摘要：深度学习、机器学习、神经网络和自然语言处理的人工智能可能性为图书馆提供令人着迷的新型人工智能服务领域。这些领域中的大多数将被整合到传统的学术图书馆“信息”和“数字”素养计划和大学研究环境中，以使研究教师、学生和图书馆工作人员能够使用。大多数在计算机科学学科之外工作的大学教师、研究生和图书馆工作人员都需要帮助，以使他们的数据和研究朝着新的人工智能方向发展。这项研究概述了在学术图书馆的“第三跨学科空间”内构建新人工智能服务的方法和基础设施。图书馆是实现这些新的“算法素养”服务的非常合适的空间。这项工作利用了德克萨斯州立大学图书馆采取的务实步骤来建立良好的基础。回顾了建立数字学术研究生态系统的以数据为中心的步骤。为图书馆人工智能服务设置所需的以数据为中心的基础工作使研究、数据和媒体朝着更广泛的全球在线人工智能方向发展。讨论了图书馆人工智能外部学术交流服务以及涉及基础人工智能支架的渐进步骤的教育方法。引导工具建立在现有系统之上，并为以后实现未来的 AI 洞察提供便利。阐明了从数据收集到数据清理、分析和数据可视化再到 AI 应用的路径。提出了推动图书馆工作人员、研究教师和研究生迈向这些新的 AI 可能性所需的重点步骤。回顾了以数据为中心的生态系统、重组和建立现有图书馆工作人员的专业知识。建议为以后的 AI 可能性建立数据研究存储库、算法和程序素养。考虑了初步的 AI 图书馆工作组和研发原型方法，以扩大未来的图书馆服务和人力资源基础设施。建议采用新兴途径来创建图书馆 AI 基础设施，以便更好地为当前正在发生的全球 AI 范式转变做好准备。关键词：人工智能、深度学习、数据研究存储库、学术图书馆、研究图书馆