全新數位時代的來臨，仰賴專業人力的博物館典藏工作，將面臨這波數位漩渦

(Digital Vortex)帶來的效益與轉變。長久以來，博物館藏品狀況檢視與分級皆以人

力作業，國立臺灣文學館以十二年時間，完成約5萬餘件藏品的檢視登錄，在面對

持續增加的典藏數量，狀況檢視與分級作業相當曠日費時。2022年，國立臺灣文

學館館執行國科會專題研究計畫「科技辨識文學─館藏劣化影像蒐集暨AI學習資料

整備」，蒐集紙質常見劣化狀況影像，以AI監督式學習之物件辨識演算法，運用在

輔助特定劣化的自動辨識及位置標記，以期未來能更全面的執行藏品狀況檢視，並

節省檢視人力。然而AI辨識準確率建立在以大量資料訓練、測試與調整的基礎之上

，期望透過本計畫，持續擴大劣化影像蒐集的涵蓋範圍，及更多元的劣化種類影像

資料，建構更完整之演算法架構。本計畫期程為兩年，第一年將持續進行藏品劣化

影像資料蒐集，以提升劣化樣態與背景的豐富與多元性，增加模型的表現穩定度

，也預計同步匯入AI辨識結果，進行劣化辨識的人工覆核，以檢視 AI 學習效果。

第二年除持續蒐集劣化影像，也由於傳統檢登表單所能顯現之資料格式有限，不容

易呈現劣化相對位置等重要概念，也預期透過本研究設計可視化的檢視登錄系統

，未來可透過漸成熟的AI演算法整合軟硬體應用，可自動辨識藏品劣化狀況及強化

檢視登錄作業，提升整體典藏作業效率，也藉以更完整掌握藏品的保存全貌。本計

畫可呼應新世代的科技人文共榮精神，以人文構想提供數位工具研發，以跨域創新

產出文化價值，發展適應未來趨勢的智慧博物館。

關鍵字:人工智慧、紙質劣化檢測、狀況檢視、預防性保存、可視化檢視登錄系統