在計算力與智慧過剩的社會,文化科技的狂飆旅程
在計算力與智慧過剩的社會,文化科技的狂飆旅程

最近跟文化相關的科技新聞甚囂塵上,成為各種不同場合的焦點。文化部前瞻計畫中的數位基礎建設,想要打造能長能久的「國家文化記憶庫」工作;4K高畫質、數位新媒體與各個文化機構等等資源也都在運用科技來深耕文化成果。

「文化內容科技應用創新產業領航旗艦計畫」則是另外一艘重要的出航旗艦,也迫切地迎向市場,尋求文化消費、研發資源等大數據研究的諸多可能。科技部把人工智慧技術設定成未來重點發展目標,在即將舉辦的AI競賽中,公共電視提供了日常生活的文化資料內容,來當作影音人工智慧辨識技術的比賽樣本資料。而在日前文化部所舉辦的「文化科技論壇」中,科技部與文化部兩位部長共同宣示合作平台的正式啟動。

這些新聞彷彿在夜空中綻放的燦爛煙火,華麗地點出種種樣貌。

從兩年多前開始,我們協助引進巴西政府文化部在數位文化上領先全球發展經驗,舉辦了「2015臺中軟實力論壇」,並推動數位文化的政策規劃與實踐等等工作,我們認為數位文化不是只有文化內容數位化、不是只跟博物館網站呈現藝術作品有關,它關注使用者的數位生活,串連資料與思辨、對話與合作,是智慧城市等等計畫的核心推動引擎。從兩年前到今天,改變與提升自我的漫長旅途才剛剛開始。

從奇觀化的「亮點」政績到看不見的點滴成果,這一切需要滲透到組織行政、政府與民間社會創造文化改變,文化與科技才算是真正地融合在一起。就連在網路上舉辦公聽會、徵詢眾人對於政策修訂的看法,都需要嘗試改變的勇氣、細緻的技術與不斷修正、越來越「精準」的具體作為。

煙火美麗謝幕的那一刻,漫長旅程還要繼續走下去。希望這些動人的熱情能夠讓我們充飽電,繼續面對路程上諸多不可能的任務與挑戰。

別把文化科技「浪漫化」:不把Google與Facebook這些「他者」的服務視為理所當然,也不視為可以當作跳板、對空揮舞雨傘挑釁的意識形態「風車」,自己當然也不是唐吉軻德。要做到不浪漫,只有跟底層的調查研究攜手走一程:因為要知道整體生態系的全貌,無論是多麼簡略的逼近估計,只能從資料開始。

數位文化並非只是文化內容數位化,不是只跟博物館網站呈現藝術作品有關。而是一連串資料與思辨、對話與合作,政府、民間與行政組織真正融合在一起創造的文化改變。

軟體開發的格言:「吃自己的狗食。」也可以用來檢視文化科技範疇的環境及諸多產品服務。你最愛的《冰與火之歌》的名句貼圖是誰做的?看完tvN與Netflix《秘密森林》之後,你第一時間衝向哪一個討論區來追最新討論?IMDb網際網路電影資料庫也是網際網路最早誕生的服務之一,我們該如何競爭合作,創造出孕育這樣長久數位生命的環境?

我們這個世代已經被各種國族主義過度動員,被虛假的歷史與政治背叛,被風險委外的權貴資本主義擊倒,被攪和大數據的掠奪型商業模式狙擊,被沉重的家庭負荷與少子化未來雙重擠壓。唯一能夠召喚我們的,只有那精準算計觀者的「情感經濟」、一點也不浪漫的日韓美劇了。

人工智慧圍棋冠軍AlphaGo不是故事結束,而是一個新世界的開始。文化資料不僅僅只能作為科技的背景,更將織就構成台前美麗場景的動人細節。我們是否有想過,當人工智慧與機器學習成為顯學的時代,已經不再是克雷.薛基(Clay Shirky)所謂的「認知過剩」的階段,而是「計算力與智慧」過剩社會時,市場上到底還需要什麼樣的產品與服務?這些產品與服務會需要什麼樣的關鍵技術來支撐與突破?這些更新事物所構成的「新文化生活」,又有著什麼不同的可能性呢?

讓我用可能的情境來描述文化科技的衍生面貌。在〈效率市場的加密資料〉(Encrypted Data For Efficient Markets) 這篇文章中,描述著新創團隊Numerai團隊運用一種「結構-保存加密法」來創造出「股票市場效能問題」的開放參與解答,找到了更快速的演算法提升效能。全球文化市場資料的分享與合作,或許會需要這種類似的半遮掩技術,來擴大參與規模、進而導致新算法較容易誕生。

另外一個最近爆出的新聞:Spotify傳出「假藝人」爭議事件。在龐大的版權支出壓力與虧損下,Spotify選擇透過第三方製作公司合作,讓版權方降低版稅分成比例交換高曝光渠道。類似7-11推出自己的白牌瓶裝水與其他iSelect產品,Spotify在歌單中混入了這些「假藝人」,降低成本創造迂迴的收益路徑。這既是串流媒體為了生存的變形方式,同時也是商業交易與社會互動的異質新現象。文化科技會變形增生以往完全不存在的組織、角色、功能,卻扎扎實實地影響了生活的面貌。

我們的文化科技,將為我們帶來各種新生異形事物、與之過招對話。在點燃感動與目睹絢麗璀璨之際,為我們自己,開始準備那能夠走長走遠的行囊吧。

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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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