GENERATYWNA SZTUCZNA INTELIGENCJA W BIBLIOTEKACH AKADEMICKICH: GLOBALNE TRENDY I INSPIRUJĄCE PRAKTYKI
ANNA MAŁGORZATA KAMIŃSKA
http://orcid.org/0000-0001-5411-5426
Afiliacja: Uniwersytet Śląski w Katowicach i Biblioteka Politechniki Śląskiej w Gliwicach, Polska
Abstrakt
Teza/cel artykułu – Niniejszy artykuł analizuje transformacyjny wpływ generatywnej sztucznej inteligencji (GenSI) na współczesne biblioteki akademickie. Celem jest ukazanie, jak biblioteki i badacze na świecie eksperymentują z GenSI, integrując ją z codzienną praktyką i misją akademicką, a także zdefiniowanie zmieniającej się roli bibliotek akademickich. Metody badań – W artykule zastosowano metodę jakościowej analizy literatury przedmiotu, dokonując selektywnego przeglądu najnowszych publikacji naukowych i raportów. Zidentyfikowano w nich inspirujące przykłady wdrożeń generatywnej sztucznej inteligencji w bibliotekach akademickich na świecie. Zebrany materiał uporządkowano w sposób narracyjny, a za ramę analityczną przyjęto perspektywę ścieżki użytkownika w akademickim cyklu pracy z informacją. Wyniki – Główne wyniki pokazują, że GenSI staje się ważnym narzędziem wspierającym dostęp do wiedzy, organizację informacji, edukację i komunikację naukową, oferując zastosowania od inteligentnych asystentów i streszczeń literatury, po narzędzia wspomagające redakcję, analizę danych i ekstrakcję metadanych. Biblioteki ewoluują z miejsc przechowywania wiedzy w środowiska jej dynamicznego modelowania. Wnioski – Wnioski wskazują, że dla polskich bibliotek to moment na świadome kształtowanie kierunków rozwoju, wymagający inwestycji w infrastrukturę, rozwijania kompetencji i tworzenia przejrzystych polityk. Biblioteki mogą stać się kluczowymi ośrodkami w nowym krajobrazie wiedzy, wspierając współpracę, otwartość i odpowiedzialność.
Słowa kluczowe
Biblioteki akademickie; Duże modele językowe; DMJ/LLM; Generatywna sztuczna inteligencja; GenSI/GenAI; Innowacje w bibliotekach; Komunikacja naukowa; Kompetencje informacyjne; Zarządzanie wiedzą
Bibliografia
Altmäe, S., Sola-Leyva, A., & Salumets, A. (2023). Artificial intelligence in scientific writing: A friend or a foe? Reproductive BioMedicine Online, 47(1), 3-9. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2023.04.009
Balasubramanian, S., & Tamilselvan, N. (2023). Exploring the potential of artificial intelligence in library services: A systematic review. International Journal of Library & Information Science, 12(1), 1-13. https://doi.org/10.17605/OSF.IO/S9RWD
Bevara, R.V.K., Lund, B.D., Mannuru, N.R., Karedla, S.P., Mohammed, Y., Kolapudi, S.T., & Mannuru, A. (2024). Prospects of retrieval augmented generation (RAG) for academic library search and retrieval. Information Technology and Libraries, in press. hal – 05063024 https://hal.science/hal – 05063024v1/document
Bian, W., Liu, S., Zhou, Y., Chen, D., Liao, Y., Fan, Z., & Wang, A. (2024). IntellectSeeker: A personalized literature management system with the probabilistic model and large language model. In C. Cao, H. Chen, L. Zhao, J. Arshad, T. Asyhari, & Y. Wang (Eds.), Knowledge Science, Engineering and Management. KSEM 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol. 14888 (pp. 270-282). Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-97-5489-2_24
Bom, H.S.H. (2023). Exploring the opportunities and challenges of ChatGPT in academic writing: A roundtable discussion. Nuclear Medicine and Molecular Imaging, 57, 165-167. https://doi.org/10.1007/s13139-023-00809-2
Bozkurt, A. (2024). GenAI et al.: Cocreation, authorship, ownership, academic ethics and integrity in a time of generative AI. Open Praxis, 16(1), 1-10. https://doi.org/10.55982/openpraxis.16.1.654
Cantens, T. (2025). How will the state think with ChatGPT? The challenges of generative artificial intelligence for public administrations. AI & Society, 40, 133-144. https://doi.org/10.1007/s00146-023-01840-9
Chaudhuri, J., & Terrones, L. (2024). Reshaping academic library information literacy programs in the advent of ChatGPT and other generative AI technologies. Internet Reference Services Quarterly, 29(1), 1-25. https://doi.org/10.1080/10875301.2024.2400132
Dagdelen, J., Dunn, A., Lee, S., Walker, N., Rosen, A.S., Ceder, G, Persson, K.A., & Jain, A. (2024). Structured information extraction from scientific text with large language models. Nature Communications, 15, Article 1418. https://doi.org/10.1038/s41467-024-45563-x
Dennstädt, F., Zink, J., Putora, P.M., Hastings, J., & Cihoric, N. (2024). Title and abstract screening for literature reviews using large language models: An exploratory study in the biomedical domain. Systematic Reviews, 13, Article 158. https://doi.org/10.1186/s13643-024-02575-4
Dwivedi, Y.K., Kshetri, N., Hughes, L., Slade, E.L., Jeyaraj, A., Kar, A.K., Baabdullah, A.M., Koohang, A., Raghavan, V., Ahuja, M., Albanna, H., Albashrawi. M.A., Al-Busaidi, A.S., Balakrishnan, J., Barlette, Y., Basu, S., Bose, I., Brooks, L., Buhalis, D., Carter, L., Chowdhury, S., Crick, T., Cunningham, S.W., Davies, G.H., Davison, R.M., Dé, R., Dennehy, D., Duan, Y., Dubey, R., Dwivedi, R., Edwards, J.S., Flavián, C., Gauld, R., Grover, V., Hu, M.-Ch., Janssen, M., Jones, P., Junglas, I., Khorana, S., Kraus, S., Larsen, K.R., Latreille, P., Laumer, S., Malik, F.T., Mardani, A., Mariani, M., Mithas, S., Mogaji, E., Nord, J.H., O’Connor, S., Okumus, F., Pagani, M., Pandey, N., Papagiannidis, S., Pappas, I.O., Pathak, N., Pries-Heje, J., Raman, R., Rana, N.P., Rehm, S.-V., Ribeiro-Navarrete, S., Richter, A., Rowe, F., Sarker, S., Stahl, B.C., Tiwari, M.K., van der Aalst, W., Venkatesh, V., Viglia, G., Wade, M., Walton, P., Wirtz, J., & Wright, R. (2023). Opinion paper: “So what if ChatGPT wrote it?” Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 71, Article 102642, 1-63. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642
Gana, B., Leiva-Araos, A., Allende-Cid, H., & García, J. (2024). Leveraging LLMs for efficient topic reviews. Applied Sciences, 14(17), Article 7675. https://doi.org/10.3390/app14177675
Godbole, A., George, J.G., & Shandilya, S. (2025). Leveraging long – context large language models for multi – document understanding and summarization in enterprise applications. In V.B. Gupta, S.K. Shandilya, F. Ortiz-Rodríguez, & J.L. Martinez-Rodriguez (Eds.), Business Intelligence, Computational Mathematics, and Data Analytics. IBCD 2024. Communications in Computer and Information Science, vol. 2413 (pp. 208-224). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-87511-3_15
Hanson, M.A., Barreiro, P.G., Crosetto, P., & Brockington, D. (2024). The strain on scientific publishing. Quantitative Science Studies, 5(4), 823-843. https://doi.org/10.1162/qss_a_00327
Hardaker, G., & Glenn, L.E. (2025). Artificial intelligence for personalized learning: A systematic literature review. The International Journal of Information and Learning Technology, 42(1), 1-14. https://doi.org/10.1108/IJILT-07-2024-0160
Kamińska, A.M. (2024). Biblioteki akademickie w podróży przez wieki: co przyniesie kolejny krok? Biuletyn EBIB, 215. https://ebibojs.pl/index.php/ebib/article/view/936
Kamińska, A.M. (2025a). Tailoring scientific knowledge: How generative AI personalizes academic reading experiences. Publications, 13(2), 18. https://doi.org/10.3390/publications13020018
Kamińska, A.M., Wyciślik, Ł. (2025b). Towards objective abstracts and keywords: The helpful hand of GenAI. Journal of Scholarly Publishing (w druku).
Kaushal, V., & Yadav, R. (2022). The role of chatbots in academic libraries: An experience – based perspective. Journal of the Australian Library and Information Association, 71(3), 215-232. https://doi.org/10.1080/24750158.2022.2106403
Khalifa, M., & Albadawy, M. (2024). Using artificial intelligence in academic writing and research: An essential productivity tool. Computer Methods and Programs in Biomedicine Update, 5, Article 100145. https://doi.org/10.1016/j.cmpbup.2024.100145
Khan, R., Gupta, N., Sinhababu, A., & Chakravarty, R. (2023). Impact of conversational and generative AI systems on libraries: A use case large language model (LLM). Science & Technology Libraries, 43(4), 319-333. https://doi.org/10.1080/0194262X.2023.2254814
Li, H., Appleby, G., Alperin, K., Gomez, S.R., & Suh, A. (2025). The role of visualization in LLM-assisted knowledge graph systems: Effects on user trust, exploration, and workflows [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2505.21512
Lindberg, N. (2025). We should promote GenAI writing tools for linguistic equity. The Writing Center Journal, 43(1), 159-166. https://www.jstor.org/stable/27380711
Liu, X., & Wang, B. (2024). Personalized recommendation system for university digital libraries based on deep neural networks. In Proceedings of the 2024 7th International Conference on Computer Information Science and Artificial Intelligence (pp. 35-39). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3703187.3703195
Lo, L.S. (2024). Evaluating AI literacy in academic libraries: A survey study with a focus on U.S. employees. College & Research Libraries, 85(5), 635-653. https://doi.org/10.5860/crl.85.5.635
Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-16). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
McKie, I.A.S., & Narayan, B. (2019). Enhancing the academic library experience with chatbots: An exploration of research and implications for practice. Journal of the Australian Library and Information Association, 68(3), 268-277. https://doi.org/10.1080/24750158.2019.1611694
Miltenoff, P. (2024). Academic librarians in times of AI and AI literacy: Tasks, responsibilities, and leadership. The International Information & Library Review, 56(3), 296-305. https://doi.org/10.1080/10572317.2024.2381182
Narayanan, N. (2024). The era of generative AI: Transforming academic libraries, education, and research. In Empowering Minds: Collaborative Learning Platform for Teachers, Librarians and Researchers (pp. 282-293). St. Agnes College.
Platt, M., & Platt, D. (2023). Effectiveness of generative artificial intelligence for scientific content analysis. In 2023 IEEE 17th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT) (pp. 1-4). https://doi.org/10.1109/AICT59525.2023.10313167
Pulikowski, A.M. (2024). The application of the ChatGPT language model for automatic generation of structured abstracts. Zagadnienia Informacji Naukowej, 62(2), 75-86. https://doi.org/10.36702/zin2024.02.10
Rentier, E.S. (2025). To use or not to use: Exploring the ethical implications of using generative AI in academic writing. AI and Ethics, 5, 3421-3425. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00649-6
Seeland, J., & Openo, J. (2024). Introduction: Academic integrity and the modern academic library. In J. Seeland & J. Openo (Eds.), Academic Integrity and the Role of the Academic Library. Ethics and Integrity in Educational Contexts, vol. 7 (pp. 1-15). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-65731-3_1
Shah, C., White, R., Andersen, R., Buscher, G., Counts, S., Das, S., Montazer,
A., Manivannan, S., Neville, J., Rangan, N., Safavi, T., Suri, S., Wan, M., Wang, L., & Yang, L. (2025). Using large language models to generate, validate, and apply user intent taxonomies. ACM Transactions on the Web. https://doi.org/10.1145/3732294
Si, C., Yang, D., & Hashimoto, T. (2024). Can LLMs generate novel research ideas? A large – scale human study with 100+ NLP researchers [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2409.04109
Silalahi, R.M. (2024). Student perspectives on paraphrasing English texts: With and without ChatGPT. In Proceeding of International Conference on Language Pedagogy (ICOLP), 4(1), 265-277.
Song, H., Bethard, S., & Thomer, A. (2024). Metadata enhancement using large language models. In T. Ghosal, A. Singh, A. Waard, P. Mayr, A. Naik, O. Weller, Y. Lee, S. Shen, & Y. Qin (Eds.), Proceedings of the Fourth Workshop on Scholarly Document Processing (SDP 2024) (pp. 145-154). Association for Computational Linguistics. https://aclanthology.org/2024.sdp-1.14/
Tang, A., Li, K.-K., Kwok, K.O., Cao, L., Luong, S., & Tam, W. (2023). The importance of transparency: Declaring the use of generative artificial intelligence (AI) in academic writing. Journal of Nursing Scholarship, 56(2), 314-318. https://doi.org/10.1111/jnu.12938
Thüs, D., Malone, S., & Brünken, R. (2024). Exploring generative AI in higher education: A RAG system to enhance student engagement with scientific literature. Frontiers in Psychology, 15. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1474892
Toshevska, M., & Gievska, S. (2025). LLM-based text style transfer: Have we taken a step forward? IEEE Access, 13, 44707-44721. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3548967
Vaughn, M., & Higgins, R. (2025). Leveraging LLMs in library publishing: JATS XML encoding with ChatGPT. Journal of Librarianship and Scholarly Communication, 13(1). https://doi.org/10.31274/jlsc.18048
Watanabe, Y., Ito, K., & Matsubara, S. (2025). Capabilities and challenges of LLMs in metadata extraction from scholarly papers. In G. Oliver, V. Frings-Hessami, J.T. Du, & T. Tezuka (Eds.), Sustainability and Empowerment in the Context of Digital Libraries. ICADL 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol. 15493 (pp. 280-287). Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-96-0865-2_23
Wheatley, A., & Hervieux, S. (2022). Separating artificial intelligence from science fiction: Creating an academic library workshop series on AI literacy. In
S. Hervieux, & A. Wheatley (Eds.), The rise of AI: Implications and applications of artificial intelligence in academic libraries (pp. 61-70). Association of College and Research Libraries.
Wong, M.A. (2025). Introduction to generative AI and libraries: Applications and ethics, Part I. Library Trends, 73(3), 113-115. https://doi.org/10.1353/lib.2025.a961188
Yilmaz, Z.A., Wang, S., Yang, W., Zhang, H., & Lin, J. (2019). Applying BERT to Document Retrieval with Birch. In Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and the 9th International Joint Conference on Natural Language Processing (EMNLP – IJCNLP): System Demonstrations (pp. 19-24). Association for Computational Linguistics.
Zakkas, P., Verberne, S., & Zavrel, J. (2024). SumBlogger: Abstractive summarization of large collections of scientific articles. In N. Goharian et al. (Eds.), Advances in Information Retrieval. ECIR 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol. 14608 (pp. 371-386). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-56027-9_23
Zhang, B. (2023). Prompt engineers or librarians? An exploration. Medical Reference Services Quarterly, 42(4), 381-386. https://doi.org/10.1080/02763869.2023.2250680
Zhou, R., Chen, L., & Yu, K. (2024). Is LLM a reliable reviewer? A comprehensive evaluation of LLM on automatic paper reviewing tasks. In N. Calzolari, M.-Y. Kan, V. Hoste, A. Lenci, S. Sakti, & N. Xue (Eds.), Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC – COLING 2024) (pp. 9340–9351). ELRA and ICCL. https://aclanthology.org/2024.lrec-main.816/
http://orcid.org/0000-0001-5411-5426
Afiliacja: Uniwersytet Śląski w Katowicach i Biblioteka Politechniki Śląskiej w Gliwicach, Polska
Biogram:
Dr Anna Małgorzata Kamińska – adiunktka w Instytucie Nauk o Kulturze Uniwersytetu Śląskiego w Katowicach. Od ponad dwudziestu lat zawodowo związana również z Biblioteką Politechniki Śląskiej w Gliwicach. W swojej pracy badawczej koncentruje się na zagadnieniach związanych z informacją naukową, naukometrią oraz przetwarzaniem języka naturalnego. Do jej głównych zainteresowań należą analiza cytowań, bibliograficzne bazy danych i zrównoważony rozwój bibliotek. Obecnie zajmuje się także badaniem potencjału dużych modeli językowych, analizując możliwości ich zastosowania w badaniach naukowych i komunikacji akademickiej.

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.
Autor składa oświadczenie o oryginalności przesłanego tekstu, a w umowie wydawniczej przenosi na rzecz Wydawcy nieodpłatnie majątkowe prawa autorskie w zakresie jednorazowego opublikowania dzieła.
CC BY-NC-ND 4.0 Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe


