不用拆就能讀,考古學家「透視」300年前的上鎖信件!究竟怎麼做到的?
不用拆就能讀,考古學家「透視」300年前的上鎖信件!究竟怎麼做到的?

來自麻省理工學院、倫敦國王學院等頂尖學府的11位歷史學家、文物修護專家和科學家,成立一個名為「解鎖歷史」(Unlocking History)的研究團隊,3月初在《自然通訊》(Nature Communications)期刊共同發布文章,分享他們如何利用X光斷層掃描顯微術和演算法,在不拆封的狀態下,虛擬開封、閱讀「布雷尼收藏」(Brienne Collection)裡頭,一封使用「鎖信術」(Letterlocking)密封的信件,創造人類史上首次不開封閱讀古信的紀錄。

研究對象:布雷尼收藏

提供此次計畫豐富研究資源的「布雷尼收藏」,是一批約2,600封的古老信件,其中約600封從未被打開過,都是1689年到1706年間,從歐洲各地寄到荷蘭海牙,卻無法順利送達收件人的信件。

在那年代,郵資由收件人支付,因此郵局員工會一直保留這些信,等收件人最終來領取時,依舊能夠收取費用。而「布雷尼收藏」這批始終無人認領的信件,最後輾轉於1926年,送予荷蘭博物館收藏。

Letterlocking
布雷尼收藏(Brienne Collection)共有約2,600封信件,都被收在這個皮箱內保存,最後輾轉送予荷蘭的博物館收藏。
圖/ Beeld en Geluid Den Haag Facebook

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研究挑戰:鎖信術

這11位頂尖學者必須破解的,是1830年代信封被發明和大量製造之前,盛傳於歐洲的「鎖信術」。這是一種利用層層折疊的技巧,將重要的訊息藏於內側,封印之後直接寄出,沒有再多一層的外包裝。過往研究學者都是直接拆開這些信,讀取裡面的內容,然而解鎖歷史團隊認為,無論多麼小心翼翼,物件一旦更動,就無法再以原始的狀態繼續研究,因此這次不開封閱讀古信的成就,對他們而言就像是美夢成真!

Letterlocking
鎖信術(Letterlocking)是利用層層折疊的方式,將重要的訊息藏於內側,封印後直接寄出。
圖/ Unlocking History Research Group

解封技法:X光斷層掃描顯微術和演算法

研究團隊解鎖的,是一封於1697年封印的信,首先,他們運用倫敦瑪麗王后大學原先為牙醫學院研發的X光斷層掃描儀,對這一封信做3D掃描,儘管影像非常精細,然而這樣的3D掃描結果還是只能看出信件結構,無法判讀其中的文字。

這時就必須仰賴麻省理工學院的頂尖電腦演算技術,辨識3D掃描影像裡一層一層的信紙,藉以了解當初這封信是如何被摺疊的,再反推破解它的鎖信術。最後運用軟體,在螢幕上「展開」信紙,終於變身為一封可以被清楚閱讀的信。

Letterlocking
解鎖歷史(Unlocking History)研究團隊,運用X光斷層掃描儀和電腦演算法,辨識、分層、破解以及展開信件。
圖/ Nature Communications

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解封成果:信件成為認識過去的橋樑

這封於1967年寄出,卻無法順利送達收件人的法文信,是由律師賽納克斯(Jacques Sennacques)寄給他住在海牙的親人波司(Pierre Le Pers),要求他提供一位親人在海牙的死亡證明副本。依據信件的內容,這是賽納克斯在苦等數週都沒收到回信後,寄出的第二封,可惜這一封也仍然未能順利送抵波司手中。

當時因為戰爭、經濟蕭條以及信仰文化差異,人民間的通訊不易,加上有很多人迫於現實,必須經常搬家,造成這些無法送達的信不斷累積,卻也成為讓我們更加了解過去的橋樑。儘管這次解封的並不是驚天動地的大秘密,但是研究人員認為,這些非官方的文件很少能夠完整保留至今,藉由解封這些信件,我們可以更了解當時歐洲人民的生活。

Letterlocking
這封於1697年7月31日使用鎖信術密封的信件,由專家透過虛擬開封,成功閱讀其中的內容。
圖/ Letterlocking Official

衍生運用:精準醫學和工程研發

這次的研究成果,不僅對未來的歷史和人文研究技法帶來莫大幫助,更能應用於其他的領域。舉例而言,將來醫生診治骨質疏鬆患者,便可以將掃描後的骨頭影像一層一層像地圖般展開,精準找出要對症下藥的部份,達到目前還未能做到的精準程度。

而在工程領域,也可針對故障的瑕疵品,例如未能順利展開的降落傘,在保存原始狀態的前提下,精準找出故障原因,進而做改善。各界專家都正拭目以待,運用X光斷層掃描和電腦演算法互相搭配的解封技術,將為人類各個領域解開更多的謎!

資料來源:華爾街日報SCI NewsThe Guardian自然通訊Letterlocking
責任編輯:文潔琳、錢玉紘

關鍵字: #創新
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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