Sztuczna inteligencja w globalnych bibliotekach: ścieżki i polityki zrównoważonego rozwoju

W niniejszym artykule analizuje się, jak sztuczna inteligencja (AI) stopniowo przekształca biblioteki na całym świecie, w tym w Azji i Chinach, koncentrując się na nowych możliwościach, bieżących ograniczeniach i podejściach regulacyjnych powiązanych z Celami Zrównoważonego Rozwoju ONZ (SDGs). Wykorzystując systematyczny przegląd literatury oraz chronologiczną analizę porównawczą recenzowanych artykułów, tekstów politycznych i raportów instytucjonalnych z lat 2019–2025, badanie identyfikuje cztery odrębne etapy integracji AI: wczesna infrastruktura (2019), wdrażanie w warunkach kryzysu (2020–2021), rozwijająca się generatywna AI (2022–2023) oraz celowe wprowadzanie do głównego nurtu (2024–2025). Wyniki pokazują, że aplikacje sztucznej inteligencji (AI), takie jak zautomatyzowane narzędzia klasyfikacyjne, interaktywne chatboty, panele analityczne i inteligentne systemy fizyczne, znacząco poprawiły jakość obsługi użytkowników, poszerzyły dostęp do informacji i wzmocniły odporność operacyjną, bezpośrednio przyczyniając się do realizacji Celów Zrównoważonego Rozwoju 4 (Jakość Edukacji), Celów Zrównoważonego Rozwoju 8 (Godna Praca i Wzrost Gospodarczy) oraz Celów Zrównoważonego Rozwoju 9 (Przemysł, Innowacje i Infrastruktura). Nadal jednak istnieją poważne przeszkody, takie jak uprzedzenia algorytmiczne, spory o własność danych, zakłócenia w rynku pracy, koszty środowiskowe obliczeń AI oraz nierównomierny postęp w realizacji celów SDGs. Porównawcza ocena międzynarodowa wskazuje, że scentralizowane, sterowane przez państwo podejście Chin umożliwia szybkie wdrażanie infrastruktury i szerokie powielanie, podczas gdy wiele krajów zachodnich kładzie nacisk na nadzór etyczny, równość społeczną i odpowiedzialność ekologiczną – priorytety, które często spowalniają wdrażanie. Łącząc wnioski z obu paradygmatów, artykuł proponuje spójne z Celami Zrównoważonego Rozwoju ramy polityki, skoncentrowane na wielowarstwowym zarządzaniu, wbudowanych kontrolach etycznych, budowaniu umiejętności instytucjonalnych i ekologicznych operacjach AI. Badania te rozszerzają obecną teorię, wyraźnie łącząc zmiany w bibliotekach, które są możliwe dzięki AI, z debatami na temat zrównoważonego rozwoju i oferują konkretne rekomendacje dla decydentów, liderów bibliotecznych i globalnych agencji nadzorujących długoterminowe funkcjonowanie AI w instytucjach wiedzy.