2025-05-09 20:06:20 来源:中国档案报
人工智能驱动的档案工作路径革新
2025年作为“十四五”规划的收官之年与“十五五”蓝图的谋篇之始，正处于数智技术重构社会记忆保存范式的关键转折点。回望“十四五”时期，以多模态大模型、生成式人工智能为代表的技术浪潮席卷全球，DeepSeek、Sora等工具在文本生成、视频合成领域的突破性进展，不仅重塑了人类知识生产与传播的底层逻辑，更将档案工作的技术边界从“数字化”推向“数智化”深水区。传统档案工作模式在面对海量、多元的档案数据时，暴露出手工操作效率低、数据质量参差不齐、风险管控不足等问题，而人工智能以其卓越的数据处理能力、自适应学习和深层语义理解优势，正深度嵌入档案的接收、管理、利用与服务全链条。
本文从技术路径升级视角切入，在解构人工智能（AI）如何嵌入档案工作的基础上，揭示了其在档案工作数智化转型过程中的四大核心突破。其一，推动实现档案管理标准化与自动化，包括质量校验、智能分类及流程动态优化等，显著提升档案数据的处理效率与精准度。其二，借助知识图谱与多模态模型，推动档案数据治理向知识化转型，构建跨模态语义关联体系，强化数据融合与智能决策能力。其三，创新智能检索、个性化推荐以及VR、AR交互服务模式，突破传统档案利用边界，实现从“数据管护”到“数智服务”的跃升。其四，依托物联网与大数据，分析构建科学化长效保存体系，通过环境智能调控、风险预测预警及区块链安全防护，进一步确保档案长期保存的可信性与完整性。
档案管理的标准化与自动化
在档案全生命周期管理中，人工智能技术可以逐步取代传统手工操作，承担起归档、鉴定、借阅以及销毁等重复性、规则化的任务。
质量校验与辅助修复。利用光学字符识别（OCR）、图像识别和自然语言处理（NLP）等技术，能自动提取文字、图像和手写记录中的关键信息。在此基础上，AI工具可进一步在数据清洗环节中，实现智能纠错，剔除冗余信息，检测并辅助纠正图像模糊或缺失问题，确保数字档案的准确性和完整性，从而大幅提升整体数据质量。通过与业务流程紧密结合，AI能够在档案生命周期的初期即识别潜在问题，并依据业务规则执行标准化处理，为后续管理与服务打下坚实基础。
精准分类与自动著录。基于图像识别、自然语言处理、深度学习等，能够快速对海量档案数据进行初步筛选与分析。系统自动判别文件类型，提取文档中的关键信息，并生成符合国际标准的元数据和著录项，从而实现高效、精准分类。与此同时，AI的自学习能力使其在处理层出不穷的实际案例中不断优化分类标准，适应不同行业和业务需求，为档案管理提供动态、精准的决策支持。
工作流程的动态优化。档案管理不是文件归档的机械过程，而是对文件、档案全生命周期的动态管控。AI在嵌入档案管理系统后，能实现对历史数据的深度挖掘和动态监控，进而预测档案利用频次和存储需求，自动调整归档、借阅、修复和销毁等流程中的各项标准参数。这种基于数据驱动的决策方式，有效降低了人为操作的错误率，同时提升了档案资源配置和管理效率，使档案管理从传统的人工方式转向智能化、前瞻性管理。
档案数据治理的精准化与知识化
AI凭借其卓越的数据处理和深度语义理解能力，正将传统的档案数据治理从简单的信息存储与组织转变为系统性的知识挖掘与管理。
数据治理与异常诊断。从档案的接收、保管、利用到长期保存，AI构建了一套精准的数据治理闭环。智能系统能够对数据在整个生命周期中的质量进行监控，及时识别异常或潜在风险，并通过自动化校验与辅助诊断机制，确保每一个环节的高效性和可靠性。
数据融合与语义关联。借助机器学习和深度学习模型，可以跨越不同格式和来源，对档案数据进行高效整合和深度语义解析。以多模态大语言模型为例，这项技术不仅能对文本进行情感分析、主题归纳和关键词提取，还能结合图像、音频等多模态数据，自动构建统一的知识网络。这种跨平台的信息整合，使档案数据不再是孤立的存储单元，而转变为具有内在关联和价值的动态知识网络，能够提供更为精准的数据支持。
知识组织与内容挖掘。基于深层语义理解和知识图谱建模技术，AI能够自动构建以时间、人物、事件等多维度为核心的知识图谱，为档案数据赋予“情境化”意义。通过实时分析和动态更新知识图谱，档案工作者能够发现档案信息之间的潜在关联等，为后续编研、利用及其他数据驱动的档案业务提供支持。
档案服务的智能化与个性化
档案服务正由传统的静态管理向智能化、交互化转型，AI不仅能优化检索流程，更能通过精准数据挖掘与用户行为分析，为档案服务提供个性化定制的全新解决方案。
智能检索与个性推荐。传统档案检索往往依赖关键词匹配和人工分类，难以满足多样化和个性化的查询需求。而借助知识图谱与语义搜索技术，AI能够深入理解档案内容的内在逻辑和关联信息，实现跨语言、跨格式的数据整合，不仅能快速定位用户所需信息，还能基于用户历史行为、偏好以及上下文查询，自动生成个性化的推荐。如，通过机器学习算法，可以将档案按照主题、时间或特定事件进行精准聚类和排序，为用户提供定制化的知识路径，极大地提升了信息检索的效率和用户体验。
智能问答与交互服务。在档案信息查询中，用户往往面临如何将海量数据迅速转化为可理解的知识的挑战。智能问答系统正是在这一需求下应运而生的。通过检索意图智能解析和多源数据整合能力，能够跨越传统检索系统功能限制，直接返回具有高语义相关性和背景解析的答案。无论是对历史事件的追溯、档案资料的深度解析，还是对特定文献细节的咨询，都能在数秒内得到准确详尽的回复，并且通过基于问答交互渐进式检索，还能帮助实现“即时获取、即时理解”的服务目标。
智能编研与文本生成。传统编研方式效率低、耗时长，基于大模型的档案智能编研，利用多模态数据整合和文本生成能力，能够实现编研素材的精准检索、编研大纲的自动生成以及基于章节知识库的文本智能撰写，提升编研效率和质量。同时，档案业务工作中存在大量公文写作场景，通过收集历史公文文本和外部优秀案例，构建公文知识库，并基于馆藏资源实现档案业务公文的自动生成，可极大提升公文写作效率。
档案数字展陈与沉浸体验。档案服务的数字化不仅体现在信息存储与检索上，更在于如何以更直观、生动的方式展示多元化的档案实体。虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术正逐步融入档案展示场景，通过构建沉浸式数字展览和交互体验平台，可以使用户在虚拟环境中“走进”档案世界。结合AI数据处理能力和图像识别技术，VR和AR展示不仅能重现历史场景、还原档案原貌，还能根据用户兴趣动态调整展示内容，提供个性化的参观指引和互动说明。这种交互式展示模式，不仅提升了档案的传播效果和吸引力，更使公众在参观过程中获得更多维度的历史解读和文化体验。
档案存储与保护的科学化与长效性
长期保存与安全保障始终是档案管理的核心任务。随着数字化转型不断深化，AI作为一种高效的数据处理工具，正以其卓越的实时监控、预测分析和自适应优化能力，重构传统的档案存储与保护模式，从而更好地满足档案工作对真实性、完整性和长期可用性的严格要求。
环境监控与智能调控。依托物联网技术，AI可以实时监测档案库房的温湿度、光照、空气质量以及火灾和入侵等安全指标。通过传感器收集的数据，智能算法可即时分析环境变化，并在出现异常时自动启动预警机制或调控设备，避免因环境波动导致档案受损。这种智能监控不仅确保档案实体在物理环境中的稳定性，也为管理者提供及时决策支持。
风险预警与维护调度。利用大数据分析和深度学习模型，能够基于历史环境数据和设备运行状态预测潜在风险，如设备故障、材料老化、虫蛀及自然灾害等。还可根据预测结果，智能制定有针对性的调度策略，实现定期检修和设备更换。这种前瞻性的风险管理机制，有效降低了突发事件对档案保存的影响，延长了档案存储设施的使用寿命。
安全防护与隐私保障。AI不仅支持实时监控，还能与加密技术等结合，形成多层次的防护体系。通过智能权限管理和数据加密机制，确保只有授权人员才能访问或修改档案内容，有效防止非法篡改和信息泄露。同时，全程记录与追溯机制为档案的完整性和真实性提供了坚实保障。
结 语
AI驱动的档案数智化转型重构档案工作范式。AI赋能档案工作的实践强化了“智慧档案建设”的可行性，更催生了档案学理论的认知论转向——当档案对象从静态实体演变为动态数据流，档案工作的核心价值正在从“保存过去”转向“赋能未来”。
然而，技术赋能的光谱下仍存在不容忽视的档案工作“暗区”：算法黑箱可能消解档案鉴定的透明性原则，生成式AI的普及加剧了电子文件真实性认证的复杂性，而人机协同边界的模糊化则对档案工作者的专业身份认同形成冲击。因此，“十五五”时期的档案数智化建设，需着力构建三大支柱体系——基于可信计算的档案真实性认证框架、人机共生的智能伦理治理模型、面向数字连续体的技术韧性评估标准。唯有在技术革新与制度保障间建立动态平衡，方能使人工智能真正成为守护人类文明记忆的“数字方舟”，而非扭曲档案价值的“特洛伊木马”。
（本文系2024年国家社会科学基金重大项目“新一代人工智能的社会影响与风险治理研究”〔24&ZD186〕的阶段性成果。作者单位：武汉大学信息管理学院，档案智能开发与服务国家档案局重点实验室）
原载于《中国档案报》2025年5月8日 总第4285期 第四版
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