随着人工智能 (AI) 在各行各业的迅猛发展，AI在文化遗产领域的变革潜力愈发显现。它不仅能够为历史遗址和城市的数字化保护提供有力支持，还能创造沉浸式虚拟体验，推动文化旅游和公众参与，扩展学术研究的方式，提升文化遗产的可及性和理解力。然而，尽管AI在文化遗产创新中的应用潜力巨大，当前其价值尚未被完全挖掘。

近期，来自德国耶拿大学、瑞士洛桑联邦理工学院、芬兰音乐档案馆等顶尖研究机构的跨学科专家团队，联合在Heritage 期刊上发表了综述论文“Artificial Intelligence for Digital Heritage Innovation: Setting up a R&D Agenda for Europe”。文章围绕AI在数字遗产保护中的角色、技术现状、面临的挑战以及未来的前景，系统地提出了一项面向欧洲的研究与开发议程，旨在推动文化遗产在绿色与数字转型中的深度融合。

当算法成为文明的“修复师”

人工智能正在以“数字修复师”的身份，开辟多维度的技术路径，在文化遗产保护中发挥关键作用。具体而言，AI通过数字孪生技术，不仅在物理修复层面重建了巴黎圣母院的哥特式尖顶，还借助欧盟SCAN4RECO项目的3D扫描与机器人技术，成功实现了损毁文物的高精度逆向工程复原。在艺术领域，AI展现出了出色的创造性干预能力。例如，MuseNet通过分析成千上万份乐谱，生成了兼具历史风格与现代元素的新式乐章；微软“新伦勃朗”项目则利用深度学习技术，从伦勃朗的真迹中提取笔触与光影规律，创造出难以与原作区分的仿作。

AI在提升文化遗产可及性方面的作用同样不可忽视。Transkribus的手写识别系统已经解码了超过万份手稿，使得大量历史文献得以数字化保存并实现检索。这些实践表明，AI不仅能够填补物质遗产的物理裂痕，还通过多模态数据分析、生成式算法和沉浸式交互，彻底重塑了文化遗产的研究、传播与体验方式。

技术狂欢中的暗礁：数据、伦理与解释困境

尽管AI在文化遗产领域带来了诸多创新，但其应用也面临着一系列复杂的挑战。从数据层面来看，历史材料的特殊性使得技术适配面临困难。例如，褪色手稿中的墨迹识别问题，或是非洲口述传统中方言多样性导致标准化模型的失效。此外，稀缺且碎片化的历史数据常常难以支撑机器学习模型的有效训练。在技术可解释性方面，AI算法的“黑箱”特性也带来了文化误读的风险。例如，某些AI系统可能将拜占庭壁画的风格误判为文艺复兴时期的特征。更为深远的伦理争议是，当AI训练数据过度偏向西方主流文化遗产时，算法可能强化“数字殖民”现象，从而边缘化非西方文明的表达方式。同时，商业平台对训练数据的垄断，以及私有文化遗产数据库的封闭性，进一步加剧了资源分配的不平等。这些挑战的本质，实际上是数字时代文化遗产话语权的重新博弈。

欧洲路线图：以协作生态突破创新瓶颈

针对上述挑战，作者提出了一项文化遗产AI研发的全面议程，重点关注四大维度：

技术突破：开发适应历史非线性特征的时序建模算法，解决文物数据碎片化问题，推动历史数据的精准恢复和重建。

数据治理：构建跨模态文化遗产知识图谱，建立涵盖22种欧盟语言的元数据联邦学习框架，打破语言壁垒，促进数据共享与整合。

伦理合规：设计文化敏感性评估矩阵，将非西方遗产数据占比纳入模型训练强制指标，确保AI技术在文化遗产领域的公平与包容性。

可持续发展：推动开源遗产AI平台的建设，打破商业机构对关键数据资源的垄断格局，推动文化遗产的开放与共享。

总结与展望

虽然AI已经在欧洲文化遗产保护领域得到了广泛应用，但其推动社会经济文化变革的潜力尚未完全释放。本文系统梳理了文化遗产AI的技术现状与核心挑战，强调该领域对AI研发的特殊需求：不仅要应对历史材料的模糊性、异构性，还要处理文化诠释的多元冲突。AI技术需要与人文学科的研究范式相结合，为其因果推理和特异性分析提供方法论支持。

原文出自 Heritage 期刊：https://www.mdpi.com/2571-9408/7/2/38

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/heritage

Heritage 期刊介绍

主编：

Prof. Dr. Nicola Masini, National Research Council, Italy;

Dr. Francesco Soldovieri, National Research Council, Italy

Heritage (ISSN 2571-9408) 创刊于2018年，是MDPI出版的国际开放获取、同行评审期刊，由意大利CNR的Nicola Masini博士和Francesco Soldovieri博士担任主编。期刊聚焦文化与自然遗产的科学研究，特别是传感技术、创新方法及政策在遗产保护与管理中的应用。期刊已被ESCI、Scopus和ANVUR等权威数据库收录，致力于推动遗产保护领域的学术交流与技术进步。

2023 Impact Factor：2.0

2024 CiteScore：3.7

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Acceptance to Publication：3.5 Days