在高风险社会中，各种新技术必须经过转化，使其从陌生、可能带来危险的事物转变为能够融入社会文化和日常生活的“驯化之物”。在 DeepSeek 融入智慧图书馆建设的过程中，人们亦应坚持技术规制的基本方略，对技术应用风险予以针对性规避，确保技术赋能的安全可控。

完善版权保护体系，推进制度与技术的融合

DeepSeek 引发的版权保护难题，本质上是技术创新与制度演进之间发展不同步的矛盾，故应通过健全技术嵌入与制度优化的耦合机制，为智慧图书馆建设提供兼具可行性与前瞻性的合规路径。针对 DeepSeek 数据输入层面的版权侵权风险防范，应区分公共领域数据与受版权保护的资源等不同数据类型，构建数据来源分类授权机制。对于公共领域数据，可基于开放授权协议将其直接用于 DeepSeek 模型训练；对于受版权保护的商业数据库等特殊数据源，则要通过完善立法的方式，探索建立“法定许可 + 补偿金”机制，在保障权利人获酬权的前提下，允许图书馆基于公共利益目的进行数据挖掘，并引入风险准备金或保险制度作为过渡阶段的保障措施。

同时，为消解 DeepSeek 内置的“教师—学生”模型体系可能引发的链式风险，在 DeepSeek 模型引入阶段，图书馆应当要求开发者提供训练数据来源的合法性证明，并在模型架构中嵌入差分隐私算法，适当弱化输出内容与特定训练数据之间的关联性，从而在不影响模型性能的前提下规避侵权风险。

此外，图书馆可以引入区块链、智能合约及数字水印等技术合规工具，协同实现训练数据的溯源追踪。针对 DeepSeek 内容输出层面的版权侵权风险，需结合图书馆员或读者使用提示词的创造性程度、内容编辑深度等要素，构建创作贡献度评估框架。具言之，对于包含具体指令选择、参数调整及内容优化等人类智力投入的输出内容，应通过用户协议明确版权归属；针对无人类智力贡献的完全自动生成内容，则需纳入公共数据管理体系并附加特殊标识。

图书馆引入 DeepSeek 优化知识服务时，还要部署配套的人工智能生成内容相似性检测算法，重点识别筛查与受法律保护作品存在实质性相似的片段，事前防范侵权风险。

规范数据处理行为，实施隐私风险动态治理

为消除 DeepSeek 技术应用可能引发的数据安全风险，图书馆需构建覆盖数据收集、存储、传输、使用全周期的安全管理机制。在数据收集环节，图书馆应严格遵循最小必要原则，仅收集服务必需的读者数据。

收集数据前，图书馆需通过可视化图表、简明文本等通俗易懂的形式向读者清晰详细

地说明数据的使用场景和处理方式，并获取其书面授权。同时，图书馆需定期进行数据收集专项核查，重点审查数据收集类型的必要性、授权文件的完整性及收集手段的规范性，确保数据收集行为合法合规。在数据存储与传输环节，图书馆需构建多层次技术防护体系以提升系统的整体安全性，具体可采取以下措施：运用同态加密技术对服务器或云端存储的读者数据进行加密处理，确保数据可用不可见；采用指纹识别、人脸识别等生物特征验证技术严格限制数据接触人员范围；定期升级防火墙、入侵监测系统等网络安全设备，通过常态化渗透测试及时发现并修复系统漏洞。

在数据使用环节，图书馆需在保障基础服务功能的同时，通过数据脱敏技术对涉及读者隐私的核心字段进行脱敏处理，最大限度降低读者隐私暴露的风险。同时，图书馆应与第三方技术供应商签订具有法律约束力的数据共享协议，明确数据使用边界与安全责任。此外，图书馆可通过权限分级、操作留痕等措施和配套建立岗位问责与经济处罚相结合的违规行为惩戒机制，强化内部人员管理。

确立算法披露规则，健全决策过程留痕机制

为保障算法决策的透明度与可追溯性，图书馆需基于算法披露、决策留痕及协同机制三个层面构建系统性的治理框架。在算法披露层面，图书馆应设定最低披露标准，公开文献筛选规则、读者行为识别指标、学科设置权重等核心参数。通过将 DeepSeek 决策逻辑转化为可视化知识图谱，直观呈现读者需求与文献资源的匹配度，揭示隐性价值导向的形成依据，增强决策的透明度。

针对外文资源、民族宗教类文献推送等特殊场景，应考虑到文献类型的差异性和潜在的社会文化影响，在满足基本披露要求的基础上，还需制定更具针对性的算法披露方案。在决策留痕层面，图书馆需构建覆盖数据处理全流程的痕迹管理系统。在数据收集阶段，详细记录数据来源、收集时间、标注人员等信息，并运用数字签名和时间戳技术保障数据的唯一性和可追溯性；在模型训练阶段，建立版本迭代档案，完整记录参数调整、模型优化、争议处置等操作细节；在内容输出阶段，DeepSeek 除生成简明服务报告外，还需自动留存读者需求匹配系数、主题关联强度等文献推送依据，形成可追溯的决策证据链。

在协同机制层面，图书馆应构建多方协同的治理生态，形成可穿透技术黑箱的算法治理闭环。在技术监管上，图书馆应与技术供应商联合开发集参数查询、决策追溯及异常预警等功能于一体的可视化监管平台，实现风险智治；在行业约束上，建议由文化和旅游部牵头制定《智慧图书馆算法披露实施指南》，从信息披露的完整性、痕迹管理的规范性和时效性等维度建立评估指标，实施动态奖惩；在法律追责上，需完善算法主体问责规则，当DeepSeek 出现重大推荐偏差导致侵权时，应依据技术供应商与图书馆的过错程度划分赔偿责任。

重塑人文价值理念，优化人机协同工作方案

针对人机关系错位的问题，现代图书馆应当坚持人文价值的核心导向，明确 DeepSeek 等人工智能技术作为服务工具的本质属性，并秉持“技术隐形、服务显性”的新型服务理念，在提升图书馆服务效率的同时彰显人性温度。具体而言，图书馆可推行“基础业务智能化 + 专业服务人工化”的双轨制服务模式。

对于文献检索、自助借还、逾期提醒等标准化程度高且重复性强的基础性业务，可以借助 DeepSeek 实现智能化处理，以提高服务效率并节约人力资源。但是，对于阅读指导、特殊群体服务等需要专业判断和人文关怀的领域，图书馆仍需保留人工服务渠道。例如，图书馆可针对老年读者群体设置专属服务窗口，为他们提供更加贴心的知识服务。在DeepSeek 现有推荐算法的基础上，图书馆还需增设用户反馈调节机制，优化读者的阅读体验。如当读者连续多次拒绝系统推荐的书目时，系统应自动转接人工咨询服务，由专业馆员进行沟通，切实满足读者的实际阅读需求。

与此同时，图书馆需积极实施“技术 + 人文”馆员综合能力提升工程，通过定期开展

DeepSeek 系统操作教学、服务情景模拟演练及读者沟通技巧工作坊等专项培训活动，同步提升馆员的技术操作及与读者互动的能力。

（摘自《图书馆》网络首发：2025年6月25日）