AI古文書修復的數位轉型：台大與國圖的跨域創新合作
近年來，隨著數位科技日新月異，台灣在文化資產數位保存領域加速邁向現代化。特別是在AI古文書修復與數位古籍修復技術上的重大突破，更為古文書保護帶來創新動能。台灣古籍因時代久遠、保存條件嚴峻，出現大量破損、模糊與退色情形，使得傳統人工修復面臨高工時與效率上的挑戰。2024年，國立臺灣大學資訊工程學系結合國家圖書館（國圖）共同推出「AI古文書數位修復系統」，標誌著台灣在古籍保存的數位轉型邁入新紀元，結合深度學習影像修復與人工智慧技術，定義跨域創新新標竿。
▲ 由台大與國家圖書館攜手發展的AI古文書數位修復技術，善用深度學習提升受損古文書影像品質，為台灣文化資產智慧保存樹立嶄新典範。
這項AI修復系統克服人工修復時效不一致的限制，可大量且高品質處理批次受損古籍，顯著加速古籍的可讀性提升與再利用價值。結合國圖的典藏優勢，台大資訊工程學實踐研究能量，為台灣文化資產打造永續新價值，契合推動「文化資產數位保存」與「開放接取」之政策方向。
深度學習在數位古籍修復的突破應用
在台灣文化資產保存領域，深度學習影像修復的應用與發展已有重要歷史基礎。臺大數位人文研究中心早已建置「雲南民間古文書」資料庫，收錄逾800件、橫跨三世紀的珍貴契書文獻，並支援全文檢索及圖文對照，為推動國立臺灣大學古文書數位化打下根基。這些豐富、高品質的數據資料，為AI輔助古文書數位修復技術提供了最佳訓練樣本。
AI輔助古籍修復的核心，就是運用大量標註資料進行自動學習，直觀修復破損、模糊與退色的古籍影像，不僅讓消失的文字與紋理重現，對於重度損壞頁面同樣能恢復原貌。AI系統得以不斷自我優化，大幅領先僅靠人力修復的效率與一致性。這是文化資產數位轉型新循環的奠基，深度學習在文化資產保存的應用已然成為現今不可或缺的核心手段。
卷積神經網路與生成對抗網路：AI修復的核心技術
台大與國圖研發的AI古文書數位修復系統，核心技術聚焦於卷積神經網路（CNN）及生成對抗網路（GAN）。其中，卷積神經網路有助精細辨識古籍影像的細節輪廓及殘留文字，為後續修復奠定基礎。
利用GAN修復破損古籍影像成為行業標竿。生成對抗網路由生成器與判別器兩部分組成，生成器負責預測原始影像缺失區域還原後的樣貌，判別器則對重建效果進行判斷與優化。透過大量台灣古籍影像標註、分割與反覆訓練，該模型不僅修復效果高度可複製，也能應用於不同紙張、年代、損毀類型的文獻影像。
目前這套深度學習影像修復系統，已正式應用於國家圖書館與台大典藏資料，開創AI文化遺產修復的新里程碑，推動台灣古文書維護全面邁向AI智慧化與現代化。
推動文化資產永續保存的實績與權威認證
以國家圖書館AI修復系統為代表，這項AI古文書修復系統在實際應用與專業認證方面獲得顯著成效。研究成果已榮獲國家文化保存機構肯定，並於全球電腦視覺與AI領域的頂級學術期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》正式發表，展現台灣數位古籍修復的世界級技術力。
根據團隊實際成果評估，AI自動修復能顯著提升古文書的可讀性與保存年限。不論是局部磨損、色素退化、筆畫模糊或紙張破裂，均能透過AI輔助修復流程有效還原。對推進台灣古籍數位化、支援學術教育及提升知識共享價值，帶來根本的改變。
文化資產數位保存現代化策略，讓公眾及研究者無須受限於空間與時間，能即時便利地接觸珍貴歷史資料，促進跨領域智慧保存與全民知識普及。
AI輔助古文書數位修復的應用前景與挑戰
人工智慧技術在文化資產修復領域應用日益成熟。未來，隨著AI修復模型精度提升，將能廣泛應用於各類歷史文獻，例如契書、信札、舊報刊及家譜等，拓展AI輔助古文書數位修復技術的實用範圍。同時，與光學掃描、語音識別等先進數位工具結合，替圖像、聲音乃至三維文物開創新世代的文化資產保存樣貌，完善歷史資料重建。
然而，AI古文書數位修復在擴展過程中仍面臨挑戰，包括資料標註與整理的人力需求大、訓練資料集多樣性不足、跨領域資料處理的適應性、以及修復時如何兼顧「還原」與「詮釋」的學術界線。實務推動仍需仰賴跨領域團隊協作，強化演算法、執行專業審查並嚴謹公開驗證，才能持續提升修復成果的學術價值與公開信賴度。
總結來說，深度學習在文化資產保存的應用不僅是技術創新，更重新建構台灣文化資產永續保存的未來藍圖，推動知識與記憶的全方位永續傳承。
雲微進化科技的專業觀點
從台大與國圖共同推動AI數位古籍修復成功案例來看，台灣已於「數位古籍修復」、「AI古文書修復」與「AI文化遺產修復」形成跨域整合、技術創新與國際接軌的全新趨勢。雲微進化科技長期深耕觀察認為，文化資產數位保存發展關鍵在於「技術、數據與心智」三者疊加協同。
技術方面，應全面引入AI、深度學習影像修復技術和自動化工具，加速歷史資料的智慧重建，並穩定推進修復品質升級。同時，卷積神經網路與生成對抗網路等AI先進技術成為古籍影像處理不可取代的核心。
數據治理層面，AI模型精度與適用性高度依賴資料集標註品質、結構化設計與多元特徵建置。為此需持續強化資深人文學者、文資管理者與AI技術人員的跨界協作，確保AI文化遺產修復成果不僅具有學術價值，更具備國際級的公開信賴度。
心智與理念層面，雲微進化科技強調，AI工具不僅提升效率，更牽動文化價值詮釋與歷史共識重塑。台灣唯有抓住AI賦能契機，結合全新修復模式與共創文化思維，方能建構文化資產保存的良性生態循環。
展望未來，AI古文書修復系統不僅可應用於文化資產，亦可延伸至企業知識資產保存、數位教材產製，甚至成為非結構化資訊重組的重要驅動力。這不只是數位工具躍進，更是台灣在文化資產數位保存領域，結合技術、理念與國際標準的全新高維進化。