Interactive Exhibit Composer

研究問題

一份地方田野調查結束後，留下的往往不是一篇文章，而是一堆彼此無序的素材：數十張街景與物件照片、幾段台語華語混講的市場訪談錄音、翻拍的舊招牌與地契史料。在《艷世紀》(yenz.tw)的實際工作中，把這些素材編成一條能讀的敘事線，是最耗時、也最仰賴經驗的一段。困難不在缺工具，而在素材太多、線索太雜：同一張照片可以放進「空間」的段落，也可以放進「人物」的段落；一段訪談可能同時是史料佐證，也是情感轉折。策展人腦中其實同時維持著好幾種可能的排列，而現有的網站後台只允許一種線性輸入。

本研究線要問的是：能不能有一種介面，讓「排列與重排」這件事本身變得便宜，好讓策展人把力氣留給真正需要判斷的地方——哪一條線索值得成為主線，哪一張照片必須留白。

方法與系統構想

構想中的介面採三欄配置。左欄是素材卡片區：每張照片、每段訪談、每則史料都是一張卡片，附帶田野採集階段既有的時間、地點與標註。中欄是敘事線：策展人在此把卡片排成序列與分組。右欄是網站預覽：敘事線的任何改動，即時反映為展覽網站的草稿版面。

AI 的角色限定在中欄的「初稿」與「重排建議」。系統先為每張卡片建立語意表示，將文字與影像描述向量化，再依相似度與既有標註，提出可能的分組與順序——例如把同一街廓的影像聚攏、把提及同一人物的訪談段落連成一線。這一步接續 YENZ XYZ 既有的田調資料結構化引擎 M-01，並以檢索增強生成(RAG)的方式，讓建議只在既有素材庫的範圍內組合，而非憑空生成內容。策展人拖曳卡片即覆寫建議，系統記錄每一次人為改動，作為後續調整的依據。

我們刻意不讓 AI 決定最終順序。它產出的是一份可被推翻的初稿，像資料夾裡先粗分好的隔頁，而非成品。

相關研究與參照

1. Horvitz, 1999 — Principles of mixed-initiative user interfaces, CHI。本研究線的理論骨架：人與系統各自在擅長的時機介入，系統的主動建議必須可被低成本地修正或忽略，正是三欄拖曳介面的設計準則。
2. Mikolov et al., 2013 — word2vec, distributed representations of words。訪談與史料文字的語意表示基礎；卡片之間的「相近」是以分散式表示的距離來估計，而非關鍵字比對。
3. Shneiderman, 1996 — The Eyes Have It: visual information seeking mantra, IEEE。右欄即時預覽與素材總覽的設計依據——先給總覽、可縮放篩選、需要時再看細節，對應大量田野素材的瀏覽需求。
4. Moretti, 2013 — Distant Reading, Verso。提醒我們把整批素材當成一個可被結構化觀看的整體，而非逐則細讀；這正是 AI 初稿階段所處理的尺度。
5. Drucker, 2014 — Graphesis: Visual Forms of Knowledge Production, Harvard UP。策展版面本身就是一種知識的視覺形式；此參照使我們警惕介面的排版預設會如何悄悄塑形敘事，因而堅持把最終判斷留給策展人。

目前進度

本研究線目前為構想階段(concept)。已完成的是問題界定與介面草圖：三欄配置、卡片資料模型，以及 AI 僅介入「初稿與重排」的角色邊界。語意表示與分組建議所需的底層能力，部分可複用 M-01 既有的結構化輸出，但把它接成一個可互動、可即時預覽的編排器，尚未動工。目前沒有可運作的原型，也尚未在真實的《艷世紀》素材上做過端到端測試，因此本頁不宣稱任何效能或可用性數據。

尚未解決的問題有二：其一，影像卡片的語意表示如何與文字對齊，使跨媒材的分組建議可信；其二，如何呈現 AI 的建議，才能讓策展人一眼看出「這是草稿，可以推翻」，而非誤以為是定案。

下一步

下一階段設定三個可驗證的目標。第一，以一批已上稿的《艷世紀》田野手記為素材，離線建立卡片語意表示，人工檢視最近鄰分組是否符合策展直覺，作為建議品質的第一道檢核。第二，製作三欄介面的可互動原型，先只做拖曳與即時預覽，AI 建議以預先算好的靜態結果代入，驗證互動流程本身是否順手。第三，定義一組評估指標：策展人採納建議的比例、每次重排的操作成本、以及對同一批素材，人與系統各自產出的敘事線差異——用以誠實衡量 AI 初稿究竟省了力，還是徒增了要被推翻的雜訊。