找一張照片怎麼這麼難？──用 AI 找回相簿裡的社群記憶




Denny Huang

2026/08/18 @台灣人工智慧年會

https://denny.one/AIA-Conf-2026/

Denny Huang

挑選一張合適的照片，簡單嗎？

一張照片被決定的背後

  • 載體是什麼？
  • 受眾是誰？
  • 閱讀到的脈絡是什麼？
  • 希望傳達的感受？
  • 視覺的重點在哪？
  • 有沒有什麼風險？

不能依相簿找圖，需要用意圖來找圖

從相簿知道

哪一年、哪場活動、何時拍攝、原始標題

真正的需求

互動感、活動規模、品牌露出、工作行為、
留白與裁切

社群貼文 贊助提案 招募網站 活動回顧

需要知道的不只「照片裡有什麼」，還有「照片能拿來做什麼」。

挑選照片的人

  • 懂得上述考量嗎？
  • 對於組織的認知有多深？
  • 是否具有拍照當下的情境認知？
  • 看得完照片嗎？

照片都在，找法傳承不易

27,343

張活動照片

102

本 Flickr 相簿，自 2013 年累積

照片保存在相簿裡，找圖經驗卻留在少數人的腦中。

不熟悉歷年相簿，也挑完了 12 張照片

2025 年加入籌備團隊，且未向資深成員求助

5 張

AI 挑選直接採用

4 張

看過候選後補充需求

3 張

人透過 Finder 直接定稿

全數進入 SITCON 2027 網站

專案開發狀況

讓 AI 先認識整個相簿

Flickr 原始照片
→
AI 產生
場景、用途與構圖 metadata
→
可搜尋照片索引
→
人類使用 Finder
＋ AI Agent
同一份索引，同時讓人與 AI 找得到照片。

做完才發現，也容易用來展示會議廳空間

候選照片，也在幫人形成需求

第一次描述
場務的部分找搬東西
→
看過候選之後
要有多個人搬東西
人不一定能在搜尋前說清楚，卻常能在看到候選後立刻知道哪裡不對。

怎麼知道索引不只是在單一案例中剛好有效？

101 個
工作情境
→
找圖 Agent
只讀 metadata
→
每題排序
5 張候選
→
出題 Agent
看原圖驗收
88 / 101
第一候選通過
98 / 101
前五張內找到通過候選
出題、搜尋與驗收皆由獨立 context 的 GPT-5.5 xhigh Agent 完成

當 AI 看得完全部，新的難題是意圖與脈絡

AI

能夠快速理解大量內容，建立描述與候選。

人與 AI

互動協作把模糊想法逐步轉成可搜尋條件。

人

決定這次想傳達什麼，並承擔最後採用。

AI 幫助我們認識整個相簿；人類仍要決定這一次想讓照片說什麼。

你所在的組織，也有一座這樣的「相簿」嗎？

  • 「找出當初為什麼做這個決定的會議片段」
  • 「找一份能回答這次客戶問題的舊文件」
  • 「找一張適合這次受眾與版面的品牌素材」
  • 「找出可以支持這項判斷的歷年資料」

內容可能早已保存，把工作的意圖說明白才是最大難題。

被活用的照片，
才能真正成為社群記憶

SITCON Flickr Photo Finder GitHub repository 預覽
SITCON Flickr Photo Finder GitHub repository QR code SITCON Flickr Photo Finder github.com/sitcon-tw/flickr-photo-finder

Q & A

Thanks for listening

本投影片採用 CC BY-SA 創用 CC「姓名標示-相同方式分享 4.0 國際」授權條款釋出 ・ Marp Marp 製作

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