你參觀過博物館的庫房嗎？像冰棒直挺挺的小鳥、宛如寶石的甲蟲，還有植物學家常用的臘葉標本（乾燥壓製植物）。標本是封存時光的寶庫，告訴我們過去發生什麼、推測未來的趨勢。不過，如果要數位化博物館典藏，讓資料可以保存、分享、研究者能遠端存取，將是一項費時的工程。
最根本的問題是，寶庫太大、人力太少。以倫敦自然史博物館為例，館內有1250 萬件針插昆蟲、700萬件貝殻與200萬件臘葉標本，總收藏高達8000萬件。每件標本不只影像，還有標籤上的地點、時間、採集者等資訊。如果仰賴人工整理與數位化，遠遠追不上生物多樣性流失的速度。
當AI在全世界刮起旋風，改寫我們習以為常的工作時。倫敦自然史博物館分享他們的最新經驗，使用AI喚醒抽屜裡沉睡的標本，一躍成為能使用和行動的最新利器。
機械手臂進駐庫房：當昆蟲標本坐上數位產線
標本數位化，拍照僅僅是第一步。這個工作還得有能力辨識標本、讀懂古代採集者寫的標籤，還要確認資訊是否完整，以及建置成資料庫格式。如果能有博物館小精靈，把標本從抽屜裡拿出來，放到指定位置拍照，協助檢查與判讀，再把資訊輸入電腦，全部上傳到資料庫，那就太完美了。
這可不是痴人說夢。倫敦自然史博物館正啟動史上最大的館藏數位化與AI自動標注計畫。博物館的AI與創新小組開發結合機械手臂、電腦視覺（computer vision）與語言模型的「產線化」流程，讓機械手臂從抽屜中夾取昆蟲標本、放到黑色背景的轉盤上拍攝影像、轉動角度讀取標籤，再自動擷取標籤上的文字資訊，轉成結構化資料。
當人力從大量的重複工作中解放，時間可以留給更需要專業判斷的任務。若系統偵測到標本脫落、損壞、標籤缺失或無法判讀時，機械手臂就會把標本放到特定區域提醒人員處理。這種「人機協作」的設計，讓數位化更快也更可靠。對博物館而言，AI不再只是「研究輔助工具」，而是成為典藏管理與資料生產的一部分。
解讀百年字跡：AI讓沈睡的檔案開口說話
如果說機械手臂加上電腦視覺能讓資料「連上線」，那另一波AI應用，則是在回答：資料上線之後，誰能用？怎麼用？
像萊姆里吉斯菲爾波特博物館（Lyme Regis Museum）這樣的地方小博物館，保留了大量「索引卡」的藏品記錄。從前，館方得花費大量人力登載卡片內容。現在透過 AI 文字擷取與資料轉換流程，可以快速掃描卡片並轉成可用的數位資料，大幅縮短作業時間。索引卡格式在英國非常普遍，模型一完成，就能與其他地方的博物館共享。AI不再是大館的專利，而成為整個博物館體系的共同工具。這對NGO與研究人員而言，代表更多地方尺度的生物資料，有機會進入公共視野。
打開資料、打開博物館
在與英國國家博物館利物浦館（National Museums Liverpool）的合作中，AI被用來自動生成館藏影像的替代文字（alt-text），協助視障或弱視使用者理解影像內容。從前館方很難大規模以人工撰寫替代文字，而對使用者而言，缺乏文字描述，等同被排除在數位典藏之外。
利物浦館透過 AI 協助產生描述，並搭配人工檢核與文化敏感性考量，在效率與責任之間取得平衡，展現博物館的公共使命——數位化不單只把資料上線，而要讓更多人可親近、理解和參與。
從標本櫃到海關前線：用演算法揪出非法蛇皮
當標本影像、標籤與物種資訊能被快速整理並進入資料庫，博物館的影響力就不僅僅在研究與展示。下一個關鍵問題是：這些標本的價值，能不能走出庫房，到真正需要快速判斷的現場？
倫敦自然史博物館的資料科學家Avellina Leong分享了一個跨域合作案例：博物館聯手倫敦動物學會（ZSL）、倫敦警察廳與海關，試圖用電腦視覺建立「非法蛇皮商品的物種辨識」流程。
過去海關查緝沒收了不少蛇皮皮革製品（例如皮帶、皮包與皮鞋），但因缺乏物種鑑定，使得數位化與公開存取都相當困難。團隊一開始用蛇皮製品的照片來訓練模型，但資料量不足，表現並不理想。後來便改用活體蛇的照片來做訓練，不過活體蛇是圓筒狀，富有光澤，且花紋隨姿勢扭曲盤繞，而皮件是平面的，又經過鞣製染色，甚至被裁切得支離破碎，對 AI 來說，這根本是兩種完全不同的東西。最後，他們靈機一動，將蛇皮的圖樣裁切下來，用其特徵來訓練AI辨識蛇的品種。經過六個月的試驗，在辨識非洲岩蟒（Python sebae）的皮革製品上，準確率甚至達到近九成。
研究團隊的願景是，未來在最易攔截野生動物走私的海關、機場或港口，即使沒有爬蟲專家或分類學家的支援，仍可使用這套AI影像辨識流程，幫助執法人員快速判斷物種，提升查緝效率並降低成本。甚至可以進一步加入不同種類、不同來源的皮革製品資料，延伸不同類群的物種，擴展到其他非法商品。
但講者也坦言，要把模型轉換成第一線能使用的工具（例如APP），還需要更多的資金、時間與跨機構合作。
從抽屜裡的標本，到全球資料庫，再到邊境查緝現場，AI正在重新定義博物館的角色。它不只是保存過去的地方，而是成為連結研究、公共近用（Public Access）與行動的節點。當然，資料標準、系統維運、人員培力與跨機構合作，都是長期挑戰。但這些案例已經清楚顯示：當AI被用在最需要的地方，並與博物館的專業深度結合，它帶來的並不是炫目的科技展示，而是更扎實、可擴展的公共價值。
