(AI) w poprawie dostępu do archiwów fotograficznych i zarządzaniu nimi. W instytucjach archiwalnych stale przybywa fotografii cyfrowych i analogowych, przez co tradycyjne metody gromadzenia i opisywania tych materiałów stają się niewystarczające. Przegląd podkreśla potencjał AI, w szczególności rozpoznawania obrazów (widzenia komputerowego, CV), w rozwiązywaniu problemów związanych z przetwarzaniem dużej liczby obrazów cyfrowych. Algorytmy CV, takie jak wykrywanie obiektów i klasyfikacja obrazów, mogą automatyzować generowanie metadanych, oferując archiwistom nowe narzędzia pozwalające na bardziej efektywne zarządzanie gromadzonymi zbiorami. Wdrożenie AI w praktyce archiwalnej budzi jednak istotne obawy natury etycznej, szczególnie w obszarze błędów nierozerwalnie związanych ze zbiorami danych szkoleniowych i technologiami takimi jak rozpoznawanie twarzy. W artykule, poprzez różne studia przypadków, pokazano, że interdyscyplinarna współpraca między archiwistami, specjalistami AI i badaczami ma kluczowe znaczenie dla opracowania skutecznych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Projekty typu CAMPI i Finnish Wartime Photograph Archive ilustrują praktyczne korzyści płynące ze stosowania AI, jednocześnie podkreślając potrzebę rozwijania przez archiwistów umiejętności z nią związanych. Zebrany przegląd literatury może służyć jako podstawowe źródło dla badaczy i praktyków archiwalnych zainteresowanych wykorzystaniem AI do poprawy dostępu do archiwów fotograficznych.
EN
The literature review explores the role of Artificial Intelligence (AI) in enhancing access to and management of photographic archives. As digital and analog photographs proliferate in archival institutions, traditional approaches to organizing and describing these materials are increasingly inadequate. The review highlights the potential of AI, particularly computer vision (CV), to address the challenges associated with processing large volumes of digital images. CV algorithms, such as object detection and image classification, can automate tasks like image metadata generation, offering archivists new tools for organizing collections more efficiently. However, the adoption of AI in archival practice raises important ethical concerns, particularly regarding biases inherent in AI training datasets and technologies like facial recognition. Through various case studies, the review demonstrates that interdisciplinary collaboration between archivists, AI specialists, and scholars is crucial to developing effective AIdriven solutions. Projects like CAMPI and the Finnish Wartime Photograph Archive illustrate the practical benefits of AI, while emphasizing the need for archivists to develop AI and visual literacy. This review serves as a foundational resource for archival scholars and practitioners interested in utilizing AI to improve access to photographic archives.
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.