].檔案學研究，2015（05）：102—105.

[6]肖辛格.基于深度學習的電子文件自動分類技術——以電子圖像文件為例[J].情報探索，2019（06）：78—82.

[7]胡國強，楊彥榮，李高峰.基于信息鏈角度分析人工智能在檔案館的應用前景[J].北京檔案，2019（02）：34—36.

[8]山石平.數(shù)字檔案館建設中的人工智能應用研究[J].蘭臺世界，2019（S2）：74—75.

[9]沙洲.人工智能在檔案工作中的應用研究[J].檔案與建設，2018（02）：36—39.

[10]劉珂.人工智能在檔案管理中的應用探析[J].蘭臺世界，2019（02）：19-23+12.

[11]陳匯.關于人工智能賦能檔案管理的幾點思考[J].檔案天地，2019（07）：55—56.

[12]韓潔，史江.人工智能賦能背景下中外檔案管理創(chuàng)新比較與啟示[J].檔案與建設，2020（02）：40—44.

[13]楊強，陳超，查鳳華.核電企業(yè)基于“大云物移智”的文檔管理創(chuàng)新[J].電力大數(shù)據(jù)，2018，21（09）：36—41.

[14]謝夢怡.基于機器視覺的醫(yī)院檔案信息智能搜索[J].西安工程大學學報，2019，33（05）：575—580.

[15]張鴻艷，王中秋.人事檔案管理中人工智能技術整合應用探尋[J].蘭臺內(nèi)外，2019（29）：33—34.

[16]張軍君.人工智能在檔案管理工作中的應用進展研究[J].江蘇科技信息，2019，36（07）：34—36.

[17]楊建梁，劉越男.機器學習在檔案管理中的應用：進展與挑戰(zhàn)[J].檔案學通訊，2019（06）：48—56.

[18]趙學敏，田生湖，張瀟璐.基于深度學習的以圖搜圖技術在照片檔案管理中的應用研究[J].檔案學研究，2020（04）：64—68.

[19]易黎.基于深度學習的新聞檔案信息管理方法[J].中國檔案，2020（12）：66—67.

[20]國家檔案局.國家檔案局舉辦區(qū)塊鏈技術視頻專題講座[EB/OL].2020-08-12.

[21]周文泓，賀譚濤，吳瓊，黃小宇.計算檔案學的多元實踐內(nèi)涵解析與展望——基于NARA專題性實踐的案例研究[J].檔案與建設，2020（10）：8—13.

[22]Rolan G，Humphries G，Jeffrey L，et al.More human than human？ Artificial intelligence in the archive[J].Archives and Manuscripts，2019（2）：179—203.

[23]孫大東，張歡笑.現(xiàn)階段檔案庫房智能管理機器人不可行分析——兼與王嘯峰商榷[J].檔案與建設，2019（06）：50-53+56.

作者簡介：張文馨（2000— ），西北大學公共管理學院檔案學專業(yè)學生;張文星（2000— ），西北大學公共管理學院檔案學專業(yè)學生;田議方（2000— ），西北大學公共管理學院檔案學專業(yè)學生。