
Cite: Moiseeva N. A. Chatbots as a trend in library service digitalization // 
Scientific and technical libraries. 2024. No. 12, pp. 120–138. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2024-12-120-138

       

Введение
    В эпоху промышленной революции 4.0 интенсивно развивается IT-индустрия для предоставления более качественных услуг в цифровой среде. AI – одна из самых заметных цифровых технологий последних десятилетий. Цифровая трансформация создала среду, способствующую развитию эффективных чат-ботов (Apple Siri, Google Assistant, Яндекс Алиса), использующихся в повседневной жизни. 
Популярность чат-ботов объясняется возможностью интерактивно общаться с пользователем в любое время суток (в мессенджерах, соцсетях, мобильных приложениях и на веб-сайтах). Прогнозируется, что чат-боты повлияют на все сферы жизни: здравоохранение, культуру, финансовую отрасль, сферу образования и т. д. [1]. Чат-боты до сих пор не получили широкого распространения в библиотечной отрасли, что обусловлено медленными темпами освоения и внедрения ИКТ 
в этой сфере.
    В Стратегии развития библиотечного дела в Российской Федерации1 обозначены основные направления цифровой трансформации библиотечной индустрии, например обеспечение свободы выбора методов и средств доступа к информации и получение знаний в цифровом формате. В ГОСТ Р 7.0.103-20182 отмечена необходимость применения современных ИКТ для предоставления читателю библиотечно-информационных услуг через веб-сайт библиотеки, соцсети, мессенджеры. По мнению отечественных [2–7] и зарубежных специалистов библиотечной отрасли [8–14], AI на сегодняшний день – один из драйверов цифровизации, благодаря которому библиотека с помощью технологии чат-ботов cможет предоставить своим пользователям альтернативное библиотечно-информационное обслуживание (БИО), отвечающее запросам пользователей-миллениалов. Цели статьи: выявить методы и функционал технологии чат-ботов, определить её потенциал для разработки библиотечных чат-ботов и риски интеграции в БИО. 
Становление и современное состояние технологии 
чат-ботов в БИО
    Опыт и тенденции применения чат-ботов в библиотечном сервисе рассматриваются в работах отечественных специалистов А. И. Земскова [3], Ю. В. Смирнова [5], В. К. Степанова [6] и др., а также зарубежных специалистов В. Каушал [9], И. Мки [10], В. Рубин [13] и др. Чат-боты повышают эффективность работы библиотеки, так как решают рутинные задачи, освобождают библиотекарей от необходимости отвечать на наиболее распространённые запросы [10, 13–15], улучшают качество обслуживания пользователей благодаря прямому разговору, не требующему знания структуры и навигации веб-сайта [12]. В. Каушал [9] в своём исследовании показал, что интеграция чат-ботов в БИО академических библиотек способна повысить качество научного общения и исследований. Особая роль и значимость чат-бота в справочном сервисе библиотеки отмечаются в работах [15, 16]. Чат-бот даёт советы по выбору книжных каталогов и библиотечных баз данных, объясняет условия доступа к полным текстам в электронном виде, тем самым помогая развить важную ключевую компетенцию читателя – информационную грамотность [17].
    Рассмотрим понятие «чат-бот», для которого сегодня существует множество названий, например: интерактивный агент, виртуальный помощник, цифровой помощник, искусственный собеседник – и это лишь некоторые из них. 
    Чат-бот (от англ. chat – «беседа» и bot – «робот») – диалоговое программное приложение, взаимодействующее с конечными пользователями посредством текстовых или голосовых команд (либо их комбинацией) в цифровой среде. Не все чат-боты оснащены AI, но их современные «продвинутые» версии используют машинное обучение (Machine Learning – ML) и такие технологии разговорного AI3, как обработка естественного языка4 (Natural Language Processing – NLP) и автоматическое распознавание речи5 (Automatic Speech Recognition – ASR) [8, 18].
    В приведённом выше определении отражены два базовых подхода к разработке чат-ботов, направленные на облегчение взаимодействия между пользователями и машинами и достижение максимальной имитации естественного общения. Но для достижения этих целей используются разные алгоритмы и методы понимания запросов конечных пользователей и эффективных ответов на них.
    Традиционные чат-боты, основанные на правилах (Rule-based Chatbots), заранее запрограммированы. Используют логику продукционной модели представления знаний в виде команд типа «Если (условие), то (действие)» для генерации ответов, выбирая их из каталога команд на основе предварительно определённых условий и ответов (то есть сценария6). Эти чат-боты не могут отвечать ни на какие вопросы, выходящие за рамки установленных правил и описанные в базе знаний, и не способны учиться на данных или улучшаться со временем.
    С развитием ML интенсивно создаются разговорные чат-боты на базе AI (Conversational AI-based Chatbots). Для «понимания» запросов пользователей и распознавания ключевых слов, определения правильного способа ответа используются такие технологии AI, как ML, ASR и NLP. Благодаря алгоритмам ML такие чат-боты могут «самосовершенствоваться», то есть обучаться за счёт многократного взаимодействия с данными пользователей (в качестве новых обучающих данных) для расширения базы знаний, повышения релевантности и точности ответов. «Интеллект» чат-бота объясняется особенностью алгоритмов ML, позволяющих обучаться на основе больших данных (изображений, текстов, чисел).
    Гибридный подход, сочетающий в себе преимущества первого и второго подходов, используется при разработке так называемых гибридных чат-ботов (Hybrid Chatbots), обученных говорить конкретные вещи в ответ на запросы пользователей, но также использующих NLP, чтобы понять намерения пользователя. Гибридные чат-боты справляются с некоторыми ограничениями чат-ботов, основанных на правилах. Однако поддерживать их актуальность по мере увеличения сложности чат-бота довольно трудно.
    Аналитический обзор научно-исследовательских работ [8–16, 18–29, 31] позволил определить несколько поколений чат-ботов. Каждое поколение характеризуется своими функционально-технологическими возможностями и способом взаимодействия с пользователями. Рассмотрим, как с течением времени развивалась технология чат-ботов.
    Чаты поколения 1.0 (Rule-based Chatbots) появились в 1966 г., основаны на заранее определённых правилах и паттернах общения. Предназначены для ответов на определённые команды или фразы пользователя. 
    Чаты поколения 2.0 (AI-based Chatbots) возникли в 2010-е гг. благодаря интенсивному развитию технологий ML на фоне появления феномена больших данных. Способны обучаться на основе взаимодействия с пользователями и анализа больших данных. 
    Чаты поколения 3.0 (Conversational AI-based Chatbots) появились в конце 2010-х гг. Используют передовые технологии нейронных сетей для более глубокого понимания естественного языка, контекста7 и сложных запросов, а также речевые интерфейсы для имитации максимально естественного общения с конечным пользователем. 
    Чат-боты поколения 4.0 (Generative AI-based Chatbots) получили своё развитие в начале 2020-х гг. Используют большие языковые модели (Large Language Models – LLM) для обработки больших текстовых массивов и генерации контента. Технологический потенциал генеративного AI применяется для создания более привлекательных виртуальных ассистентов. Способность моделей генеративного AI создавать не только текст, но и анимацию, музыку, изображения и видео делает этих виртуальных помощников гораздо более полезными по сравнению с чат-ботами предыдущих поколений. В чат-ботах поколения 4.0 применяет такие модели генеративного AI, как Llama (от Meta) и GPT (от OpenAI).
    Различные технологии AI и подходы к обеспечению более эффективного и надёжного взаимодействия с пользователями могут комбинироваться. Для того, чтобы быстро скорректировать поведение чат-бота, не прибегая к долгому обучению, а также обеспечить прозрачность его логики, рекомендуется сочетать при его разработке как rule-based подход, так и AI-based подход. 
    Сегодня существуют как запатентованные дорогостоящие технологии в виде цифровых конструкторов, так и доступные инструменты разработки чат-ботов. К популярным облачным платформам для создания чат-ботов с поддержкой NLP относятся: Manychat (https://manychat.com/), Chatfuel (https://chatfuel.com/), Tidio (https://www. 
tidio.com/flows/), Botsonic (https://www.botsonic.com/), Microsoft Bot Framework (https://dev.botframework.com/), Google Dialogflow (https://cloud.google.com/dialogflow), IBM Watson Assistant (https://www.
ibm.com/products/watsonx-assistant) и Wit.ai (https://wit.ai/) и некоторые другие. С помощью этих конструкторов создаются чат-боты для их последующей интеграции в соответствующую цифровую среду (табл. 1).

Таблица 1
Обзор цифровых конструкторов для создания чат-ботов
Поддерживаемая
цифровая платформа
Конструктор чат-бота
«ВКонтакте»
Robochat, Aimylogic, Salebot, Botmother, Leadtex
Telegram
Unisender, Flow XO, PuzzleBot, Robochat,
Aimylogic, Salebot, Botmother, Leadtex
Viber
Aimylogic, Salebot, Botmother, Leadtex
WhatsApp
Flow XO, Aimylogic, Salebot, Botmother, Leadtex
Чат для веб-сайта
Flow XO, Aimylogic
    
    С примерами библиотечных чат-ботов можно ознакомиться предварительно8. Существует также топ-55 книжных ботов, разработанных посредством специализированных цифровых конструкторов. 
    Наиболее популярным языком программирования при разработке чат-ботов с использованием AI является Python. Существует несколько бесплатных библиотек (или фреймворков) с открытым бесплатным кодом, написанных на Python, для работы с такими технологиями AI, как ML, NLP, ASR и разговорный AI9. Например, RASA (фреймворк для ML и NLP), DeepPavlov (фреймворк для создания разговорного AI) и др. 
    Последняя технология разработки чат-ботов наиболее приемлема для библиотек. Так, академические библиотеки университетов могут активно взаимодействовать с кафедрами, на которых занимаются подготовкой специалистов в области AI, и предлагать в качестве дипломных проектов разработку интеллектуального чат-бота для библиотеки. Например, в Омском государственном техническом университете студенту направления подготовки 02.03.02 Фундаментальная информатика и информационные технологии (профиль «Технологии AI»), была предложена тема выпускной квалификационной работы «Разработка интеллектуального чат-бота для библиотечно-информационного сервиса». В качестве стека технологий использовались фреймворк RASA, Python, система автоматизации библиотек ИРБИС и СУБД PostgreSQL. Было проведено интервью с персоналом библиотеки, выяснены наиболее часто задаваемые вопросы и информационные потребности читателей. Функционал чат-бота согласовывался с отделом цифровых библиотечных технологий университета. Основные положения работы опубликованы в материалах XIV Международной молодёжной научно-практической конференции с элементами научной школы «Прикладная математика и фундаментальная информатика» (Россия, Омск, 2024 г.).
Типология библиотечных чат-ботов 
и риски их применения 
    В исследовании В. Рубин [13] выявлены четыре основные функции библиотеки, реализуемые в процессе взаимодействия человека 
с компьютером: образовательная (обучение работе с цифровыми книжными каталогами, базами данных и др.), информационная (поиск информации и автоматизированное обслуживание пользователей), ассистивная или вспомогательная (поддержка лиц с ограниченными возможностями здоровья) и социально-интерактивная (общение посредством письменной и устной речи, сенсорное взаимодействие с чат-ботом в режиме 24/7). 
    Возможная типология чат-ботов с описанием особенностей коммуникации с читателем приведена в табл. 2. Данные типы библиотечных чат-ботов поддерживают вышеуказанные функции библиотеки.
Таблица 2
Типология библиотечных чат-ботов
Чат-бот
Краткая характеристика
I. Чат-боты, 
общающиеся 
по сценарию
(Rule-based Chatbot)
Взаимодействуют с читателем, используя заранее сформированный перечень типичных ситуаций, с которыми читатель может столкнуться, и варианты сценариев диалога. Предоставляют ответы на часто задаваемые вопросы и обрабатывают простые запросы, помогают в стандартных ситуациях, возникающих в процессе БИО [23, 25]. Пример: запись в читальный зал на определённое время с предварительным бронированием книг. 
    

Окончание таблицы 2
Чат-бот
Краткая характеристика
II. Разговорные чат-боты 
(Interactive Voice Response Chatbot)
IVR Chatbot)
Обеспечивают более естественное взаимодействие с читателем, упрощая общение и получение необходимой информации. Читатели могут разговаривать с чат-ботом и получать голосовые ответы. Чем дольше чат-боты занимаются поддержкой читателей, тем больше они обучаются, а значит уровень их коммуникации растёт [13, 19, 26, 27]. В отличие от первого типа чат-ботов, дают персонализированный ответ, а не работают по чётко заданному сценарию. Пример: поиск книги по тематике на основе речевого запроса читателя («Я ищу книгу по истории Древнего Египта»).
III. Контекстно-зависимые 
чат-боты
(Context-aware Chatbot)
Способен обрабатывать сложные запросы пользователя, генерировать контент. ChatGPT может ответить на основные справочные запросы, проконсультировать по навигации веб-сайта библиотеки и оказать помощь в исследованиях, каталогизации, классификации и создании коллекций [3, 6, 24, 31]. Пример: подготовить обзор литературы, быстро находя наиболее важные источники в определённой области, а также помочь найти исследователей из других дисциплин, выполняющих аналогичную работу, для формирования новых коллабораций.
IV. Голосовые боты
(Voice Chatbots)
Поддерживает устный разговор с конечным пользователем, отвечает на его вопросы. Голосовые чат-боты преобразуют голосовые команды в машиночитаемый текст, чтобы распознавать намерения читателя и выполнить задачу [13, 14, 19]. Пример: сотрудник библиотеки просит цифрового помощника найти книгу по её названию.
    
    Таким образом, чтобы максимально эффективно осуществлять БИО современных читателей (обработка запросов пользователей, обратная интерактивная связь, быстрые и точные ответы на различные вопросы, автоматизация некоторых библиотечных процессов, улучшение доступности информации и снижение нагрузки на персонал библиотек), важно понимать базовую архитектуру чат-ботов. Анализируя содержание табл. 2, можно констатировать, что библиотечные чат-боты могут быть использованы для различных целей (предоставление информации о работе библиотеки, услугах и ресурсах, помощь в поиске нужной литературы, ответы на часто задаваемые вопросы и т. д.). 
Чат-боты доказали свою эффективность в работе библиотек 
[12, 14, 21, 24]. Они предлагают быстрые и эффективные справочные услуги, не заменяя при этом библиотекарей [15]. Развитие чат-ботов в бибследования показали, что чат-боты могут улучшить обслуживание клиентов, взаимодействие с пользователем и обеспечить поддержку в нерабочее время. 
    Однако в ряде исследований [15, 27, 31], касающихся эффективности и безопасности применения чат-ботов в библиотеках, выявлены различные типы проблем и рисков, которые необходимо осознавать и своевременно устранять. 
    Технические проблемы. Разработка чат-бота, как и любого IT-продукта, сопряжена с рядом непростых ситуаций, которые могут возникнуть: 
    1. Выбор подходящей технологии библиотечного чат-бота – важнейший фактор его успешной интеграции в библиотечно-информационный сервис. В случае некачественной разработки программы могут возникнуть ошибки в обработке запросов: например, чат-бот может неправильно понять запрос на поиск книги или отобразить неправильный ответ на вопрос читателя. 
    2. Неполнота или недостоверность информации. Библиотечный чат-бот может не содержать актуальной или достоверной информации о книгах, авторах или библиотечных услугах, что может вызвать недовольство и недоверие со стороны пользователей. Поэтому библиотекари должны сотрудничать со специалистами при его разработке [10].
    3. Программная и/или аппаратная несовместимость чат-бота с библиотечно-информационными системами. Чат-боты зависят от стабильной работы цифровой среды. Непредвиденные обновления программного обеспечения могут привести к недоступности цифрового сервиса для пользователей в течение какого-то времени и негативно повлиять на опыт пользователей.
    Экономические проблемы. Стоимость разработки и внедрения библиотечного чат-бота, особенно поколений 3.0 и 4.0, достаточно высока, поэтому библиотека должна иметь необходимые средства и ресурсы для поддержки чат-бота в долгосрочной перспективе. Чат-бот должен удовлетворять информационные потребности как читателей, так и сотрудников библиотеки продолжительное время.
    
Этико-правовые проблемы. В России сфера AI контролируется Национальной стратегией развития AI10, которая дополнена и расширена указом № 20411, вступившим в силу 15 февраля 2024 г. В указе делается особый акцент на доверенные технологии AI, которые регламентируются национальным кодексом этики в сфере AI [30], разработанным в условиях интенсивного внедрения технологий AI и объективной потребности этико-правового регулирования приложений AI. 
В кодексе чётко прописано, что ответственность за моральные, этико-правовые риски разработки и внедрения AI лежит на человеке. Применение библиотечных чат-ботов может быть сопряжено с рисками, обусловленными нарушением некоторых предписаний кодекса:
    1. Проблема конфиденциальности данных. Чат-боты могут иметь доступ к конфиденциальной информации читателей (например, номер читательского билета, персональные данные), что может привести к утечке или ненадлежащему использованию этих данных.
    2. Отсутствие прозрачности и адекватной интерпретации предлагаемых чат-ботом решений. Чат-боты могут принимать решения на основе сложных алгоритмов ML, которые не всегда понятны пользователю. Это, в свою очередь, может привести к проблемам с интерпретацией предлагаемых решений. Возможно, программа не всегда может дать точный и полноценный ответ на вопрос пользователя из-за нехватки нужной информации в базе знаний или недостаточного обучения модели ML, положенной в основу функционала чат-бота. 
    3. Недостаточная адаптация к потребностям пользователей. Библиотечный чат-бот не всегда способен адекватно реагировать на разнообразные запросы пользователей, что может привести к их недовольству и неудовлетворённости.
    4. Потенциальное внедрение предвзятости. Чат-боты могут быть подвержены предвзятости, если алгоритмы, на которых они основаны, создавались на основе неполных или предвзятых данных. Например, практика использования ChatGPT неоднократно демонстрировала, что он поощряет расовое и гендерное неравенство [31]. 
    5. Ответственность за ошибки. Если чат-бот делает ошибки или принимает неправильные решения, возникает вопрос об этической и, возможно, правовой ответственности за эти ошибки и последствия. 
В случае, если чат-бот не способен решить проблему пользователя, может потребоваться вмешательство библиотечного сотрудника, что увеличивает нагрузку на персонал и уменьшает эффективность процессов автоматизации в библиотеке.
    Таким образом, исследование показало, что из-за риска неточных ответов на запросы, неправильного использования, ограниченного понимания запросов и вопросов пользователей, ограничения ввода и технологической зависимости библиотечный чат-бот должен быть дополнительной технологией БИО, а не заменой библиотекарям. Для минимизации рассмотренных проблем и рисков важно следовать принципам этики при разработке AI-приложений [30]: обеспечение прозрачности алгоритмов, защита конфиденциальности данных пользователей и борьба с предвзятостью в разработке и обучении чат-ботов. Тем не менее, несмотря на обозначенные выше проблемы и риски, библиотечные чат-боты становятся всё более популярными инструментами БИО. 
    Чат-боты обеспечивают доступность информации, экономию времени и ресурсов, вызывают интерес пользователей. Всё это делает их незаменимым инновационным компонентом современных библиотек и повышает уровень виртуального БИО.
Выводы
    1. Библиотечные чат-боты – совокупность высокотехнологичных процессов по предоставлению конечному пользователю библиотечно-информационных услуг в диалоговом формате. Они являются интерактивным способом для персонализированного диалогового общения с читателем и экономически эффективным виртуальным справочным инструментом для решения повседневных задач БИО. 
    2. Существующие проблемы библиотечных чат-ботов должны быть учтены разработчиками, а информация о рисках применения доведена до сведения как персонала библиотеки, так и конечного пользователя.
    3. Чат-боты позволяют изменить БИО и перевести его на инновационный уровень, отвечающий запросам нового поколения: 
    генерируют мгновенные ответы на вопросы пользователей, что повышает уровень доступности информации и удовлетворяет потребности пользователей в режиме реального времени;
    обеспечивают круглосуточный доступ к информации и услугам библиотеки, что удобно для пользователей в других часовых поясах, а также читателей, испытывающих затруднения с физическим посещением библиотеки или работающих по нестандартному графику;
    формируют персонализированные рекомендации и оказывают помощь, основываясь на индивидуальных предпочтениях и истории запросов пользователя;
    выполняют повседневные библиотечные задачи (поиск книг, регистрация на мероприятия или продление сроков пользования книгой), освобождая время библиотекарей для более сложных информационных запросов;
    обучение читателей пользованию библиотечными ресурсами, предоставление помощи в поиске необходимой информации для работы с нужной литературой;
    обработка простых запросов, переадресация сложных запросов специалистам.
    Отметим, что библиотечные чат-боты обладают огромным интеллектуально-технологическим потенциалом, но не заменяют библиотекарей и их личное взаимодействие с читателями. Они способны дополнять работу библиотекарей, автоматизировать большинство рутинных библиотечных услуг, тем самым позволяя персоналу библиотеки сосредоточиться на сложном взаимодействии с посетителями и решении творческих профессиональных задач. 
