幫藝術品下標籤,大家一起來
幫藝術品下標籤,大家一起來
2007.04.15 |

漫步在美術館,一幅畫很容易就抓住了我們,只要一走近畫,看到畫作附近的標籤,我們很容易就知道這些畫的作者和名稱,也能了解這是什麼時代的作品。然而如果我們沒辦法親自到博物館,想試著在網站上找到或認識一些畫,很可能會大失所望。因為除非知道畫的名稱或是畫家的名字,否則我們根本無法搜尋到想要的畫。
「美術館已經發覺線上收藏品並沒有發揮應有的功能,現在的作法根本是把內容藏起來,讓專家以外的人無所適從,」多倫多檔案與博物館資訊公司(Archives and Museum Informatics)的合夥人之一珍妮佛川特(Jennifer Trant)這麼說:,「我們必須提供和視覺記憶同樣的方法來吸引網友。」
在虛擬展館(Web 1.0)花費數百萬美元和多年努力之後(虛擬展館比實體展館吸引了更多參觀者),美術館開始重新思考他們的線上收藏運作方式。標籤(tagging)是相片網站Flickr.com大受歡迎的原因;讓網友替收藏品訂定標籤,幾家大型博物館正開始體驗Web 2.0精神。

集思廣益讓關鍵字更完整

社會性標籤(social tagging)指的就是由使用者針對服務內容(如照片、網站連結、藝術)提出標籤或註解,從而創造出使用者自行產生的分類,或可稱之為大眾分類法(folksonomy,此字由folks和taxonomy組合而來,folks指大眾,taxonomy指分類法)。
博物館或美術館打算鼓勵大眾為館藏提供描述性的社會標籤,讓大眾標籤與專業的說明並列,創造出一種新型態的分享語彙。如梵谷的名畫《星夜》(Starry Night)所出現的標籤,就會有「星星」、「星球」、「漩渦」或是「精神錯亂」等。
但我們真的能信任一般大眾為藝術品所下的標籤嗎?館長真的會讓網友這麼做嗎?
大都會美術館(Metropolitan Museum of Art)在二○○五年秋天進行了一項測試,由志願者們為三十幅畫作、雕塑和其他藝術品的影像提供關鍵字。把這些標籤拿來和美術館的分類目錄進行比對,結果有超過八○%的詞彙不在美術館原先的文件中。
舉例來說,佛萊斯(Joachim Friess)的裝飾雕塑作品《黛安娜與雄鹿》(Diana and the Stag),「鹿角」、「箭術」和「女獵手」等標籤如預期出現,但「珍貴的」、「奢華的」等意想不到的標籤也跑出來了。「這些結果相當驚人」,大都會美術館收藏品資訊規劃總經理鍾蘇珊(Susan Chun)表示:「美術館和大眾之間的確存在著巨大的語義鴻溝。」
綜合大都會美術館的測試和其他研究,一些美術館組成了史帝夫美術館標籤計畫(steve.museum tagging project),延續「玩標籤」計畫。讓民眾為藝術品下標籤,可以讓美術館省下替成千上萬件作品按照主題一一製作索引高成本外,其實還有很多其他理由。
川特就表示:「藝術專家覺得描述一幅畫的視覺要素是極為困難的。」她回憶在大都會美術館進行標籤測試初期,一位藝術專家曾挫折地抱怨:「所有我知道的字彙都不適用於這幅畫。」
但是一般大眾卻沒有這些限制,「我們絕對不會說一件作品幾乎都是紅色的,或是帶有某種倦怠感,或說他的特色是一隻玩撲克牌的狗,」丹佛美術館新科技部主任布魯斯韋曼(Bruce Wyman)說:「讓大眾下標籤,卻給了我們一雙從沒有的眼睛。」

巧妙創造前所未有的關聯

二○○六年八月史密森創新攝影(Smithsonian Photography Initiative)也邀請訪客們到網站(photography.si.edu),為兩千幅相片加上標籤。只要點選「進入相框」(Enter the Frame)後,網友立刻就可看到其他訪客的標籤,不過要等專家檢閱過,網友的標籤才會正式加入資料庫。
「我們的關鍵字很不夠,」創新攝影網站的製作人卡薩里斯(Effie Kapsalis)說:「沒有任何分類系統能夠涵蓋這些照片的所有主題,但我們想要讓每一張照片擁有許多標籤,於是只好向大眾求助。」
標籤字眼從明顯的、世俗的,到印象主義的、個人的,什麼都會有。一張葛麗泰嘉寶(Greta Garbo)的照片被網友標註為「寂寞」,而身穿南北戰爭軍服男孩們的照片則讓人覺得「無辜」。這些標籤在不同的影像間創造出前所未有的關聯,有時深具啟發性,有時則讓人會心一笑。意想不到的關聯可讓照片輕易地被串連瀏覽,這種方式是美術館網站以前從不曾做到的。
大眾會想為藝術品加標籤嗎?多數的大型美術館擁有健全的志工團,一般藝術愛好者也願意趁此機會協助美術館作業,同時現今愛分享的網路風氣也鼓勵人們參與「集體智慧」計畫(如使用者共同撰寫的維基百科)。從幾個博物館的標籤計畫看來,發現網友標記出的詞彙,其實隱然都和個人相關。
以史帝夫美術館標籤計畫來說,可發現有些標籤是人人都會用的,另外大部份的詞彙卻很少被用。薩金特(John Singer Sargent)的名畫《Madame X》,最常見的五大標籤是女人、黑衣、肖像畫、桌子、禮服,但這五大標籤之後,就進入一長串愈來愈主觀的詞彙,如僵硬的、大膽的、丟臉的、自負傲慢的人、貴族等。
如果標籤是網友對藝術品的「某某」感覺,那顯然的每個人對於什麼是「某某」,都有很不同的看法。「這是一件好事」,雪梨動力博物館網路服務經理陳塞巴斯汀(Sebastian Chan)說。雪梨動力博物館網站二○○六年六月重新設計後,鼓勵大眾為館藏下標籤。一位雪梨人保羅麥卡錫(Paul McCarthy)已在動力博物館的網站上,為影像下了無數個標籤,他甚至經常使用電動遊戲中的名詞和一般流行語。

玩標籤的美術館

史帝夫美術館標籤計畫(steve.museum)
網址:steve.museum/
特色:由多家美術館聯合進行的標籤研究計畫,希望能改進線上收藏品與大眾間的接觸管道,縮短學者專家和一般民眾對藝術作品感知的鴻溝。網頁上隨機出現從各美術館選出的作品,無論使用者是否註冊或登入,都可以為各項作品下標籤。使用者鍵入的資料將會由該計畫成員進行分析研究。

澳洲雪梨動力博物館(Powerhouse Museum in Sydney, Australia)
網址:www.powerhousemuseum.com/collection/database/
特色:鼓勵訪客為線上館藏下標籤,還提供「使用者流行關鍵字」功能──由其他使用者描述作品的非官方標籤。使用關鍵字搜尋時,會同時列出使用者關鍵字搜尋結果以及官方關鍵字搜尋結果的影像檔及說明。進入選定的作品網頁,作品影像檔可以隨意放大縮小觀看,網頁右側列有作品相關的關鍵字,並可自行加入新的關鍵字。

史密森創新攝影(Smithsonian Photography Initiative)
網址:photography.si.edu/
特色:2006年8月起展開「進入相框」活動,邀請訪客為2000幅不同影像加上標籤。從首頁即可「進入相框」,藉由左側過去訪客留下的關鍵字和相簿順序尋找和欣賞相片。每張相片都提供簡單的資訊,同時使用者可以自行增加關鍵字,並經由拖曳相片功能,在下方建立自己的相簿順序。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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