时下全球博物馆面临的快速变化，很大程度上来源于技术变革。AI（人工智能）的科技浪潮，正以前所未有的态势融入我们的工作生活，在文案创作、数据整理等常规工作中显示出较强的优势。
无疑，博物馆也将通过AI技术的引入而焕发新的活力。一方面，AI可为博物馆带来便利和创新，推动其智能化转型，使博物馆在文化传承方面的作用更加凸显。而另一方面，未来博物馆知识的力量还有望成为AI科技创新发展的重要基础。
AI将为博物馆带来更多便利
AI在博物馆中的应用，可涵盖包括展览设计、内容创作、教育导览、数据分析及安全管理等多个方面。
最简单的，AI可以快速将博物馆的数字资源转化为短视频、小游戏等易于传播的文化产品，吸引公众关注文化遗产。最近，网上以古人为原型、利用AI小工具制作的“回答我”小视频爆火。趁着这阵热潮，苏州博物馆也利用《明人像册·祝允明》《祝允明草书滕王阁序》等馆藏作为元素，快速生成推广吴门四家的一系列小视频。虽有声音指出这套小视频与该馆优雅大气的传统视频风格形成强烈反差，但该视频胜在短平快，快速制作迅速投放，并收获高达4.9万次的转发。
在数据分析方面，AI亦可谓优势显著，可助力安全管理和学术研究。通过分析观众行为数据，一方面可以优化展览布局和参观路线，分析展厅隐患并制定安全预案，一方面可以通过优化博物馆的资源分配、管理流程等，提高运营效率。例如，龙门石窟收集红外线观测数据、视频识别数据、传感器数据，计算和预测景区内各景点的客流密度、客流分布、游客行为习惯等，运营能力提升近30%。又如南越王博物院王墓展区通过对能源流、物质流等资源数据加以分析，实现了节能减排。结合知识图谱技术，AI能够揭示藏品间的内在联系，实现智能检索，或者根据观众兴趣推荐展品和展览，还可以辅助文化遗产数字化档案的建立，支持大规模数据挖掘，促进历史、艺术、考古等多学科的交叉研究。上海博物馆“‘宋徽宗和他的时代’数字人文专题”项目即为一例，利用AI对馆藏绘画藏品数据开展主题词分析，梳理书画中的花鸟、人物等元素，提取印玺、题跋等信息，实现对绘画元素的自动识别、标注，并基于构图元素的绘画内容进行索引，查询比对与分析，以此辅助绘画的研究和鉴赏工作。
展览方面，结合AI技术的尝试同样不在少数。去年11月，上海博物馆推出首个由艺术家与AI共同参与展陈设计的展览“满庭芳菲：卡地亚的艺术魔力”，由蔡国强与其团队量身打造的AI模型担任展览场景与视觉总监，基于展览主题制作“白描庭园”和“倪瓒山水”等墙面设计，并提供展柜内背景瓷雕与石雕的创意图像。而结合VR（虚拟现实）技术，AI不仅能够加速虚拟展览的制作，配合AI大模型的语言能力和语音合成技术，智能体个性化解说、科普聊天和多语言导览也成为可能，将打破语言障碍，促进文化交流，以“无墙的博物馆”方便全球观众远程参观。例如，史密森尼学会已使用AI辅助进行3D模型的快速制作，并在Smithsonian 3D数字化网站展示。辅以AR、语音讲解、结合模型的标注信息点等交互，无论观众还是研究者都能足不出户查看该学会旗下从博物馆、动植物园到研究中心所收藏的丰富藏品，品种涵盖从猛犸象骨骼、阿波罗11号驾驶舱模型到珍稀的兰花。
博物馆丰富的知识资源有助于推进AI发展
然而，在实践中，博物馆业内也深切感受到目前AI技术存在的种种局限。正如蔡国强所评价的：“在与AI的合作中，我需要有眼光地选择它的产出，而且其实大量不能直接使用！开始我们想直接把它生成的图像用3D打印出来，但是（发现它）非常生硬无趣……最终是AI学习我家乡传统陶瓷石雕后生成图像，工匠们又把Al的图像用实体技艺表现岀来，包括Al的错误也作为Al的特色呈现！”这正凸显了当前基于大模型的AI在原理上的不足，而这种不足，恰恰需要博物馆所保存的人类精神文化积淀加以弥补。特别是，未来这些技术问题的解决，需要具有系统性、完整性及权威性的博物馆知识发挥其独特价值。
大模型机制基于对海量数据的统计学习，通过捕捉数据中的模式与规律，基于概率分布预测生成内容，对数据背后的因果逻辑与内在联系认识不足。例如，它能识别“秋千”常与“悬空”“绳索”“欢乐的场景”等词汇一同出现，却未能深入理解秋千的工作原理，不能对知识真正理解。这造成大模型会产生看似合理但实际上根本不正确，甚至完全虚构的信息。这种现象被称为AI“幻觉”。由于不能真正“理解”画面，而是依据概率判断作为生成依据，导致大模型能力严重受限于训练数据的范围。又因缺乏跨领域学习与推理能力，这种对训练数据量与质量的依赖，正是导致其产出图像、视频等生硬而缺乏深度的根源。
博物馆的文物说明、研究文献、展览图录等，是高质量的结构化和非结构化数据，可成为训练AI模型的重要资源，特别是自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）模型。文本、图像、3D模型、音频和视频等多模态数据，有助于AI模型更全面地理解和处理复杂信息。博物馆的多元知识，可帮助AI更好地理解和尊重文化多样性，避免文化偏见。基于博物馆知识构建文化知识图谱，可使AI更好地理解历史、文化、艺术中的关联，从而提升其数据理解能力。
博物馆与图书馆，作为体系化知识的守护者，致力于知识的累积与传播，在人工智能时代，其知识库建设也显得尤为重要。博物馆核心使命之一，就是妥善保管历史、文化与艺术的瑰宝，并进行专业研究与系统化的分类。这些藏品蕴含了丰富的图像与实物信息，又经过研究与验证形成知识。这些博物馆知识，在人类文化的传承与创新中发挥了重要的积极作用。在AI的发展中，其潜力亟待被进一步发掘。
博物馆知识库建设已出现一些典型案例。例如，“文物数字图像关联数据聚合平台”收集了国外部分博物馆藏中国文物及其信息，并提供统一的、可重用的关联数据，支撑数字资源的再利用与再创造。还有“中国古籍图典资源库”“《中华博物通考》数据库”等。而“读秀”数据库则是将书中的图片、图注、表格、表注、图片上下文等通过AI技术提取。各博物馆也建有藏品库，只是目前有些更多是藏品基本信息数据的集成，有待扩充藏品相关的研究信息。此外，还有如中国文物主题词表、中国古代可移动文物知识图谱构建项目、中国家谱知识服务平台、盖蒂艺术和建筑知识图谱等知识图谱类项目，包括上文所提到的“‘宋徽宗和他的时代’数字人文专题”等等，各具优势。
未来，博物馆亟需进一步加强知识资源的数字化，特别是对系统性知识，包括藏品说明、研究报告、展览图录等加强其数字化和管理。此外，从技术上，值得应用数据仓库、元数据管理、数据治理等整合多源异构数据，构建涵盖文物、历史事件、人物等多维度关系的知识网络。
AI技术的引入，会为博物馆带来深远影响，不仅可提升其运营效率和观众体验，还可推动文化遗产的保护、研究与传承。在享受AI带来的便利时，我们应注意其局限性，并积极探索如何使AI为博物馆的核心使命服务，同时为博物馆知识推动下一轮AI技术发展做好准备。
