Jak wynika z wiadomości Europeana Pro na początku tego roku, sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał dla sektora dziedzictwa kulturowego. Oferuje on możliwość generowania obszernych ilości danych w celu wzbogacenia zbiorów dziedzictwa, co ułatwia ich eksplorację i wzajemne powiązania. Począwszy od grudnia 2019 r. grupa zadaniowa EuropeanaTech AI w odniesieniu do GLAMs miała na celu przeprowadzenie analizy sytuacji w celu zbadania roli i wpływu tej technologii w sektorze oraz lepszego zrozumienia projektów, które z niej korzystają.
Badanie sektora
We wrześniu 2020 r. grupa zadaniowa przeprowadziła ankietę wśród specjalistów pracujących w galeriach, bibliotekach, archiwach i muzeach (GLAM), instytucjach badawczych i szerzej pojętym przemyśle (w tym u dostawców technologii i w branżach kreatywnych). W ankiecie otrzymano 56 odpowiedzi, a wyniki dają cenny wgląd w wykorzystanie sztucznej inteligencji w sektorze dziedzictwa kulturowego.
Prawie wszyscy respondenci (91,8 %) byli zainteresowani co najmniej jednym tematem związanym ze sztuczną inteligencją, a ponad połowa z nich (54 %) posiadała wiedzę fachową w tej dziedzinie. Kilka osób przyznało, że pracuje już nad projektami związanymi ze sztuczną inteligencją, których głównym celem jest cyfryzacja i wykrywalność. Wiele osób zgłosiło jednak również wyzwania związane z pracą ze sztuczną inteligencją, w szczególności w odniesieniu do umiejętności i wiedzy fachowej wymaganych w projektach od pracowników oraz braku odpowiednio opatrzonych uwagami danych szkoleniowych.
Spostrzeżenia z wywiadów
Oprócz ankiety grupa zadaniowa przeprowadziła wywiady z ośmioma specjalistami ds. dziedzictwa kulturowego z różnych instytucji europejskich. Ich odpowiedzi dodają bogate spojrzenie na podejścia instytucji dziedzictwa kulturowego do sztucznej inteligencji i są uwzględnione w sprawozdaniu jako studia przypadków.
Wszyscy, z którymi przeprowadzono wywiady, zgodzili się, że sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał dla dziedzictwa kulturowego i chcieli zbadać jej dalsze wykorzystanie. Z wielu odpowiedzi jasno wynikało, że sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz większą i cenniejszą rolę w całej działalności organizacji kulturalnych, zwłaszcza w odniesieniu do dostępu, ekstrakcji metadanych i wzbogacania. Jednak, podobnie jak w badaniu, wiele osób odniosło się do wyzwań związanych z pracą ze sztuczną inteligencją, podkreślając potrzebę współpracy między departamentami, trudny brak danych z odpowiednimi adnotacjami oraz złożoność integracji sztucznej inteligencji z istniejącą infrastrukturą. Wyrazili również obawy dotyczące etyki oraz tego, w jaki sposób najlepiej wykazać i przekazać wartość stosowania sztucznej inteligencji.
Refleksje nad sprawozdaniem: wyzwania i szanse
Z wyników tej grupy zadaniowej jasno wynika, że projekty w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego są już realizowane w ramach GLAM i są realizowane od kilku lat, nawet jeśli nie zawsze były widoczne. Mamy nadzieję, że wyniki tej grupy zadaniowej będą jednym ze sposobów dzielenia się tą pracą i jej promowania!
Chociaż obserwujemy wyraźne zainteresowanie sztuczną inteligencją i entuzjazm dla niej w całym sektorze, istnieją również przeszkody. Ludzie zgłaszali, że może upłynąć dużo czasu, zanim wyniki strategii lub badań AI staną się widoczne, co oznacza, że czasami może być wyzwaniem przekonanie organizacji o konieczności pracy. Raport daje wgląd w główne wyzwania stojące przed GLAM, począwszy od dostępu do danych szkoleniowych, względów etycznych i kwestii związanych z zwiększaniem skali projektów po wdrożenia w całej instytucji. Sztuczna inteligencja nie jest postrzegana jako "szybka poprawka technologiczna" dla nauk humanistycznych, a właśnie ze względu na ten czasochłonny aspekt wymiana danych i wiedzy wydaje się niezbędna dla kontynuacji i sukcesu tych projektów.
Plany na przyszłość
Społeczność EuropeanaTech będzie nadal wspierać wymianę wiedzy na temat sztucznej inteligencji i dążyć do dalszej współpracy z innymi inicjatywami w celu zwiększenia jej wpływu. Grupa zadaniowa i grupa sterująca EuropeanaTech przedstawiły punkty działania na potrzeby tych przyszłych prac, które koncentrują się na następujących tematach: wymiana wiedzy, wymiana danych i wkład strategiczny:
Chcemy osiągnąć wymianę wiedzy poprzez serię webinariów EuropeanaTech x AI oraz poprzez organizowanie innych wydarzeń, które koncentrują się na konkretnych tematach i współpracy z Cultural AI Lab, AI4LAM i The Museums + AI Network. Jeśli masz pomysł, skontaktuj się z kierownikiem ds. badań i rozwoju Europeany Antoine Isaac, [email protected].
W następstwie wyzwania, jakim jest EuropeanaTech dla zbiorów danych dotyczących AI/ML, Europeana zaczęła publikować zbiory danych potencjalnie interesujące dla zastosowań AI pod patronatem społeczności Europeana w Zenodo. Pierwszym wkładem jest zestaw danych klasyfikacji stylów z projektu V4Design.
Strategiczny wkład będzie opierał się na rozważaniach zawartych w niniejszym sprawozdaniu końcowym, w tym na integracji i łączeniu nowych systemów sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami, publicznym udostępnianiu modeli wyszkolonych w dziedzinach specyficznych dla kolekcji dziedzictwa kulturowego, wdrażaniu sztucznej inteligencji w sposób uwzględniający kwestie etyczne i prawne oraz zmniejszaniu śladu węglowego modeli szkoleniowych i przetwarzania na dużą skalę.
Śledź prace EuropeanaTech, aby dowiedzieć się, jak postępuje ten proces, oraz pobierz i przeczytaj sprawozdanie w całości!