Page 46 - 《中国图书馆学报》2025年第1期

044 Journal of Library Science in China

构过程的影响包括两方面。 一是对用户认知建构过程的影响。 检索系统通过理解用户信息需求和挖
掘潜在需求,使得人类能够通过与系统的一次或数次交互,快速解决其知识结构与信息世界间的差
距,完成认知建构过程。 因此,可以认为新范式提高了人类认知建构过程的效率及知识结构的完备程
度。 二是新范式下的检索系统本身具有了与人类相似的认知建构过程。 传统的检索系统通过抽取文
本内容中的知识实体、属性以及实体关系,进行语义标注和知识实体关联,形成一个知识概念网
络 [6] 。 而在新范式下,检索系统基于大语言模型,学习人类提供的查询表达的语义,理解用户意图。
然后,从匹配式空间中搜索结果,并通过模型对这些结果进行重组和生成,产生与检索主题相关的初

始内容。 生成的内容可以反映概念及其关联模式,类似于人头脑中的知识结构。 据此,可以将该检索
系统看作一个能够进行认知建构的“人脑”,在与人类交互的过程中,理解并学习人类的反馈,进一步
完善自身知识结构。 此时,检索系统充当着类似于人类“教师”的角色,当学生向老师请教时,老师除
了能根据学生话语中的关键词给出解答,还能进行引申、创造,让学生可以更高效地缩小认知鸿沟。
(3)信息行为表现
传统的用户(认知)导向的信息检索框架下,用户的信息行为主要包括查询表达、行为选择和信

息反馈。 具体的操作包括用户针对查询返回的结果———按匹配度排序的信息列表,进行相关性判断、
点击浏览、确定/ 修改查询等。 人智认知导向的信息检索的出现,对用户信息行为的影响包括两方面。
一是检索系统能深入、准确地理解用户的信息需求,甚至是潜在信息需求,因此简化了人类的信息行
为,提高了信息行为的效率。 此外,检索系统提供的信息是基于大语言模型生成的,是具有高归纳性
和集成性的内容,而不是简单的匹配结果列表。 因此,用户无须进行多次、反复的相关性判断和点击
浏览等行为就能得到远超预期的信息。 二是检索系统内部模型的不可解释性增加了认知判断等更高

层次的信息行为,提高了信息行为的难度。 例如,New Bing 是一个基于神经网络大语言模型的黑盒
模型,难以追溯其内容生成的过程,不具有很好的解释性。 此外,检索系统生成的内容可能存在幻
觉 [32] 、偏见 [33] 等问题,并且对其生成结果的真实性没有判断能力,导致生成内容的可信度较低,用户
需要对生成内容进行认知判断和错误信息反馈等信息行为。 因此,可以认为新范式检索系统的不可
解释性和可信度问题可能对用户的认知建构过程产生负面影响。 如果用户盲目信任新范式检索系统

的内容,可能会导致自身认知过程朝着错误的方向发展。

4 人智认知导向的信息检索范式的问题总结及改进方向

人智认知导向的信息检索范式优化了传统信息检索过程,显著提高了检索效率与结果的可用性,
但同时也存在一定的局限性。 本节从人类认知层面、检索系统层面、人类—检索系统交互层面总结人
智认知导向的信息检索目前存在的问题,并从技术赋能的视角将检索增强技术、语义网络、认知心理

学等技术和理论引入检索系统中,旨在明确人智认知导向的信息检索的改进方向。
(1)人类认知层面
新型信息检索范式下,用户将认知建构过程的自主性部分让渡给检索系统,由其内部的大语言模型
生成知识结构,进而直接返回给用户。 用户在头脑中进行知识整合、修正的自主思考和认知建构过程被
简化。 这虽可以提升用户认知建构的效率,但同时也给用户认知带来一定的负面影响。 一方面,用户将
非深度专业化的问题交给生成式检索系统处理,由于其在处理效率和产出质量上的良好表现,用户可能
会产生过度依赖或高估检索系统能力的问题,从而缺乏对结果的批判性思考和认知性审查,阻碍了用户

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