［摘要］人工智能（Artificial Intelligence,AI）被广泛应用于档案管理领域，推动管理方式、服务模式和技术的革新。文章首先分析AI赋能档案管理的价值意蕴：通过引入自动化工具，可提高档案整理与检索效率；借助智能系统，可拓展信息服务的广度；结合数据分析能力，能增强风险预警与管理决策的主动性。其次，探究AI赋能档案管理面临的现实挑战，如新旧系统衔接不畅、AI生成内容真伪难辨、专业人才不足等。最后，提出要加强系统整合，规范内容处理流程，改进人才培训机制，逐步探索一条科学、合理的档案管理路径。

　　［关键词］人工智能；档案管理；数据治理

　　0引言

　　中*中央办公厅、国*院办公厅印发的《“十四五”全国档案事业发展规划》明确提出要“加快推进档案信息化建设，引领档案管理现代化”。在新一轮科技革命与产业变革的浪潮中，以大语言模型（Large Language Model,LLM）为代表的AI技术成为推动各行各业转型升级的重要驱动力。然而，传统的档案管理模式在应对海量、非结构化数据时日益显现出管理效率低、服务模式单一等局限性，迫切需要引入新的技术。在此背景下，AI技术给档案事业带来了管理理念、服务模式乃至价值定位的革新。探讨AI赋能档案管理的价值意蕴、现实挑战和实践路径对于提升国家信息资源治理能力、保障档案信息安全，并最终推动我国档案事业的智能化转型具有重要的理论价值与实践意义。

　　1 AI赋能档案管理的价值意蕴

　　1.1驱动档案业务流程自动化，提升管理效率

　　在档案收集与整理环节，传统的人工操作存在主观偏差、标准不一和疲劳出错等问题。而AI基于统一的算法模型和规则集进行处理，确保了档案著录、分类、审核等工作的标准化，相当于为档案管理引入了一位不知疲倦、标准统一的“质检员”，从源头提升了档案数据质量，为后续的深度开发与利用奠定了更为扎实的数据基础。美国国家档案与文件署（NARA）已在实践中利用AI自动为海量的数字档案创建描述性字段，有效解决了人工著录会产生误差的问题［1］。在建设项目档案管理等复杂场景中，AI同样能够对图纸、施工日志、检测报告等数据进行智能解析和关联［2］。此外，结合光学字符识别（Optical Character Recognition,OCR）技术，AI能够高效解决手写体、老旧印刷体档案的数字化转换问题，并在档案开放审核工作中自动识别和标注个人隐私、商业秘密等敏感信息，为档案鉴定与开放利用提供有力的技术支持。

　　1.2创新档案信息服务模式，深化资源开发利用

　　AI技术正在推动档案服务从传统的“被动查阅”向“主动推送”和“知识增值”的智慧服务模式转变。从“机器社会资本”理论来看，AI是一个高效的“社会润滑剂”。它通过在用户与海量档案信息之间建立起无数条高效的“人—机”连接，极大地缩短了知识获取路径，降低了信息交流的成本。AI档案服务系统成为一个强大的“知识中介”，代理用户完成知识搜寻、筛选与整合工作，从而显著增强了档案信息作为一种社会资本的流动性、可及性和影响力［3］。从具体的档案服务领域来看，开发类似ChatGPT的自然语言交互界面，系统能够理解查询意图，并以“一问一答”的形式直接提供精准的答案或相关档案线索，真正实现“所想即所得”的智慧检索；结合“数字人文”的研究视角，AI能够辅助档案文创产品创意设计，或将分散的历史档案、红色档案进行知识重组，构建出脉络清晰的历史事件知识图谱，深度挖掘和呈现档案背后蕴含的文化价值。

　　1.3辅助档案管理决策，实现主动式风险预警

　　AI强大的数据分析和预测能力，使得档案管理能够从事后被动追溯走向事前主动预警和事中智能干预。在特定领域的管理中，AI能够构建精准的风险预测模型。当输入新的项目数据时，模型能够通过时序分析和模式识别捕捉异常数据，从而提前预警风险。传统的安全防护多依赖防火墙、杀毒软件等被动防御手段，而AI可以实现主动的安全态势感知。AI通过实时监控档案信息系统的网络流量、用户访问日志和操作行为，结合异常检测算法，主动识别安全威胁，如非法入侵、数据泄露、权限滥用等，并提前预警，极大地提升了档案信息系统的安全性。

　　2 AI赋能档案管理的现实挑战

　　2.1新旧系统衔接不畅，档案数据庞杂多样难处理

　　从2000年起，全国各级档案馆陆续部署了多个业务系统，底层架构和数据模型割裂，形成典型的“版本梯队”。在纸质档案数字化、电子公文归档、视频流采集等不同阶段累积的数据，既存在PDF、TIFF、XML等格式，也混入建筑信息模型（Building Information Modeling,BIM）、计算机辅助设计（Computer-Aided Design,CAD）数字化设计工具，甚至物联网传感日志，导致系统之间接口不统一、元数据字段语义不一致。截至2022年年底，全国综合档案馆馆藏电子档案总量已达2 372.9 TB，年均增速超过30%，数据暴涨直接放大了系统之间的“断档”效应，批量转移或联合检索常因格式不兼容而中断［4］。早期档案系统以馆藏管理为中心，只关注馆内逻辑；新系统倾向服务治理与公共利用，强调开放接口，两种技术路线难以无缝衔接。与此同时，图像、音视频、三维模型等非结构化档案缺乏统一的内容识别和质量控制标准，AI清洗、标引的效果有限。研究表明，数据治理的前提是建设统一共享的数据平台，信息系统发展到一定阶段,数据资源将成为战略资产。而有效的数据治理是数据资产形成的必要条件［5］。

　　2.2 AI生成内容的真伪难辨，其法律地位与归属不清

　　生成式模型进入档案场景后，自动摘要、智能著录、虚拟解说逐渐普及，但随之而来的真实性问题不容忽视。模型输出往往基于概率推断，一旦内容被误写入正式描述，后续版本就会在迭代中被不断复制放大，形成“伪真档案”。学界指出，生成式AI打破了传统的真实性确定路径，亟须引入模型透明度管控、元数据水印技术等重建信任机制［6］。而在著作权归属与责任认定方面，现行著作权法侧重“人”作为创作者，对完全由算法生成的文本、图像缺乏明确归属条款，档案开放平台与外部知识库应用程序编程接口（Application Programming Interface,API）互联后，模型生成内容可能在全球范围重混传播，增加侵权追责难度。

　　2.3现有管理方式滞后，缺少既懂档案又懂技术的人才

　　智能化转型不仅考验技术，还考验组织能力。档案从业人员普遍具备文献整理、鉴定编研等传统技能，但在数据治理、算法评估、网络安全等复合能力上存在明显短板。面对复杂的档案管理场景，档案管理人员要提高技术素养和应急处置能力。当前，多数档案管理部门的项目制培训以软件操作为主，缺乏连续性的进阶课程与评测；中层管理者往往难以准确评估AI项目的风险收益。

　　3 AI赋能档案管理的实践路径

　　3.1加强系统融合与数据治理，构建统一的信息集中管理平台

　　当前，档案管理中的最大技术障碍来自系统之间的割裂和数据的杂乱。在这种情况下，即便引入了先进的AI工具，受限于数据质量与系统兼容性，也难以真正发挥其应有的效能。

　　因此，档案管理部门推动系统融合是一项基础性工程。在操作层面，首先通过开展系统清查和分类梳理，明确各系统的功能边界和数据交互能力。其次，以档案数据的完整生命周期为导向，设计统一的数据标准与接口规范，推动旧系统的改造与更新，逐步打通数据流转路径。同时，要加强元数据管理，对不同来源、不同格式的档案数据增加标签、时间戳、版本控制等要素，为数据处理和智能分析提供有力支持。数据的标准化与结构化不仅有利于实现系统间互通，还能为后续的智能标引、语义理解等打下坚实的基础。再次，还需要推动建设集中信息管理平台（Centralized Information Management Platform,CIMP）。平台应以开放架构为核心原则，融合档案采集、整理、存储、检索、利用、安全等功能，同时具备良好的可扩展性，以便持续集成AI模块。平台还应支持对多种类型数据的统一管理，囊括文本文档、图像、音视频、BIM模型等非结构化数据，为更全面的智能应用奠定基础。最后，各级档案管理单位需要加强协同管理，制定统一的技术路线图和推进计划，防止重复建设、各自为政。

　　3.2健全生成内容管理机制，完善法律规范

　　首先，明确AI生成内容在档案管理中的定位与边界。档案工作强调“真实、准确、完整”，而AI生成内容因算法训练特性往往存在主观数据偏差等问题，难以完全等同于传统意义上的原始档案。因此，在制度层面应对AI生成内容设定专门标签，如“辅助生成”“自动生成草稿”等，明确其信息属性及使用范围，防止在无识别的前提下被当作权威信息误引用或存档。其次，设置完整的内容审核流程。针对AI生成的描述性材料，应由人工复核进行把关，尤其是在档案开放、对外发布等关键环节，确保最终归档信息的准确性和合规性。档案管理单位可设立“人工+技术”协同审核小组，由具备档案管理经验的专业人员与具备AI技术背景的工程人员共同完成内容甄别与修正，确保输出的内容能够兼顾效率与可信度。在法律制度方面，档案行业仍需要逐步建立与AI生成内容相关的责任框架。现有《中华人民共和国著作权法》《中华人民共和国档案法》对人工生成内容的责任归属已有明确界定，但对AI自动生成内容的法律属性尚无规定。建议通过行业规范、地方试点或团体标准等方式，率先开展探索，为国家层面的法律修订提供经验支持。例如，在明确内容责任主体时，可将档案管理部门视为最终内容发布者，其应承担一定的审核与修正责任，而AI模型则可视为技术工具，不能作为独立主体承担责任。最后，还要重视信任机制的建设。一方面，应在AI生成内容中加入元数据水印、算法版本标识等，保障信息可追溯；另一方面，可设立内容校验平台或数据库，供管理者和研究人员查询和比对生成内容与原始数据之间的关系，提高整体透明度。构建技术、制度和伦理相结合的内容管理体系有助于平衡智能应用与信息真实性之间的关系，为AI在档案领域的深入使用创造良好的环境。

　　3.3推动人机协同的组织转型，构建复合型人才培养体系

　　AI技术的引入，对档案管理人员的知识结构、岗位职责和工作方式都提出了新要求。从过去主要依靠人工整理、编辑、查找信息的工作模式，逐步过渡到依赖系统自动分析、智能处理、主动服务的全流程自动化管理阶段。一方面，推动人机协同的组织转型。制度层面应进行适当调整。当前，绩效考核体系仍以传统业务指标为主，如收集数量、编研成果等，对参与技术创新和流程优化的行为缺乏激励措施。未来应探索设立与数字化转型相关的考核维度，如系统优化建议数量、AI工具使用频次、参与技术培训成果等，将技术能力纳入正式评价体系，引导更多人投身于智能化改革。同时，在组织架构上，可考虑设立技术支持团队或数据管理岗位，负责AI相关工作的统筹协调，避免出现“无人负责、无人懂行”的现象。在决策层面，管理者也要转变观念，从原有的“管理档案”思维，逐渐转向“管理信息资源”“管理智能系统”，提升组织整体的数字治理能力。另一方面，构建复合型人才培养体系。档案工作者需要具备对技术的基本理解和使用能力。有关单位可以在内部建立多层次的培训体系，从日常操作型课程到理论拓展型讲座，再到项目实战演练，逐步提升员工的技术应用能力。有关单位也可以通过设立专项岗位、内部竞聘或外部引进的方式，建设复合型人才队伍。

　　4结束语

　　人工智能给传统档案管理带来的机遇与挑战，驱动档案事业从信息化迈向智慧化。展望未来，档案工作者必须始终秉持“以人为本、技术向善”的原则，在积极拥抱技术变革、享受其带来的便利的同时，更要清醒地认识其带来的风险。AI赋能档案管理只有通过构建稳健的治理体系、创新人机协同模式和强化人才保障，才能在确保档案信息安全可信的前提下充分释放AI技术的潜能，真正实现档案事业在数智时代的高质量、可持续发展，在新时代焕发出新的生机与活力。

主要参考文献

　　［1］郝艳珂,岳冰莹.美国国家档案与文件署AI战略目标：内容阐释、特点分析与中国启示［J］.北京档案,2025(7):55-59.

　　［2］李朝霞,舒忠梅,王冬梅.AI赋能建设项目档案数智化转型的路径：基于建设项目档案管理的调查研究［J］.山西档案,2025(8):129-135.

　　［3］任吴炯,张洪忠.机器社会资本的结构与功能：AI大模型应用是更高效的“社会润滑剂”吗？［J］.新闻大学,2025(5):44-56,119.

　　［4］张可凡.数智时代下档案信息化管理的安全风险与对策建议［J］.山西档案,2025(2):150-152.

　　［5］吴信东,董丙冰,堵新政,等.数据治理技术［J］.软件学报,2019(9):2830-2856.

　　［6］陈丽君.生成式人工智能对信息资源管理学科的挑战与启示［J］.档案管理,2025(4):48-51.