回顾近年来几个与「人工智慧」（AI）发展有关的重要时间点，包括：2022年11月30日，美国人工智慧研究实验室「Open AI」发表ChatGPT语言模型并且开放社会大众运用，让人工智慧相对便利运用到一般人的生活中。2024年2月15日Open AI再度发表影片生成模型Sora，透过指令产生对应的动态影像（moving image）内容，其示范影片让已经习惯于电脑合成影像 （Computer-generated imagery, CGI）的大众，对运用人工智慧生成影像，有许多关注和想像。回顾国内，美国科技公司辉达（NVIDIA）的共同创办人暨执行长、台裔美籍企业家黄仁勋，于2024台北国际电脑展（COMPUTEX 2024）发表主题演讲，谈论人工智慧产业的下一阶段，被媒体喻为「AI教父掀起『仁来疯』」，引起国内对于人工智慧更高度的讨论。而人工智慧对于各项现有产业的应用将会产生的影响，乃至于目前尚不存在但会因为人工智慧而出现的未来工作，也成为讨论的焦点。
2024年10月，在法国里昂举办以经典电影为策展主轴的卢米埃影展（Lumière festival），其项目之一「国际经典电影市场展」（Marché International du Film Classique, MIFC），为期4天的活动中，由法国视听中心（National Audiovisual Institute, INA）以论坛型式和影像修复相关专家，讨论人工智慧运用在推广影视听文化资产，与未来相关法令议题。其关注的焦点在于，法国视听中心开发以AI用于宣传其视听文化资产的工具，并探讨法国和国际间围绕在使用AI相关领域时的法律和监督架构。负责该电影市场展节目策划协调项目的杜萧萨（Gérald Duchaussoy）也在媒体报导中表示，愈来愈多影像修复单位运用AI加速影视内容的数位修复速度，也促使修复工作能以更低的成本进行。当各界开始讨论人工智慧在各领域的运用，影视文化资产保存和运用范畴中的「动态影像修复」将如何运用AI，有什么可能的想像？
修复动态影像是人力密集的作业，AI辅助可望提升量能
动态影像的修复，在类比讯号的时代过往所涵盖的范围在于电影、电视的影像为主，这两项媒体以其原本记录影像内容的载体和播映的管道做为区别。简言之，电影以底片拍摄，之后冲印成为放映用的胶卷并在电影院透过投影放映；电视在发展的初期，其动态影像内容的记录载体也运用底片拍摄，但其技术很快便发展到以磁带做为载体，透过电波传送到家户。在有线电视发展之后、电视全面数位化的影像制作和网路传输技术之前，仍旧以磁带为主要的载体形式。
回到前述动态影像的修复，所说的也是指上述对于两项类比载体和其影像内容的「修复」，目的是让动态影像内容得以被延续观看、运用，或正确解读。载体随著时间久远而造成的内容破坏所进行的修复，其复原程度有限。但数位化后的技术修复有较大的技术空间，数位化后的影像内容即为「讯息」，针对讯息所做的修复，让许多类比格式所受的限制不在。
因此，在讨论动态影像的修复之前，必须明白修复的是前述哪一个部分、以及进行的程序为何，将影像「数位化」后再以修复软体在电脑上进行的修复，则称之为「数位化修复（digital restoration）」。然而，数位制作技术之后产生的动态影像，在未来是否仍需要「数位化修复」，将是另一项议题；在此可以较为武断的预测，数位制作的动态影像因为其存在形态为资讯，除非是档案受损，否则要被修复的可能性低；但因应播映格式与画质需求做的影像像素「升级」或是观看格式变化，则是产业界开始面临的课题。
传统上对于载体的直接修复称为「物理修复」，是由专业的修复人员对保存条件不佳、或随时间过程而耗损的载体进行清洁、补强等的修复或是维护过程；在胶片的范畴里也会以「影片整饬」（film preparation）做为初步物理维护。整饬人员的养成需要专业培养，进行物理修复的程度也需要有严谨的事前评估，以现阶段的专业设备而言，物理条件过差的胶片或是磁带让数位化无法顺利进行，或是载体在机器操作过程产生损坏，造成影像内容本体无法再被播映。
动态影像需要修复的状态不一，或因为胶片药膜剥落、反复放映造成的刮擦痕迹、保存不佳产生片基扭曲等情况，而需要人的判读来进行「修复」。在此先不做动态影像修复技术或是修复伦理的讨论，但以现行的物理修复过程和透过电脑软体操作的数位化修复而言，「人力密集」是修复动态影像过程的关键词<!–__ANNOTATION__={"text":"（注）","annotation":"