基于生成式人工智能的博物館觀眾互動體驗優化研究

0引言

博物館作為連接精神文明與物質文明的重要紐帶，肩負著傳承歷史、弘揚文化、展示文明成就的重要社會使命。數字時代的到來促使博物館逐步由傳統的靜態展覽向以觀眾為中心的個性化、多樣化、互動化體驗模式轉型。特別是2022年ChatGPT的發布，使生成式人工智能迅速進入大眾視野，引發社會各界對其在文化領域應用的高度關注。近年來，生成式人工智能憑借強大的內容生成能力、語言理解與交互性能，在文化傳播領域展現巨大潛力，成為推動博物館數字化與智慧化轉型的重要動力。相較于傳統數字技術，生成式人工智能可廣泛應用于智能導覽、互動體驗、虛擬數字人服務等多元場景，既豐富了觀眾的文化消費方式，也拓展了博物館與觀眾的互動深度，重塑了整體參觀體驗與內容呈現方式。因此，博物館積極引入生成式人工智能，探索其應用創新，不僅有助于優化觀眾互動體驗、提升文化傳播效果，更將助力博物館事業高質量發展，增強全社會對文化傳承與創新的關注與熱情。

1生成式人工智能與博物館觀眾互動體驗

1.1生成式人工智能概述

生成式人工智能（GenerativeAI）是指通過人工智能技術自動化生成文本、圖像、視頻、音頻等多類型內容的計算機技術[1]。該技術已在影視、游戲、音樂等領域展現出廣泛應用潛力，覆蓋文本、圖像、音視頻、代碼、游戲、3D模型等維度。其應用場景不僅包括面向消費者（toC）和面向企業（to B）的商業實踐[2]，更在諸多領域引領著行業的發展與變革。在文本生成領域，代表模型如GPT系列，能夠創作故事、對話等內容；圖像生成領域有Midjoumey、DALL-E等創新工具，支持高質量圖像創作與風格遷移；視頻生成領域則依托Sora、Runway等技術，高效生成富有創意的視頻作品。相較于傳統設計方式，生成式人工智能具備更強的創新性、自動化與可擴展性，能夠基于用戶數據快速生成個性化方案，顯著提升內容創作效率。

1.2博物館觀眾互動體驗概述

博物館觀眾互動體驗是指觀眾在參觀博物館的過程中，通過感官與展品、展覽環境及其他觀眾產生互動的過程與感受?；芋w驗質量的提升不僅能夠提升觀眾滿意度，還能推動博物館文化傳播效果的整體提升，因而逐漸成為衡量博物館服務成效和展覽質量的重要維度[3]。當前，豐富的互動方式能夠有效激發觀眾特別是年輕群體的參與意愿，延長其停留時間，個性化與沉浸式的互動體驗日益成為核心需求。這一變化對傳統展陳方式構成挑戰，促使博物館不斷創新傳播策略。生成式人工智能的興起，為優化博物館互動體驗提供了新路徑。這一技術能夠實時分析和精準把握觀眾行為與偏好，未來有望提供更加智能化與個性化的定制服務，進一步豐富觀眾參觀路徑，有效增強互動體驗效果，最終實現觀眾與博物館之間更為緊密的情感文化聯結。

2生成式人工智能優化博物館觀眾互動體驗的路徑分析

2.1 個性化服務

生成式人工智能通過分析觀眾的個人數據，如歷史行為、興趣偏好和參觀記錄，能夠構建個性化互動內容和體驗場景，提升觀眾參與度和滿意度?！扒榫硨W習模式”指出，觀眾的個人背景、動機和先前經驗在博物館學習中起著關鍵作用。觀眾的個性化特征顯著影響其參觀體驗的深度與滿意度，博物館學習是個人、社會和物理情境交互的結果，個體的先驗知識和興趣在其中扮演著重要角色。人工智能技術的發展促使博物館能夠更精準地捕捉和分析觀眾的行為數據，從而提供個性化服務。例如，有研究提出一種結合顯性和隱性訪客畫像的方法，通過使用藍牙低能耗（BLE）智能徽章收集遙測數據，實現對訪客的精確定位和動態分組，從而根據實時接近度和共同興趣提供個性化的內容推送。該方法在遵循數據隱私和倫理規范的前提下，顯著提升了訪客的參與度和滿意度[4]。生成式人工智能通過整合觀眾的個人數據和行為分析，結合先進的深度學習算法，為博物館提供了實現個性化互動體驗的有效路徑。

2.2沉浸與情境構建

生成式人工智能與虛擬現實（VR）、增強現實（AR）技術的融合，為博物館打造高度逼真的虛擬環境和互動情境提供了技術支撐，有效提升觀眾的沉浸感和在場感?！靶牧骼碚摗敝赋?，當個體完全沉浸于某一情境時，會進入高度專注、時間感喪失、情緒積極的“心流”狀態，從而獲得深層次的愉悅體驗。在博物館情境中，觀眾借助沉浸式技術更容易達到這種狀態，增強對展覽內容的理解和記憶?；诩夹g接受模型（TAM）和心流理論的研究表明，觀眾對沉浸式技術的感知有用性、易用性，以及在體驗過程中產生的愉悅感和專注度，顯著影響其滿意度和態度，進而影響其行為意圖[5]。這說明，沉浸式技術通過增強感官刺激和情境交互，能夠有效提升觀眾的現場體驗感和認知效能。

2.3情感交互

生成式人工智能通過識別和響應觀眾的情緒狀態與情感需求，能夠顯著提升博物館互動體驗的情感效果。“情感計算”理論指出，賦予計算機識別、理解、表達和適應人類情感的能力，有助于構建和諧的人機交互環境，從而使計算機具有更高、更全面的智能。技術系統通過識別、理解與回應用戶的情感狀態，有效提升用戶體驗的滿意度與情感共鳴。在博物館實踐中，情感交互已被用于提升觀眾的互動興趣和情感共鳴。例如，挪威蒙克博物館實施的項目允許觀眾選擇情緒并與相關畫作互動，同時通過計算機視覺技術分析觀眾的情感反應[6]。研究發現，融合AI技術的沉浸式環境能夠有效提升觀眾的情感參與度，凸顯了情感交互在優化觀眾體驗中的重要性。

2.4互動反饋

生成式人工智能通過實時感知并響應觀眾需求，增強了博物館互動體驗的即時性與參與感。目前，生成式人工智能已廣泛應用于智能導覽系統，借助自然語言處理（NLP）和即時對話技術，實現與觀眾的實時互動。例如，基于大型語言模型（LLMs）的虛擬導覽系統VirtuWander，能夠實時理解觀眾的查詢內容，并以多模態形式快速反饋，提供個性化導覽體驗，展現出生成式人工智能在滿足觀眾即時互動需求方面的顯著優勢[7]。研究表明，互動過程中的及時反饋能夠有效增強觀眾的認知和情感互動效果。荷蘭博物館Oyfo的研究團隊開發了集成AI圖像生成技術的互動反饋系統，通過精準地捕捉與分析觀眾的即時體驗與反饋需求，提高了反饋信息質量和觀眾參與度。該系統提高了博物館互動反饋機制的有效性，促進了博物館與觀眾之間更深入且富有意義的互動交流。這一實踐表明，生成式AI在博物館反饋機制優化和交互體驗提升中具有廣闊的應用前景。

3生成式人工智能在博物館互動體驗應用中面臨的挑戰3.1技術方面

首先，生成式人工智能在實際應用過程中面臨數據質量和隱私保護問題。AI技術高度依賴大規模數據集及精細算法訓練，數據質量直接影響內容生成的精準度和可信度。同時，大規模采集觀眾數據可能引發個人隱私風險，尤其在數據保護意識不斷提升的背景下，數據安全和隱私保護已成為AI應用的一大瓶頸。博物館利用生成式AI提供個性化導覽服務時，需平衡數據收集與隱私保護的關系，確保數據來源可靠并保護觀眾隱私。

3.2倫理與社會接受度

從倫理層面來看，生成式AI技術應用于博物館互動體驗面臨社會接受度和公眾信任挑戰。一些觀眾可能對AI技術的應用存有疑慮，表現為對人工智能生成內容的真實性、可信度以及權威性的質疑。這種疑慮可能削弱觀眾的互動體驗質量，甚至降低博物館的社會認可度。此外，生成式AI生成的內容可能涉及對文化歷史的曲解或虛構，進而引發倫理爭議和社會輿論風險。因此，博物館在推廣AI互動技術時，需格外關注倫理界限和社會輿論的管理與引導，尊重并保護歷史文化的真實性和完整性。

3.3博物館運營管理

從博物館運營的視角來看，生成式AI技術的應用對成本控制、投入產出平衡提出了更高要求。生成式AI技術的引進和運維往往需要較高的技術和資金投入，博物館必須綜合考量投入產出效益，避免資源浪費與應用低效。此外，博物館工作人員在接受新興技術過程中，可能存在知識儲備不足、技術適應性較差等問題，制約了技術應用效果和互動體驗優化。因此，只有加強生成式人工智能在文博行業的應用實踐、培養專業應用人才、打破技術壁壘，才能推動博物館發展，提升觀眾互動體驗效果。

4結語

隨著人工智能技術的發展，生成式人工智能為優化博物館觀眾體驗注入了全新動力。其通過個性化服務、沉浸與情境構建、情感交互、互動反饋等多維路徑，有效提升了博物館觀眾互動體驗，豐富了參觀過程。然而，技術成熟度、倫理與社會接受度等問題仍制約著其廣泛應用。展望未來，隨著技術的持續演進、應用場景的拓展及倫理治理的完善，生成式人工智能將在推動博物館智慧化發展、深化文化傳播與公眾教育功能方面發揮更加重要的作用。

參考文獻：

[1]盧宇，余京蕾，陳鵬鶴，等.生成式人工智能的教育應用與 展望：以ChatGPT系統為例[J].中國遠程教育，2023， 43（4）：24-31，51.

[2］張健，王雨心，袁哲.AIGC賦能傳統文化傳承設計方法與 實踐：以山西省永樂宮數字化展示中心方案設計為例［J]． 設計，2023，36（17）：30-33.

[3]牛美慧，沈寅秋.淺析當今博物館陳列與觀眾互動實踐的 形式與意義［J].博物院，2022（5）：103-107.

[4]Ivanov R. Advanced visitor profiling for personalized museum experiencesusing telemetry-driven smartbadges［J].Electronics，2024，13 （20）：3977.

[5]Liu Q， Sutunyarak C. The impact of immersive technology in museums on visitors'behavioral intention[J].Sustainability， 2024，16 （22）： 9714.

[6]Benford S，Sundnes Lovlie A，RydingK，et al. Sensitive pictures： emotional interpretation in the museum[C]//ACM.Proceedings of the 2O22 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.NewYork，NY，USA：ACM，2022：1-16.

[7]Wang Z， Yuan L-P，Wang L，et al.VirtuWander： Enhancing Multi-modalInteraction forVirtual TourGuidancethrough LargeLanguage Models[C]// ACM.Proceedings of the 2024 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Honolulu，HI，USA：ACM，2024：1-20.