Interactive Exhibit Composer
A mixed-initiative authoring interface for turning field archives into curated web exhibits
一條探討人機協作策展的研究線。將田野採集而來的照片、訪談與史料視為可編排的素材卡片,由系統依語意提出敘事順序與分組草稿,策展人以拖曳直接改寫,再即時生成展覽網站的初步版面。核心命題是:AI 承擔初稿與重排的勞動,策展判斷仍完全交還給人。
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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
三欄介面的可互動原型 /composer/ 已上線。素材是《艷世紀》15 篇真實手記卡,左欄為素材庫、中欄排敘事線、右欄即時生成展覽預覽,拖曳即改寫、預覽即時反映。其中「語意排序」不是隨機建議:它讀取 RP-01 星圖的 embedding 降維座標,計算卡片間的最近鄰鏈,因此提出的順序是真實的語意鄰近,而非亂數排列。這一步驗證了「排列與重排變便宜」這個核心命題在真實素材上可運作。
侷限清楚:目前原型完成的是介面與排序邏輯。分節的敘事建議、文案初稿與版型系統屬於下一階段,尚未動工。
下一步
下一階段設定三個可驗證的目標。第一,在 /composer/ 現有的最近鄰排序之上,加入分節的敘事建議——不只給相鄰順序,而是提出可被推翻的分組草稿,並記錄策展人採納與覆寫的比例。第二,接上文案初稿與版型系統,讓右欄的預覽從排列草圖進一步生成可讀的展覽頁雛形。第三,定義一組評估指標:建議採納率、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。