苏州千成：个人认为，DeepSeek在图书馆普遍运用后，图书将不用中图法分类编目。需要什么书？DeepSeek告诉你在哪一库哪一架哪一位，或助手机器人直接帮你拿过来。图书放书架上，机器人可直接识别建数据库，之后帮读者取书。文献建设部的‘编目’工作可节省，中图法日后将成为历史。
可能不是本人：@苏州千成 那为什么要放书架上呢？放地上行不行？
cpulib*：@苏州千成 都不要借书了，机器人读给你听。
张：主要还是成本问题吧，并且这个成本大部分是完全可以节省的。
七彩の*：如果书完全乱序排放，就舍弃了全开架的浏览功能。只能明确要哪本，不能边看边选了。我认为不完全排序，也得根据类目图书数量，排到某一级。
hanna：@苏州千成 上架不还得要人？看完了再放回去还得要人。谁能保证在这过程中不偷懒不放错？没有分类号，一旦乱放，直接变死书。我们现在有号，只是乱放了一点，就已经找不到了。
七彩の*：或者，实现在检索系统中，每本书都可见全貌，大小厚薄，纸张印刷字体分类分级，目录，及部分内容。只有题录和书原本摘要不够客观。
苏州千成：@七彩の贝壳 传统思维。
七彩の*：可以问问孩子们，为什么愿意逛书店？是否愿意逛一本小说夹两本菜谱三本练习册这么摆放的书店。
苏州千成：想看什么书，电子书已到你手机上了。图书馆不用收藏备用。
七彩の*：那就是都电子化，可看。想看实体书再借。那就不是排不排架的问题了。
hanna：@苏州千成 这个前提‘想看什么书’，怎么来？
七彩の*：那等着发展吧，有一天……。
hanna：目标明确，只检索不浏览？这个‘目标’从哪里来？
七彩の*：阅读推广，上小红书开直播推荐。
道无言：以后智能机器人上架再进一步，解锁人大脑，来个灌顶，不再要书了，也不再因为文字难理解而失传。
苏州千成：大脑日后也可能直接插芯片U盘。
在天堂搬砖的人：陷入新的迷茫。
可能不是本人：躯壳已经妨碍了发展，太FD了。
在天堂搬砖的人：以后干嘛好呢？
图情后学：这就传说中的机械飞升了。
苏州千成：是的，思考中。
东东潮潮：AI技术对传统编目与分类的影响自动化编目与传统分类体系：大型语言模型等AI技术正在重塑图书馆的编目工作。
过去，编目员需依据《中图法》等手工为每本书确定分类号、主题词并编写书目记录；而现在AI能够阅读和‘理解’文献内容，自动生成这些元数据。例如，国会图书馆的实验表明，机器学习模型可以批量预测图书的题名、作者、主题等字段，产出高质量的书目记录。又如，OCLC等机构也推出了AI辅助编目工具，能够根据书名等信息智能推荐分类号和主题词，这大大提高了编目效率和准确率。
在这一趋势下，传统分类法本身（如《中图法》或杜威十进制分类法）不会立即过时，但AI可以充当‘自动分类员’的角色，迅速将文献归入相应类别，并且根据内容生成更丰富的标引。例如，AI可以同时为一本跨学科著作赋予多个类别标签和关键词，弥补单一分类号表达不足的问题。这种多维度的自动分类有望提升馆藏可检索性和发现率。不过，AI自动编目也并非毫无缺陷。模型可能会因训练数据的偏差而在分类时出现倾向性，或者在解析复杂内容时出错，因此人类馆员的复核仍然重要。
总体来说，AI正在成为编目的有力助手，但‘人工智能+人工’的协作模式将在相当长时期内维持，传统分类体系将与AI技术并行发展：AI负责初步分析和归类，人类负责最终把关和校准。
东东潮潮：@苏州千成 中图法等传统分类会被取代吗？对于这一问题，业内看法趋向理性。传统分类法作为知识体系的载体，具有严谨的结构和长期积累的权威性，一时难以被完全取代。然而，AI的发展确实在动摇着分类体系运作的某些基础，并可能引发其演变。
首先，AI能够突破人工分类的局限。例如，ChatGPT等模型可以基于全文内容，对文献主题进行细粒度划分和关联。它不局限于预先定义的学科类目，可以动态地为资源生成新的主题标签或关系，这在知识组织上提供了全新的维度。因此，有学者提出，未来图书馆的知识组织可能从**‘分类法’转向‘知识网络’——由AI实时将相关知识点连接起来，用户不再需要按照固定的分类层级查找信息，而是通过语义关联在知识网络中导航。
其次，用户检索行为的变化也会削弱传统分类的重要性。随着自然语言检索和AI问答系统的普及，读者更倾向于提出问题由AI直接给出答案或相关资源清单。在这种情况下，背后的分类体系对用户是隐形的，用户关注的是检索效果而非馆藏如何分类。
因此，可以预见中图法等分类法的地位将逐渐由幕后支撑转向后台参考**：即AI在为用户检索时，仍会将传统分类作为知识组织的参考架构，但不再需要用户了解分类号。
尽管如此，完全取代仍不现实，因为图书馆的馆藏编排、资源统计分析等内部运作目前仍离不开统一的分类体系。
综合来看，生成式AI等新技术更可能是催化传统分类法演进而非彻底取代——未来的分类体系或许会融合AI的语义能力，变得更加弹性和智能，但传统分类作为底层框架和馆藏管理工具仍将发挥作用。
以上为DeepResearch参考国外顶级高校图书馆AI应用情况给出的报告摘要。
道无言：中图法未来发展前景探讨中图法等传统分类会被取代吗？
已搜索到48个网页已深度思考（用时17秒）
嗯，用户的问题是‘中图法等传统分类会被取代吗？’，我需要根据提供的搜索结果来分析这个问题。
首先，我得看看各个网页的内容，找出和中图法现状、发展以及潜在替代相关的信息。
网页1和网页4都介绍了中图法的基本结构和历史，特别是网页4提到中图法已经更新到第五版，并且进行了数字化改革，比如电子版和Web版的发布，这说明中图法在适应数字化发展。这可能意味着它有一定的生命力，不会被轻易取代。
网页2提到了中图法有一个分类口诀，说明它被广泛使用，但网页3、5、8等讨论了是否有其他分类方法，比如《学科分类与代码》可能取代中图法。尤其是网页3的标题直接提到用《学科分类与代码》取代中图法，这可能是一个替代方向。
网页5和10讨论了中图法在处理传统文献时的不足，比如四部分类法更适合古籍，而中图法在类分古代文献时存在缺陷。这可能说明在某些领域，中图法可能不够适用，需要其他方法补充，但不一定完全被取代。
网页4提到中图法在修订，与国际标准对接，这可能帮助它保持竞争力。另外，网页7和9提到中图法的发展研究，说明它还在不断改进中。网页6和8的内容似乎无法访问，但标题可能指向替代的可能性。
综合来看，中图法可能在部分领域面临替代，但整体上可能不会被完全取代，而是通过数字化和国际化改革来适应新需求。
此外，像《学科分类与代码》这样的新体系可能在特定场景下替代中图法，但中图法因其广泛的应用基础和持续更新，可能仍占主导地位。《中国图书馆分类法》（《中图法》）作为我国图书馆领域使用最广泛的分类体系，自1975年首版以来历经多次修订（目前已更新至第五版），其适应性和科学性不断优化4。然而，随着数字化时代的发展和多学科交叉的趋势，关于其是否会被取代的讨论逐渐增多。
结合搜索结果，可从以下几个方面分析：
一、《中图法》的现状与优势广泛的应用基础《中图法》覆盖了从马列主义到自然科学、综合性图书的22个大类，采用字母与数字结合的混合标记符号，分类体系清晰且与国际接轨15。目前国内大多数公共图书馆和高校图书馆仍依赖其进行图书编目，用户检索习惯也基于此形成45。持续修订与数字化改革第五版新增类目1630多个，重点修订了经济、计算机技术等与社会发展密切相关的领域，并推出Web版和电子版工具，逐步实现数字资源分类和结构化数据共享4。这种动态调整能力使其能够部分适应新兴学科的需求。
二、潜在替代趋势与挑战学科分类体系的竞争部分学者提出以《学科分类与代码》取代《中图法》，尤其在学术论文分类中，前者更贴合学科细分需求39。例如，《中图法》对交叉学科或新兴领域的分类灵活性不足，而《学科分类与代码》基于学科门类划分，可能更适合科研管理场景。古籍分类的局限性《中图法》在处理中国古代文献时存在显著缺陷。传统四部分类法（经、史、子、集）能更准确地反映古籍的学术体系，而《中图法》的现代科学框架难以兼容古籍的人文特性，导致分类逻辑冲突511。一些图书馆已尝试结合两种方法以弥补不足。
数字时代的信息组织需求在数字资源爆炸的背景下，传统分类法的层级结构可能无法满足多维标签、语义关联等新型检索需求。尽管《中图法》通过《中国分类主题词表》实现分类与主题一体化标引，但其底层逻辑仍以物理文献为中心，对非结构化数据的支持有限410。
三、《中图法》的未来发展路径局部调整而非全面取代短期内，《中图法》仍将作为主流分类法存在，但其角色可能从‘唯一标准’转变为‘基础框架’。例如，通过增加复分标记、动态类目更新机制，或与主题词表深度整合，增强对新主题的包容性410。多分类法协同应用针对不同文献类型（如古籍、数字资源）和场景（如公共图书馆、科研机构），可能采用混合分类策略。例如，公共图书馆沿用《中图法》，而学术机构结合《学科分类与代码》进行补充35。国际化与技术融合《中图法》编委会正推动其与国际分类标准（如DDC、LCC）对接，并探索人工智能辅助标引技术，以提升分类效率和跨系统兼容性48。
结论《中图法》在可预见的未来难以被完全取代，但其地位可能从‘主导’转向‘基础性工具’，需通过持续改革适应多元需求。替代性分类法的兴起更多是补充而非颠覆，尤其在古籍、数字资源等特定领域，多体系协同将成为趋势。未来分类法的生命力将取决于其灵活性、开放性与技术适配能力。
麦子：@苏州千成 这其实和我们前几天讨论的东西有关：为什么图书馆人如此容易被人忽悠，然后外面任何一个新的发现都可以让我们着迷然后迫不及待地希望以此改变自己。
你提出的是一个好问题，但首先要想的是：图书馆的核心是什么？我认为是知识的收集和整理。这个其中的第一步其实是要描述你收集的知识，而整理（放在什么地方索书号之类的是很下游的事情了）。我以前是编目出身，编目的根本就是个描述过程：大小尺寸，是什么载体，以及内容，文学之类的东西很简单：什么人，虚构非虚构等等。但如果是社科的东西就很复杂，因为一本书里可以说设计很多的subject（原谅我用英文，因为实在想不起合适的中文字，因为学科之类的好像太粗旷了），所以往往需要写上好几个subject headings（如果有人知道中文的合适表达，请给我科普），这东西就成了读者在目录里找书的切入点，因为这是有很严格的规定的，有标准的词汇和定义。相对的就是关键词，但关键词是很松散的，不严格。随着计算机的出现，它的确可以帮我们很多忙，比如使我们的编目更快捷有效，但我认为一时还很难代替，因为如果你直接从一本书的内容里查关键词，最后的结果会出现大量不是你需要的书籍。所以，编目目前还是需要的，当然如果你所在的图书馆没有编目，或觉得不重要，不用也是可以的。反正图书馆这事情，怎么弄都没有什么大的后果，也不会有人员伤亡。但要做好的话，难度其实是很高的。
诲人不倦：图书馆这行，下限低，但上限高。
木木贝：subjectheadings常见的都是翻译成‘主题词’@麦子。
诲人不倦：AI也可以按照标准的词汇和定义提取主题词。
麦子：总之，要建一个差不多可以的图书馆，要求不高，我觉得如果有10个识字的50多岁的可以拿起一个40斤重盒子的女保姆 / 物业打杂的，每月给8000，包午饭，建图书馆大概可以忽悠99%的读者和上级主管，但要建一个好的能入全球500个最高研究性图书馆，能找到合适的人是极其困难的。
诲人不倦：就跟大众分类法类似，机器的开发者可能会按照大众的认知对知识进行分类，而无需图书馆界传统严格的知识描述。
道无言：大众分类法，朴素的直观分类，那也需要喂给机器知道。
biochem：主题标目（subject heading）是2019年公布的图书馆·情报与文献学名词。
道无言：幻象三千，直指简要，提纲挈领纲举目张。
麦子：@诲人不倦 你这里的传统的定义是什么？其实这类的实践已经有很多年，美国是AACR2（等于是美图法），然后是RDA，最近7，8年是Alma之类的discoverytool。这些其实都是迭代的东西，每个东西的后面都是巨量的业界努力。当然，AI一来，肯定会有更新的东西，但这些都基于前面的知识积累。现在的东西就是这样：好和差的距离可能就是最后的1%。
麦子：@道无言 是，AI是需要大量的数据才能喂饱的。
biochem：海量的数据，还要不断更新。
道无言：@麦子 忽悠99%的读者和上级主管，有可能，但也太夸张了。
诲人不倦：很多事情最后都是‘差不多’就行，能达到99就完美了，很少有人为了追求100去付出2倍甚至更多的努力。
道无言：此99非彼99。
麦子：@道无言 图谋那几个标杆图书馆有1%那么多吗？大家不都想吸睛吗，我是大俗人中的大俗人。@诲人不倦 这句比较贴切！@道无言当然不是这样，就像我自己，我现在对图书馆的需要很有限，你再高大上对我来说也没用，被忽悠就被忽悠吧。