作者：萬澍（陜西師范大學醫(yī)學與文明研究院研究員）自2022年底的初代ChatGPT發(fā)布以來,，人工智能迅速成為推動社會生產(chǎn)和學術(shù)創(chuàng)新的重要力量,。DeepSeek等國產(chǎn)人工智能產(chǎn)品于2025年初涌現(xiàn)，其功能強大,，受到廣泛關(guān)注,。響應黨和國家關(guān)于發(fā)展新文科、新質(zhì)生產(chǎn)力和人工智能的號召,，歷史學家也積極探索其在歷史研究和教學中的應用,。基于對生成型人工智能與史學研究關(guān)系的充分實踐和思考,，筆者認為,，這項革命性的技術(shù)既非“潘多拉的盒子”，也不是萬能寶箱,。人工智能在史學研究中的應用存在不可避免的局限性,，需要靠學者克服并化劍為犁。首先,，人工智能并非無中生有,，“思考”歷史難免有局限和偏狹。無論是ChatGPT還是DeepSeek,，它們的強大的“智能”都基于算法和訓練數(shù)據(jù),。這兩者都是人類勞動創(chuàng)造的產(chǎn)物，因而也不可避免地受到社會和文化因素的制約,。馬克·馬利諾等西方學者探索了時代局限性以及各種社會偏見對代碼的影響,，并強調(diào)缺乏有效的治理和批判，算法難免誤入歧途,。同時,，訓練數(shù)據(jù)在塑造人工智能所生成的信息中起著至關(guān)重要的作用。無論數(shù)據(jù)來自網(wǎng)絡還是其他渠道,，它們本身都承載著人類社會中的各種矛盾和偏見,。拙文《黑箱中的小丑：教育（美國）大學生批判性地使用ChatGPT》中曾分析過這一現(xiàn)象：在回答關(guān)于如何評價宋慶齡和鄧穎超等女性革命家的問題時，西方的人工智能產(chǎn)品往往強調(diào)她們作為孫中山先生和周恩來總理的夫人身份,，而忽視了她們在中國革命,，尤其是在婦女解放事業(yè)中的重要貢獻,。顯然，這種片面的觀點并非源自機器的“主見”,，而是源于訓練數(shù)據(jù)本身的局限性——即英文文獻對中國近現(xiàn)代史的敘述趨于片面,；同時算法也未能有效規(guī)避數(shù)據(jù)中的性別偏見。面對這些局限,，歷史學家的作用難以取代：在課堂上,，我們可以糾正學生無條件信任人工智能的誤區(qū)，培養(yǎng)他們的批判性思維能力,；在研究中,，面對人工智能生成的信息，我們需要充分運用史料批判的方法,。因此,，我們不僅需要批判的武器，還需要對武器本身進行批判,。其次,，人工智能所使用的主要史料——開源的數(shù)字化史料——存在結(jié)構(gòu)性的不足。在美國史領域,，這些資料主要以各類出版物為載體,。從美國國務院歷史學家辦公室的GitHub頁面上保存的解密外交文件，到國會圖書館的“記錄美國”計劃所展示的歷史報紙,，以及明尼蘇達大學的“綜合公共使用微觀數(shù)據(jù)系列”數(shù)據(jù)庫所收集的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù),，莫不如此。相較于書寫潦草的日記和書信等私人材料,，這些史料便于識讀,，天然適于機器輔助研究。各類數(shù)字化或數(shù)字生成的數(shù)據(jù)構(gòu)成了人工智能分析的基礎,，并塑造了其所產(chǎn)生的信息,。其實，早在ChatGPT出現(xiàn)之前,，這些資料就被歷史學家廣泛使用,。不同于機器，我們將數(shù)字材料與其他實體資料相互印證并分析,，從而得到更為客觀和公允的結(jié)論,。更重要的是，計算機難以像人類一樣“上窮碧落下黃泉,，動手動腳找東西”,。通過田野調(diào)查,，歷史學家可以主動地收集大量口述材料和民間文獻,。就史料的豐富程度而言,，現(xiàn)階段的人工智能還無法與作為整體的歷史學界相匹敵。盡管人工智能存在許多局限,，我們也不能否認其對歷史研究帶來的巨大挑戰(zhàn),。面對電腦的強大算力，人類孜孜不倦也難以匹敵,。因此,，歷史學家的工作是否會被人工智能部分取代呢？辯證地看待這一挑戰(zhàn),，我們則會發(fā)現(xiàn)人工智能的普及將賦能以編程為核心的數(shù)字人文的新形態(tài)——計算人文,。必須指出的是，北美的數(shù)字人文曾長期存在過分強調(diào)歷史“表現(xiàn)”的傾向,。除了國內(nèi)學者熟悉的哈佛大學所主導的中國歷代人物傳記資料庫（China Biographical Database Project）以及李中清教授始于密歇根大學的社會史數(shù)據(jù)庫外,，美國數(shù)字人文學者重視如何利用數(shù)字工具讓研究走出象牙塔。從ArcGIS等地理信息工具實現(xiàn)用地圖講故事,，到voyant等可視化工具做文化分析,，再到用鏈接數(shù)據(jù)展現(xiàn)概念間的聯(lián)系，這些在北美曾經(jīng)流行的數(shù)字人文方法,，無不指向如何更好地在非專業(yè)讀者面前“表現(xiàn)”歷史,。不過，這種趨勢正在得到修正：無論歷史學家喬·古爾迪將文本挖掘用于政治史研究,，還是計算科學家本杰明·李用機器學習分析歷史報紙,，這些數(shù)字史學的新熱點都側(cè)重于更好地服務“研究”而非“表現(xiàn)”。對于計算人文進入課堂,，筆者曾困擾于社會科學常用的統(tǒng)計工具（如各類回歸分析和因果推斷）和編程工具（如主題建模,、數(shù)據(jù)挖掘和機器學習）納入歷史教學。為了實現(xiàn)這個目標,，需要指導學生用Python或R等編程語言,，并學習常用的資料庫和工具包。在ChatGPT出現(xiàn)之前,，在有限課時內(nèi),，文科學生視編程為畏途。借助人工智能所生成的代碼以及相關(guān)指導,，他們可以迅速掌握相關(guān)技能,。因此，我們可以主動地將人工智能引入課堂,，促進新時代“新文科”后備軍的培養(yǎng)工作,。總之,，面對人工智能所帶來的挑戰(zhàn),，歷史學家應當發(fā)揮史料批判的長處和皓首窮經(jīng)的精神,，用主觀能動性駕馭這只“猛虎”，并賦能數(shù)字史學的發(fā)展,?！豆饷魅請蟆罚?025年02月10日 14版）來源：光明網(wǎng)-《光明日報》