在科技日新月異的時代，人工智慧（AI）與文化遺產的交匯成為一個重要的研究領域。近年來，無形文化遺產的價值評估一直是個難題，因為它不像有形的文物古蹟，其價值往往主觀且根植於文化意義，而非市場動態。一篇由 C. Shang 發表在 *Discover Artificial Intelligence* 期刊上的開創性論文，深入探討了如何利用多模態機器學習技術，對無形文化遺產藝術進行量化評估，為這個領域帶來了新的希望。

無形文化遺產的價值困境

無形文化遺產，包括傳統、習俗和社群的表達方式，長期以來在價值評估方面面臨挑戰。有別於有形資產，無形文化遺產的價值往往是主觀的，深深植根於文化意義，而非市場的供需法則。這使得傳統的評估方法難以客觀地衡量其價值，也難以在文化保護工作中做出明智的決策。

多模態機器學習的創新方法

Shang 的研究提出了一種創新的框架，利用多模態機器學習來量化這些價值，這可能會重新定義我們在科技時代如何看待和保護文化認同。該方法的核心在於整合多樣化的數據來源，反映了機器學習模型的多模態特性。透過結合視覺、聽覺和文本數據，這項研究能夠進行傳統方法可能缺乏的全面分析。例如，該模型可以同時分析民俗音樂錄音和文化慶典的視覺呈現。這種分層分析能夠更豐富地評估價值，捕捉這些習俗中蘊含的情感和文化意義。

整合多元數據，實現全面分析

Shang 的研究方法整合了多種數據來源，包括：

視覺數據：

藝術品的圖像、文化慶典的影片等。

聽覺數據：

民俗音樂錄音、口述歷史記錄等。

文本數據：

關於文化遺產的描述、歷史文獻、社群媒體上的討論等。

透過整合這些不同形式的數據，多模態機器學習模型能夠更全面地理解無形文化遺產的各個面向，從而做出更準確的價值評估。

量化文化影響力，促進全球認識

此外，多模態機器學習技術提供了一個開創性的視角，用以評估文化影響力。在數位存在定義文化互動的時代，透過社群媒體和線上平台量化參與度指標的能力，為理解無形遺產增添了另一個層次。Shang 的研究表明，透過衡量圍繞文化習俗的數位動態，可以在全球範圍內培養對這些要素的更深刻欣賞和認可。

機器學習的客觀評估與社群賦權

研究結果表明，機器學習可以透過最大限度地減少人類偏見來促進對文化遺產的更客觀評估，而人類偏見往往會使該領域的判斷變得模糊。透過利用可以分析大量數據集的演算法，Shang 展示了機器學習如何提供一種使文化價值評估民主化的方法。這種民主化可以增強當地社群和文化保管人倡導其遺產的能力，從而加強他們在保護工作中的作用。

應對全球化威脅，促進文化永續性

隨著全球化威脅著當地傳統，文化永續性成為一個緊迫的問題。透過採用量化評估，利害關係者可以深入了解哪些文化要素可能面臨消失的風險。這種積極主動的方法不僅為保護提供策略，而且還能培養公眾對文化遺產價值的更深刻欣賞，而在現代社會中，這種價值往往被置於次要地位。## 克服偏見的挑戰

雖然 AI 在文化遺產保護方面具有巨大潛力，但也存在一些需要克服的挑戰。其中一個主要挑戰是數據中的偏見問題。由於歷史和社會因素的影響，文化遺產數據集可能存在固有的偏見，這可能會導致 AI 模型做出不準確或不公平的預測。

一篇發表在 *AI & SOCIETY* 期刊上的文章〈Tracing the bias loop: AI, cultural heritage and bias-mitigating in practice〉，深入探討了 AI 在文化遺產領域中可能產生的偏見問題，並提出了應對這些挑戰的策略。文章強調，偏見可能存在於文化遺產數據集的各個階段，從數據收集、註釋到模型設計和部署。為了解決這個問題，文章建議採取一種全面的方法，整合技術和人文視角，並鼓勵不同利害關係者（包括文化遺產專業人士、主題專家和數據科學家）之間的跨領域合作。

文章還強調了以下幾種偏見類型：

聚合偏見：

由於忽略個體差異，對群體中的所有個體做出錯誤的結論。

演算法到用戶的偏見：

在機器學習模型的設計、評估和部署過程中可能發生的偏見。

為了解決這些偏見，文章提出了一系列緩解方法，包括：

數據增強：

透過添加更多樣化的數據來減少數據集中的偏見。

重新加權：

調整模型中不同數據點的權重，以減少偏見的影響。

對抗性訓練：

訓練模型以識別和減少偏見。

虛擬博物館的應用

除了價值評估之外，AI 還被廣泛應用於虛擬博物館中，以促進文化遺產的保護和傳播。虛擬博物館可以讓用戶以互動和沉浸式的方式體驗文化遺產，從而提高公眾的參與度和認識。

Yenra 的一篇題為〈AI Cultural Preservation via Virtual Museums: 20 Advances (2025)〉的文章，介紹了 AI 在虛擬博物館中的 20 項最新進展，包括：

虛擬文物修復：

利用 AI 技術對受損的藝術品和紡織品進行虛擬修復。

無形文化遺產保護：

使用語音識別、音訊分析和動作捕捉等 AI 工具來記錄和保存口述歷史、傳統音樂、舞蹈、儀式和語言等無形文化遺產。

多語言翻譯：

利用 AI 驅動的多語言翻譯功能，打破語言障礙，讓更多人能夠接觸到文化遺產。

結論與展望

Shang 的研究為無形文化遺產的價值評估提供了一種創新的方法，透過多模態機器學習技術，可以更客觀、全面地評估文化遺產的價值，並促進其保護和傳播。然而，在應用 AI 技術於文化遺產領域時，我們也必須意識到潛在的偏見問題，並採取積極的措施來緩解這些偏見。

展望未來，隨著 AI 技術的不斷發展，我們有理由相信，AI 將在文化遺產保護領域發揮越來越重要的作用。透過整合 AI 技術和人文視角，我們可以更好地保護和傳承我們的文化遺產，讓未來的世代也能夠欣賞和學習。

總而言之，多模態機器學習為無形文化遺產的價值評估開闢了新的途徑。透過整合多元數據、量化文化影響力、促進客觀評估和應對偏見挑戰，我們可以更有效地保護和傳承我們的文化遺產，確保其在現代社會中繼續發光發熱。這不僅是對過去的尊重，也是對未來的投資。

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原始資料來源: GO-AI-6號機 Date: December 1, 2025