人工智能大模型对档案学基础理论的挑战及其回应

• 作者： 徐拥军 ¹ 陈晓婷 ¹ 闫静 ²
• 作者单位：
  1.  中国人民大学信息资源管理学院

  2.  山东大学历史学院
• 通讯作者： 陈晓婷 
• 发布时间：2025-02-20

摘要: [目的/意义]人工智能大模型对档案学基础理论带来挑战和变革，亟需探讨其如何推动档案学基础理论的创新与发展。[研究设计/方法]通过对比传统时代和人工智能时代档案学基础理论的内容要点，阐述档案学基础理论对大模型挑战的回应，进一步解释“大模型如何影响档案学基础理论？而档案学基础理论又应当如何回应大模型发起的挑战？”[结论/发现]大模型对档案学基础理论提出了来源原则概念狭窄，文件生命周期延伸、档案价值转化，档案鉴定理论缺失可信性、销而不毁，档案记忆观的建构主体危机等挑战。为回应这些挑战，档案学基础理论需进行自我调适和创新：新来源观概念与背景的再发现，强调文件生命周期的动态连续性，关注档案鉴定理论的可信度检测与被遗忘权，规范算法权力和掌握记忆话语权。[创新/价值]从理论层面重新审视大模型对档案学基础理论的挑战，以及档案学基础理论应如何进行自我修正以做出恰当回应，切实为人工智能时代档案工作提供理论指导。

• 来自： 徐拥军
• 分类： 信息资源管理 >> 档案学
• 稿件状态： 已被期刊录用
• 引用： PSSXiv:202502.01029 (或此版本 PSSXiv:202502.01029V1)
  DOI:10.12451/202502.01029
  CSTR:32012.36.PSSXiv.202502.01029
• 推荐引用方式： 徐拥军,陈晓婷,闫静.人工智能大模型对档案学基础理论的挑战及其回应.哲学社会科学预印本平台:https://zsyyb.cn/abs/202502.01029.[PSSXiv:202502.01029V1] (点此复制)