編者按近年來人工智能技術(shù)飛速發(fā)展尤其是ChatGPT、DeepSeek等生成式人工智能技術(shù)的興起，為歷史研究和教學(xué)帶來新的機(jī)遇,。借助人工智能技術(shù),，歷史學(xué)家們可以便捷地獲取數(shù)據(jù)、釋讀史料,，發(fā)現(xiàn)不同文本之間存在的關(guān)聯(lián),。此外，運(yùn)用人工智能進(jìn)行歷史模擬,，也逐漸成為歷史教學(xué)中積極探索的方向,。人工智能為史學(xué)研究帶來便利的同時(shí)，也給歷史學(xué)家的工作帶來不少挑戰(zhàn),，如學(xué)者們必須注意到生成式人工智能引用的已有數(shù)據(jù)可能會存在價(jià)值偏見,，進(jìn)而影響輸出內(nèi)容的真實(shí)性等。人工智能與歷史學(xué)之間如何共融共生,？人工智能時(shí)代歷史學(xué)家應(yīng)該如何提升技能,，積極運(yùn)用新技術(shù)，推進(jìn)歷史知識生產(chǎn)和公共歷史實(shí)踐呢？基于此,，本版特刊發(fā)專題文章,，以期對上述問題作出回答。作者：向靜（中國社科院大學(xué)數(shù)字史學(xué)研究中心副教授）當(dāng)前AI（人工智能）正在逐漸改變世界,，成為政府決策,、醫(yī)療干預(yù)、金融交易,、司法審議,、環(huán)境保護(hù)、科學(xué)研究等領(lǐng)域的重要“參與者”,。歷史學(xué)者將要面對的是一個(gè)前所未有的與AI共生的時(shí)代。不過,，到目前為止,，大多數(shù)學(xué)者并不認(rèn)為AI會從根本上改變歷史學(xué)，或者歷史學(xué)會對AI發(fā)揮關(guān)鍵性的作用,。這種態(tài)度部分源自于人文學(xué)者將AI理解為機(jī)器能力的進(jìn)展,，從而把接受AI視為純粹的技術(shù)問題。1956年,，美國科學(xué)家約翰·麥卡錫提出了“Artificial Intelligence（人工智能,，簡稱AI）”這一術(shù)語，指代能展示人類智能行為的計(jì)算機(jī)系統(tǒng),。數(shù)十年后,，隨著計(jì)算能力提高、有了可用的大規(guī)模數(shù)據(jù)集,，在2010年代中期,，出現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的算法決策系統(tǒng)與預(yù)測性的機(jī)器學(xué)習(xí)，“人工智能”的涵義不斷擴(kuò)展,，代表了IT系統(tǒng)（包括機(jī)器或軟件系統(tǒng)）通過學(xué)習(xí)和解釋龐大的人類記錄數(shù)據(jù),，實(shí)現(xiàn)模擬人類認(rèn)知能力的一系列技術(shù)、方法和流程,。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法和模型走出了學(xué)術(shù)研究與科學(xué)實(shí)驗(yàn),，開始應(yīng)用于商業(yè)、醫(yī)療,、教育以及國家戰(zhàn)略等層面,。戲劇性的轉(zhuǎn)變發(fā)生在2022年底，生成式AI的應(yīng)用ChatGPT問世,，上線兩個(gè)月,，活躍用戶達(dá)到1億人，在引起廣泛關(guān)注的同時(shí),，也促進(jìn)中國開發(fā)的諸多大語言模型（LLM）投放市場,。2024年底,，DeepSeek上線并同步開源的V3模型，以其創(chuàng)新的模型構(gòu)架和高性價(jià)比點(diǎn)燃了民眾以中文使用AI的極大熱情,。通過ChatGPT,、DeepSeek、Kimi,、豆包這些國內(nèi)外聊天機(jī)器人,，AI對于普通人變得觸手可及。人們能運(yùn)用自己熟悉的語言指示機(jī)器執(zhí)行任務(wù),，個(gè)人的決策,、行動(dòng)隨時(shí)可以參考、調(diào)用算法和模型,，機(jī)器的回應(yīng)不僅符合人類表達(dá)的邏輯,，順暢自然，還能針對個(gè)人的輸入進(jìn)行調(diào)整,，如同一個(gè)適應(yīng)性強(qiáng),、情緒穩(wěn)定的同伴，使人感到親近,。在與人類的互動(dòng)關(guān)系上,，這是人工智能一次革命性的飛躍，大語言模型不僅是一項(xiàng)在語義空間里應(yīng)用生成式人工智能的典型技術(shù),，還下沉到日常生活,，拉近了人類歷史與現(xiàn)實(shí)之間的互動(dòng)關(guān)系。雖然到目前為止,，人們還無法解釋人工智能算法在內(nèi)部運(yùn)行的機(jī)制細(xì)節(jié),，但通過其訓(xùn)練過程，可以看到它正在為人類歷史與現(xiàn)實(shí)的關(guān)系提供一種從未有過的數(shù)字交互模式,。以生成式AI為例,，開發(fā)者為了讓AI理解人類語言的指令，實(shí)現(xiàn)人機(jī)連貫對話,，主要讓機(jī)器學(xué)習(xí)大量的文本數(shù)據(jù),。近兩年來，現(xiàn)有的基礎(chǔ)大語言模型幾乎使用了絕大部分的可用高質(zhì)量文本數(shù)據(jù)源,，其中公開的,、數(shù)字化的歷史記錄、檔案,、書籍論文雖然數(shù)量占比不大,，對AI的訓(xùn)練影響卻很重要。通過理解這些訓(xùn)練文本背后的結(jié)構(gòu)，AI實(shí)現(xiàn)了與人類語言的“對齊”,，也表征了這些歷史文獻(xiàn)與歷史認(rèn)識當(dāng)中反映出來的偏好,、價(jià)值觀與意識形態(tài)。主流的機(jī)器學(xué)習(xí)算法目前都近似于一種優(yōu)化多數(shù)的策略,，擅長從歷史數(shù)據(jù)中識別模式與類型,，如果用于訓(xùn)練的歷史文本和圖片里含有明顯的偏見、歧視與局限性,，數(shù)量又多的話,，就會被AI當(dāng)作重要的參數(shù)，帶入判斷當(dāng)下,、影響未來的決策和預(yù)測當(dāng)中,，威脅到人類社會的安全、倫理,、道德等基本需求,。換言之，訓(xùn)練AI的過程,，是在使AI歷史化,，從數(shù)據(jù)中獲得定義過去的方法,；運(yùn)用AI的過程,，則極大加速了從認(rèn)識過去到付諸當(dāng)下行動(dòng)的轉(zhuǎn)化，使人類歷史與現(xiàn)實(shí)活動(dòng)之間的關(guān)系在數(shù)字層面上呈現(xiàn)為一種持續(xù)相遇,、頃刻相通,、實(shí)時(shí)作用的互動(dòng)形態(tài)。從一開始,，AI系統(tǒng)的研究與應(yīng)用,，可以說就是賦予AI歷史性與社會性的過程。為了確保這項(xiàng)新信息技術(shù)的發(fā)明能服務(wù)于人類共同的福祉,，除了技術(shù)開發(fā)者外,，還需要人文社會科學(xué)工作者的深入理解與廣泛參與。對歷史學(xué)者來說,，這會是一個(gè)與AI共同建構(gòu)學(xué)科,、學(xué)理與學(xué)識的過程。一方面,，AI會促成重大的歷史變革,，它能自行決策、提出想法,，將來還會使大量的非人類智能加入對歷史的研究當(dāng)中,，它們擅長高速處理多模態(tài)的歷史資源，通過智能體模擬進(jìn)行“虛擬歷史實(shí)驗(yàn)”，可能提出對復(fù)雜社會的解釋系統(tǒng),，挑戰(zhàn)人類學(xué)者的主體性,，重新界定歷史學(xué)的存在邊界與獨(dú)特領(lǐng)域。另一方面,，歷史學(xué)者如果能理解并掌握AI,，可以增強(qiáng)歷史學(xué)的技藝，作為領(lǐng)域?qū)＜覅⑴c審查AI訓(xùn)練的歷史數(shù)據(jù)集,，從長期的歷史脈絡(luò)中揭示AI系統(tǒng)的價(jià)值內(nèi)嵌與認(rèn)識機(jī)制,，評估AI的預(yù)測、決策,，并將歷史學(xué)提供的對過去記憶與事實(shí)的選擇書寫,，對人類活動(dòng)價(jià)值與意義的總結(jié)反思，通過數(shù)據(jù)構(gòu)建與算法改進(jìn),，貫注作用于AI系統(tǒng),，影響AI的走向。以古代歷史研究為例,，可以看到AI與歷史學(xué)者之間這種正在探索中的共同建構(gòu),。對于歷史研究工作的核心要素與基礎(chǔ)工作，AI能發(fā)揮積極作用,，同時(shí)歷史學(xué)也有力量推動(dòng)AI從數(shù)據(jù)與算法兩方面改變現(xiàn)狀,、提升性能。為了理解古代社會,、探究人群生活,，歷史研究需要的史料搜集與處理技藝非常復(fù)雜，比如泥板,、紙草,、甲骨、金石,、寫本這些載體的文獻(xiàn)修復(fù),，古漢語、古希臘文等多種文字的識別與釋讀,，圖像,、雕塑、考古遺址的辨識,、分類等,。近年來，學(xué)者運(yùn)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)技術(shù),，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)等策略,，貢獻(xiàn)出了前沿成果。中國科學(xué)院團(tuán)隊(duì)提高了甲骨文字符的自動(dòng)識別率,；谷歌的模型Ithaca,，能合理推斷古希臘銘文的時(shí)間與地理歸屬范圍；浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了綴合敦煌寫本的自動(dòng)化流程,；中國礦業(yè)大學(xué)團(tuán)隊(duì)發(fā)布敦煌壁畫的MuralDH圖像數(shù)據(jù)集,，進(jìn)行分類、修復(fù),。2024年初,，機(jī)器學(xué)習(xí)從碳化的意大利赫庫蘭尼姆卷軸里，識別出了莎草紙符,，提供了古希臘哲學(xué)的新史料,。像這類具有原創(chuàng)性和影響力的工作，都是由包括歷史學(xué)在內(nèi)的領(lǐng)域?qū)＜遗c計(jì)算機(jī)科學(xué)家組成的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)完成,，顯示出AI對歷史研究的來源,，尤其是在多模態(tài)史料發(fā)掘、解析方面的效能,。由于目前大多數(shù)的AI算法依賴英語等主流語種,，偏重近現(xiàn)代的歷史訓(xùn)練集，在將AI運(yùn)用于古代語言的文本,、圖像與考古對象時(shí),，需要明顯擴(kuò)大數(shù)據(jù)的多樣性和包容性，在使AI處理古代歷史中非標(biāo)準(zhǔn)化的,、異質(zhì)的,、不完整的資料時(shí),，也要同時(shí)推進(jìn)算法的批判性創(chuàng)新,，這都顯示出歷史學(xué)研究將是助力AI突破結(jié)構(gòu)性限制的重要領(lǐng)域。研究古代的學(xué)者,，也可能遇到史料數(shù)量龐大或者類型復(fù)雜得難以把握,，此時(shí)找尋到最合適的AI技術(shù)，不僅使研究得以展開,，還能發(fā)現(xiàn)隱藏的事實(shí),，提出有解釋價(jià)值的新問題。在一項(xiàng)針對15至17世紀(jì)歐洲史的研究中,，學(xué)者需要考察359本天文學(xué)教科書,，其中含有76000頁文本、數(shù)萬幅科學(xué)插圖與天文表格,。德國馬普所的研究人員通過機(jī)器學(xué)習(xí)來識別文本間的聯(lián)系,，檢測,、分類與聚類這些插圖和表格，歷史學(xué)者則從數(shù)據(jù)中看到了以前不被注意的事實(shí),，即歐洲的科學(xué)知識傳播并不受宗教改革的分裂影響,，而是呈現(xiàn)出凝聚與同質(zhì)化的形態(tài)。這一時(shí)段對應(yīng)著中國歷史上的明清時(shí)期,，研究者們同樣也面臨著史料復(fù)雜煩瑣,、文獻(xiàn)汗牛充棟的問題，對于在整理,、分析與思考中如何運(yùn)用AI系統(tǒng)有著迫切的需求,。比如對于明清檔案文獻(xiàn)，中國人民大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出了深度學(xué)習(xí),、人機(jī)協(xié)同的智能著錄標(biāo)引流程,；對于地方志研究，中國社科院大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)了專有工具,，通過調(diào)用大語言模型的API端口,，批量實(shí)現(xiàn)方志數(shù)據(jù)的多層次、多義性標(biāo)注,，以知識圖譜進(jìn)行可視化呈現(xiàn)與分析,。這些嘗試都希望能從明確的問題出發(fā)，探索以數(shù)據(jù)建設(shè)為核心,、以算法呈現(xiàn)歷史語境,、具有透明性與可解釋性的研究工作流程，以一種符合職業(yè)與專業(yè)的要求,，來推進(jìn)與AI的共構(gòu),，使研究者把更多的時(shí)間和精力解放出來，真正用于歷史學(xué)的創(chuàng)造性思考,、深度解釋以及價(jià)值反思,。在積極擁抱AI變化的歷史學(xué)者中，很多人從數(shù)字人文,、數(shù)字史學(xué)的興起之時(shí)已經(jīng)在討論史學(xué)與AI的共生之道,。在AI迅速發(fā)展、推理思考能力不斷迭代的當(dāng)下,，相信還會有更多的歷史學(xué)家主動(dòng)了解AI運(yùn)作的機(jī)制,，視其為學(xué)術(shù)助手、影子同行,，共同建構(gòu)一種從思考,、寫作到交流、教育的史學(xué)工作新生態(tài),，這將是一場引人注目,、面向未來的探索之旅,。（本文系國家社科基金重點(diǎn)項(xiàng)目“清史地理信息系統(tǒng)開發(fā)與研究”的階段性成果）相關(guān)文章：①游戲還是工具——生成式人工智能與歷史模擬 ②人工智能在史學(xué)研究中并非無往不利《光明日報(bào)》（2025年02月10日 14版）來源：光明網(wǎng)-《光明日報(bào)》