Gen-Diaolou：用于开平碉楼历时性理解与保护的综合AI辅助交互系统

文献标题

Gen-Diaolou: An Integrated AI-Assisted Interactive System for Diachronic Understanding and Preservation of the Kaiping Diaolou

出版信息

• 主题领域: 基于人工智能的文化遗产理解与保护系统。
• 关键词: 文化遗产，开平碉楼，生成式人工智能，历时性理解，保护意识，人机交互，交互系统，参与式设计，叙事参与，博物馆研究。

背景与问题

• 问题/挑战: 开平碉楼作为联合国教科文组织世界遗产，面临保护、可持续发展及社区参与的挑战。现有的文化遗产（CH）参与方式通常缺乏参与性和沉浸性元素，而生成式人工智能（GenAI）在文化遗产中的应用则因历史不准确、美学同质化及文化误表而受到限制。
• 重要性: 应对这些挑战对于保护碉楼的历史和文化意义、提升公众意识以及实现可持续遗产实践至关重要。
• 动机与相关研究: 以往研究探讨了人工智能在文化遗产中的应用，例如虚拟重建和叙事讲述，但这些方法往往难以在创造性与历史准确性之间取得平衡。在实际文化遗产场景中部署基于生成式人工智能的系统，尤其是用于促进历时性理解和保护意识方面，仍存在研究空白。

解决方案

• 提出的方法: Gen-Diaolou 是一个集成的人工智能辅助交互系统，结合了用于学习的 知识模块 和用于创造性探索的 生成式人工智能模块，以支持文化遗产的理解与保护。
• 创新点:
  1. 引入连接过去、现在和未来视角的历时性叙事框架。
  2. 开发真实性保障机制以确保生成内容的历史准确性和文化适切性。
  3. 集成对话代理以增强沉浸式、基于探究的学习体验。
  4. 对系统在知识获取、保护意识和用户体验方面的影响进行实证评估。
• 流程与关键技术:
  • 通过专家访谈和共同设计工作坊进行形成性研究（N=14），确定设计目标。
  • 开发 Gen-Diaolou 系统，包括历史学习、风险评估和未来保护模块。
  • 实施真实性保障机制以平衡创造性与历史真实性。
  • 通过试点研究（N=18）和基于博物馆的实地研究（N=26）评估系统，比较基线条件与生成式人工智能增强条件。

结果

• 具体发现:
  • 在事实知识（试点研究中平均增长6.11项）和概念理解（实地研究中2.15项对比1.31项）方面显著提升。
  • 在生成式人工智能增强条件下知识保持率更高（8.77对比7.46，满分10分）。
  • 在五个维度上的保护意识显著提升，生成式人工智能条件下的增益具有统计学意义。
• 相较基线的优势:
  • 生成式人工智能增强条件在概念学习、知识保持率和保护意识方面优于基线。
  • 在创造性支持、沉浸感和可用性指标方面表现更优。
• 实验/评估:
  • 试点研究通过测验、NASA-TLX和UEQ评估可用性、工作负荷和学习成果。
  • 实地研究通过知识测验、CAI-CH、SUS和CSI量表以及定性访谈比较基线与生成式人工智能条件。
• 局限性与未来工作:
  • 参与者群体中专业遗产从业者代表性不足。
  • 知识保持的评估时间较短；需要开展长期研究。
  • 未来研究应探索更广泛的社区参与，并优化解释性代理的支架设计。

总结

Gen-Diaolou 是一个旨在通过历时性叙事和创造性共创增强开平碉楼参与度的人工智能辅助系统。实证研究证明了其在提升知识、促进保护意识以及支持沉浸式、基于探究的学习方面的有效性。系统通过真实性保障机制和对话代理的集成，确保了历史真实性，同时支持创造性探索。该研究强调了人机协作在文化遗产中的潜力，并为未来系统提供了框架，使用户能够成为遗产的主动解释者和守护者。