http://www.chinalibs.net 2025/2/21
[作者] ies Research
[单位] ies Research
[摘要] 在人工智能技术快速迭代的背景下，ChatGPT与DeepSeek作为大模型领域的代表性产品，对图书馆员的工作模式和服务能力均产生了深刻影响。二者在技术特性、应用场景和商业模式上的差异，决定了其对图书馆员帮助的侧重点不同。
在人工智能技术快速迭代的背景下，ChatGPT与DeepSeek作为大模型领域的代表性产品，对图书馆员的工作模式和服务能力均产生了深刻影响。二者在技术特性、应用场景和商业模式上的差异，决定了其对图书馆员帮助的侧重点不同。以下从六大维度对比分析两者的优劣势及适用场景：
一、资源采购与知识组织能力
DeepSeek的垂直化优势
DeepSeek的语义理解引擎对中文资源的适配性更强，其开源模式允许图书馆根据本地资源特点定制知识标引规则。其动态分类算法可自动识别混合载体资源的学科关联性显著降低人工干预成本。
ChatGPT的生态整合能力
ChatGPT依托OpenAI强大的多模态技术储备，在跨语言资源整合上更具优势。比如图书馆可以利用其图像识别功能，实现外文原版书封面自动匹配MARC数据，并通过对话式交互优化采购决策流程。但其闭源特性限制了本地化定制空间，且API调用成本较高（约为DeepSeek的5倍），对中小型图书馆构成经济压力。
二、用户服务与交互体验
DeepSeek的推理透明性
DeepSeek-R1可展示完整的思维链推理过程，这对参考咨询服务尤为重要。当用户咨询复杂研究课题时，馆员可以通过解析模型的推理路径，能更精准定位用户隐性需求，提高咨询转化率。其免费策略也使基础服务零成本落地，例如在公共图书馆开展AI辅助阅读活动时无需额外预算。
ChatGPT的交互深度
ChatGPT的长期记忆功能（支持20+轮对话回溯）和多模态能力，在个性化服务场景中表现突出。比如图书馆可以利用其语音交互模块开发虚拟馆员，支持视障用户通过自然对话获取资源；其图像识别功能还可自动解析读者拍摄的书架照片，实现所见即所得的定位服务。但这些高阶功能需订阅Plus服务（20美元/月），成本门槛较高。
三、科研支持与知识发现
DeepSeek的领域穿透力
DeepSeek-R1在专业领域的知识挖掘更具针对性。开源特性还支持馆员自主训练学科专用模型。
ChatGPT的跨学科整合
ChatGPT的通用知识库在交叉学科研究中更具优势。但其生成的文献综述常需人工校验，存在幻觉风险，需馆员投入额外时间进行事实核查。
四、技术可控性与伦理合规
DeepSeek的本土化优势
DeepSeek的开源协议允许图书馆完全掌控数据流向，符合《个人信息保护法》要求。图书馆在构建读者画像时，通过本地部署模型避免敏感数据外流，且可自主设定伦理审查规则（如自动过滤争议内容）。其轻量化模型（如DeepSeek-R1蒸馏版）适配边缘设备，支持离线环境下开展服务。
ChatGPT的合规风险
ChatGPT的服务器位于境外，在处理读者隐私数据和特藏文献时存在合规隐患。如果图书馆使用ChatGPT分析读者借阅记录，有可能会违反网信部门的《数据安全法》。此外，其内容生成机制存在文化适配性问题，在解读中国历史文献时易出现事实性偏差。
五、成本结构与可持续发展
DeepSeek的经济性革命
DeepSeek的API定价仅为行业均值的5%（输入1元/百万tokens），且支持按需调用。如果图书馆通过接入一站式机器学习服务平台，将数字资源服务的年运维成本会大幅度降低。其开源生态还催生了大量免费工具。
ChatGPT的隐性成本
ChatGPT的闭源模式导致长期使用成本不可控。图书馆有可能因为订阅Pro版服务（每个账号每月200美元），从而被迫削减纸质资源采购预算。其功能迭代也受制于OpenAI的商业策略，例如近期开放的搜索功能仅限英文资源，对中文图书馆实用价值有限。
六、未来演进与生态活力
DeepSeek的社区驱动力
DeepSeek的开源策略正在构建分布式创新生态。目前已有图书馆技术团队在GitHub发布基于DeepSeek-R1的衍生工具，这种众包模式大幅降低了技术应用门槛。
ChatGPT的生态封闭性
ChatGPT拥有更成熟的商业生态（如与微软Copilot的深度整合），但其技术路线受制于单一公司决策。当OpenAI调整API策略时，图书馆不得不紧急重构服务系统。
综合建议：场景化选择策略
1. 中小型公共图书馆：优先采用DeepSeek，其零成本接入、本土化合规性和中文处理优势，可快速实现服务智能化升级。
2. 研究型高校图书馆：建议双模型并行，利用ChatGPT处理跨语言学术咨询，DeepSeek支撑学科知识发现。
3. 特藏文献机构：必须本地部署DeepSeek开源版，在确保数据安全的前提下开展古籍智能化开发。
未来，随着DeepSeek在多模态领域的持续突破（如正在研发的AR文献导航功能），以及ChatGPT应对竞争的功能迭代，图书馆员需建立动态评估机制，将AI工具转化为提升知识服务能级的增强智能（Augmented Intelligence）。
引用本文:
ies Research．图书馆智能服务：DeepSeek与ChatGPT的对比分析与适用场景（图）[DB/OL]．[2025-06-25]．http://www.chinalibs.net/ArticleInfo.aspx?id=591553．
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