上篇博文翻译了PCC人工智能和机器学习战略规划任务组最终报告的“执行摘要”：
PCC Task Group on AI and Machine Learning for Cataloging and Metadata: Final Report. 2024-4-15. [30页]. https://www.loc.gov/aba/pcc/taskgroup/TG-Strategic-Planning-AI-final-report.pdf
参见：PCC人工智能和机器学习战略规划任务组最终报告（2024-8-10）/posts/2024/0810/6285
该小组的主要工作是2024年3月在相关邮件组进行的一项问卷调查（环境扫描），调查结果分析占据了最终报告一半篇幅。还是让Kimi（https://kimi.ai）帮着详细解读全文。
Kimi文件解读功能升级，初读后会给出3个提示问题，点击即可继续解读（如此循环）。同一文件，多次上传，Kimi给出的提示问题不尽相同，而回复也不完全相同。感觉每个问题都可以是研究论题，下述问题就是个好论题，回复结合了调查问卷分析中的内容。2次回复略有不同，同录于下。
报告中提到的AI和ML技术在目录和元数据领域的具体应用有哪些？
- （回复1）报告中提到了AI和ML技术在目录和元数据领域的一些具体应用，包括但不限于以下几个方面：
1. **自动化例行技术服务任务**：使用AI技术帮助自动化图书馆目录和元数据工作中的重复性任务。
2. **分配主题词和分类**：使用机器学习或大型语言模型（LLM）来帮助分配主题词或分类标记，例如使用Annif工具自动分配主题词。
3. **文本分类或聚类**：应用机器学习工具对文本进行分类或聚类，以改善数字资源的主题索引。
4. **创建训练数据集**：使用图书馆管理的书目记录或其他数据创建训练数据集，用于训练AI模型。
5. **改进现有元数据**：使用机器学习工具识别和优先处理需要改进的现有元数据。
6. **生成知识图谱或链接数据实体**：使用AI工具创建知识图谱或链接数据，以增强资源的描述和发现。
7. **生成描述性元数据**：使用AI技术生成书籍或其他资源的描述性元数据。
8. **使用AI生成书目记录**：例如，使用ChatGPT生成书目记录的草稿。
9. **使用AI进行元数据修复**：如使用AI工具批量更新地理空间元数据。
10. **标准化项目描述**：使用AI技术根据特定标准（如ANSI/NISO Holdings规格）标准化项目描述，并增强缺失的时间顺序信息。
11. **OCR和元数据输入**：使用AI进行光学字符识别（OCR），并将扫描的文本转换为符合特定格式的元数据。
报告还指出，尽管一些机构在这些领域取得了不同程度的成功，但也有报告失败或结果不尽人意的情况，以及对AI作为目录工具能力的普遍不信任。此外，报告强调了在实施AI和ML技术时需要考虑的伦理问题，如数据隐私、安全性、偏见和错误信息等。
- （回复2）报告中提到了多种人工智能（AI）和机器学习（ML）在目录和元数据工作中的应用，具体包括：
1. 自动化常规技术服务任务：使用AI技术帮助自动化图书馆目录和元数据工作中的重复性任务。
2. 分配主题词或术语：使用机器学习或大型语言模型（LLMs）来分配主题词或术语，例如使用Annif平台自动为图书馆资源分配主题词。
3. 文本分类或聚类：应用机器学习工具对文本进行分类或聚类，以改善数字资源的主题索引。
4. 创建训练数据集：使用图书馆管理的书目记录或其他数据创建训练数据集，用于训练AI模型。
5. 识别和优先处理需要改进的元数据：使用机器学习工具识别现有元数据中需要改进的部分。
6. 创建知识图谱或链接数据实体：使用AI/机器学习工具生成知识图谱或链接数据实体。
7. 生成描述性元数据：使用AI技术生成书籍或其他资源的描述性元数据。
8. 使用AI编写代码或脚本：帮助自动化重复性任务，例如使用ChatGPT或其他AI助手。
9. 使用AI增强记录：在电子资源记录知识库中使用AI增强记录，提高元数据质量。
10. 使用AI进行元数据修复：例如，使用ChatGPT进行地理空间元数据的修复。
11. 使用AI进行标准化和增强：例如，使用AI标准化项目描述并增强缺失的时间顺序信息。
12. 使用AI进行主题分析和分类：尽管报告中提到目前LLMs在这方面尚未成熟，但这是未来发展的一个方向。
报告还指出，尽管有些应用已经取得了不同程度的成功，但也有一些尝试失败或结果不尽人意，显示出对AI作为目录工具能力的普遍不信任。此外，报告强调了在实施AI和ML技术时需要清晰的沟通、资源投入、跨学科合作以及对伦理问题的深思熟虑。