MIT學生用AI修復15世紀古畫!5600處受損區「僅花3.5小時」:為何引爆學界熱議?
MIT學生用AI修復15世紀古畫!5600處受損區「僅花3.5小時」:為何引爆學界熱議?

隨歲月流逝,許多古畫與歷史文物出現顏料脫落、結構受損等問題。美國麻省理工學院一名學生近期提出創新修復法,結合AI與列印技術,在不動筆刷、不上顏料下,僅花3.5小時即完成一幅15世紀畫作修復。成果刊登於科學期刊「自然」(Nature),引發歐洲學界熱議。

這項技術由麻省理工學院(MIT)機械工程系學生卡奇金(Alex Kachkine)開發。他以一幅畫面嚴重受損、主題為聖母朝拜聖嬰的15世紀匿名油畫作為實驗對象。該畫曾歷經多次重繪與修補,導致畫面模糊不清,細節難以辨識。

卡奇金從小對藝術有濃厚興趣,也曾自學傳統手工修復技法。他說:「傳統修復很有趣,但非常耗時。」他估計,修復這類畫作平均需約230小時,而他開發的新技術僅需3.5小時。

他的修復流程首先以人工方式清除畫作上後人加蓋的塗層,保留原始顏料後,再用高解析度設備掃描畫面,導入他編寫的AI系統進行分析。AI辨識出超過5600處受損區域,依筆觸風格與色彩紋理進行圖像重建,從逾5萬種色調中選擇最接近的補色方案。

AI完成後,卡奇金將重建畫面列印到一張極薄的塑膠膜上,為忠實呈現畫作光影與色澤,他先印製白色底墨,再疊印彩色墨水以增強視覺效果。這張塑膠薄膜會精準貼合於畫作受損區域,從觀者角度來看,畫作彷彿已恢復原貌,實際畫作本身未添加任何新顏料。

卡奇金強調,這並非僅是數位修復,而是實體畫作的視覺還原,且不損原件。他指出,該技術具備「可逆性」與「高度透明」兩大優勢:黏貼的膜層可輕易移除,不會對畫作造成永久影響;AI的修復過程也全程記錄,便於日後比對與重建。

卡奇金使用AI與列印技術修復畫作的研究刊登後,引起歐洲學術界關注與討論。

德國文物修復與藝術史學者海登賴希(Gunnar Heydenreich)提醒,修復工作不應完全交由AI處理,尤其當AI僅依圖像邏輯運作時,可能違背修復倫理。他以卡奇金的實驗為例,指出AI系統曾將其他畫作的圖像「拼貼」進聖嬰的頭部,雖整體風格協調,卻缺乏歷史依據,形同創造出虛構畫面。

海登賴希強調,根據國際通行的「威尼斯憲章」(Venice Charter),文物修復必須建立在可考據的基礎上,不得進行創造性再現。他認為,「藝術品應保留歷史與修復痕跡,即使受損,這些老化與斑駁本身就是作品價值的一部分。」

奧斯陸大學藝術保存與修復專家庫茨克(Hartmut Kutzke)則對卡奇金的研究持樂觀看法。他指出,這項技術需結合藝術史、修復與電腦科學等跨領域知識,實作上具挑戰性,但若能進一步發展,這個「快速又便宜」的方法有廣泛應用潛力。

庫茨克認為,卡奇金的研究對價值相對不高、不會被優先修復的畫作尤有幫助。而且對許多難以負擔高成本傳統修復的中小型收藏機構而言,或許是個讓塵封已久的館藏重見天日、邁向大眾視野的技術。

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本文授權轉載自:中央社

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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