作者：何芊（國際關(guān)系學院國際政治系講師）一“歷史模擬”并不是一個新奇的概念,。在教學中鼓勵學生依照歷史記錄，重演歷史角色或主要行為體的決策與行動,，培養(yǎng)共情與同理心,，體會歷史中的能動性與復雜性，已是較為常見的模擬設計,。不少以歷史為素材的游戲同樣作為歷史模擬被引入課堂,。歷史游戲?qū)W者亞當·查普曼區(qū)分了兩類歷史游戲的模擬方式。其一是以《刺客信條》和《荒野大鏢客》為代表的現(xiàn)實主義模擬。它們以精良的視覺效果還原了歷史事件的節(jié)選片段與歷史場景的局部空間,，通過細節(jié)的仿真與過往的重現(xiàn)為玩家營造身臨其境的參與式體驗,。其二是以《文明》系列為代表的概念化模擬。這種策略類游戲通過將歷史對象,、概念,、進程以及歷史觀念寫入游戲規(guī)則來模擬歷史，比如《文明》系列的設計邏輯就出自保羅·肯尼迪的《大國的興衰》,。這種模擬允許玩家在規(guī)則之內(nèi)自由發(fā)揮,，組合出架空的歷史，演繹開放式的走向,。無論是讓學生扮演歷史中的行為體,，還是在游戲中“親歷”虛擬的歷史場景，抑或是通過玩法與規(guī)則理解歷史闡釋的邏輯,，教學中的模擬設計都無可避免地存在著簡化和泛化歷史的傾向,。雖然游戲化的歷史與歷史本身之間的關(guān)系存有較大爭議，但這并未妨礙游戲化的歷史模擬進入到課程教學之中,。游戲與模擬的邊界模糊,，或者說是歷史模擬的游戲化，默認了事實與假設,、歷史與仿歷史之間不可逾越的鴻溝,，這恰恰是歷史課堂中接納模擬的前提。將模擬視為研究工具的歷史學家更多集中在計量史學及其他交叉領(lǐng)域,，這些研究方向往往擁有豐厚的理論與數(shù)據(jù)資源,。20世紀60年代，伴隨著計量史學的誕生,，模擬方法進入到史學研究當中,。第一代計量史家羅伯特·福格爾和約翰·邁耶等人奠定了反事實推演的基礎方法。這一時期模擬與歷史的結(jié)合還有兩種形式：一是利用文獻記錄為模型設計變量,、提供參數(shù)設定的佐證,。二是通過模擬結(jié)果與真實歷史的比對來驗證模型。從20世紀90年代開始,，新一代計量史家進一步將反事實推演與蒙特卡羅模擬相結(jié)合,，通過模擬實驗，發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵的因果關(guān)系,，檢驗既有研究結(jié)論,。歷史模擬在計量史學中自證了其工具價值。歷史事件沒有簡單重復,，史學研究只能從已知過去的觀察中抽絲剝繭,、考鏡源流，研究成果往往自成一說，高下難辨,。如果真能對歷史學的研究對象,，比如經(jīng)濟發(fā)展的變化趨勢、重大事件的爆發(fā)過程以及復雜系統(tǒng)的演化發(fā)展進行多次模擬觀測,，應當能幫助我們更客觀地理解前人結(jié)論,，更精準地揭示人類歷史中復雜交錯的因果關(guān)系。二即便集成了大量歷史信息,，結(jié)合了既有理論與統(tǒng)計學方法,，傳統(tǒng)模擬依然只能構(gòu)造對現(xiàn)實世界的簡化近似。傳統(tǒng)模擬依賴于計算機隨機過程的重復實現(xiàn),，以此生成特定條件下針對同一對象的多種可能結(jié)果,。傳統(tǒng)模擬的特點表現(xiàn)為系統(tǒng)內(nèi)的信息交互以抽象數(shù)字為表征，模型的諸多參數(shù)由研究者結(jié)合前人成果自行決定,。簡言之,，以數(shù)理邏輯為運行基礎的模擬系統(tǒng)仍比較簡單,。而牽引歷史變化發(fā)展的,，不僅有數(shù)據(jù)指標所揭示的機械規(guī)律，還有彌散分布的大量非理性因素,。歷史情境內(nèi)人的情感,、好惡、偏見,、道德,、迷信，以及這些因素以語言為載體在群體與個體之間反復的交糅共振,，都在左右著人的行動與選擇,。非理性因素錯綜晦暗，難以融入相對簡化的數(shù)學模型,。生成式人工智能為傳統(tǒng)模擬的不足帶來了新的改進工具,。首先，大模型具有繁復的計算結(jié)構(gòu),，龐大的參數(shù)規(guī)模與海量的訓練語料,，足以支撐更復雜的仿真模擬設計。其次,，大模型的行為選擇由預訓練和微調(diào)所決定,，相較于原本由研究人員對參數(shù)賦值并結(jié)合隨機過程而產(chǎn)生的模擬結(jié)果，更貼合現(xiàn)實,。再次,，大模型的模擬系統(tǒng)內(nèi)部，信息交流可以用自然語言代替數(shù)字表征，與人類社會的語言交互模式更為接近,。此外,，大模型還通過對齊技術(shù)進一步向人類價值取向靠近。大模型在完成預訓練之后,，通過基于人類反饋的強化學習,，實現(xiàn)與人類偏好、道德準則和價值觀念的對齊,。如果說傳統(tǒng)模擬尚且是簡化后的仿真,，那么當下大模型對人類的模仿已幾近“亂真”。比如由大模型合成的模擬受訪者復現(xiàn)了人類被試在行為經(jīng)濟學和社會心理學等領(lǐng)域的部分經(jīng)典實驗結(jié)果,。大模型的類人化智能在交互環(huán)境中也得到了印證,。以外交談判為核心的策略類語言桌游《外交》，講求多人博弈之中的意圖識別,、謊言洞察,、信任獲取以及協(xié)商合作等綜合能力，經(jīng)過特別訓練的大模型已能在網(wǎng)絡對戰(zhàn)中達到優(yōu)秀的人類玩家水平,。不僅如此,，大模型還可以驅(qū)動多智能體的仿真模擬系統(tǒng)（Multi-Agent Modeling, MAS），這也是近來歷史模擬所采用的方法,。智能體仿真模擬原本是社會學家用來探索個體與系統(tǒng),、微觀與宏觀之間互動關(guān)聯(lián)的路徑：通過創(chuàng)建多個自主智能代理，在計算機的模擬環(huán)境中觀察智能體之間,、智能體與環(huán)境之間基于給定規(guī)則的相互作用,，從而解釋微觀個體行動如何導致復雜系統(tǒng)演變的“涌現(xiàn)”現(xiàn)象。大模型的能力躍升,，對人類智能的趨近,，同人類價值觀念的對齊，都進一步提升了智能體模擬對人類社會的仿真度,。在此基礎上,，原本因化約而備受批評的歷史模擬也展現(xiàn)出新的可能性。新一代的歷史模擬將重大事件的主要參與方構(gòu)建為多個智能體,，利用真實的歷史情境設定智能體的參數(shù),，制定智能體之間的行動規(guī)則，并通過大模型的運行環(huán)境來模擬多智能體之間的交互過程,，從而分析歷史事件爆發(fā)的因果機制,。新的歷史模擬在外交史和戰(zhàn)爭史領(lǐng)域已有初步展現(xiàn)。羅格斯大學與密歇根大學的聯(lián)合團隊以一戰(zhàn)前夕的英,、法,、德,、奧匈、塞,、俄,、美、奧斯曼等國為原型創(chuàng)建了多智能體系統(tǒng),，其中,，代表各國的多智能體在結(jié)盟、備戰(zhàn)與宣戰(zhàn)的行為中較為準確地復現(xiàn)了歷史中的國際關(guān)系,。類似的方法還被用來模擬第一次英法百年戰(zhàn)爭期間的重要戰(zhàn)役,，以證明由智能體所演繹的將軍與軍士可還原戰(zhàn)役的主要結(jié)果。從這些嘗試看,，歷史模擬與側(cè)重理論探索的試驗性模擬不同：其一,，模擬系統(tǒng)的有效性需比對真實歷史來驗證；其二,，模擬對象應當采取匿名化處理,，以避免大模型調(diào)用歷史知識，干擾模擬系統(tǒng),。不過,，所謂復現(xiàn)歷史，標準尚無定論,，仍由研究者自行設定,。比如在戰(zhàn)役模擬中,，研究人員利用英法最終傷亡率的高低比值,，與史載對照，以此判斷仿真是否成功,。史實與模擬之間的擬合誤差,，也缺乏公認的基準。在一戰(zhàn)模擬中,，國家間結(jié)盟,、宣戰(zhàn)與備戰(zhàn)的復現(xiàn)，最高準確度分別為77.78%,、54.6%以及92.09%,。這些數(shù)值能否證明模擬成功，可能還需更多討論,。三當然,，依托于大模型的歷史模擬仍然存在不少局限。首先,，模擬依舊是對歷史情境的抽象和簡化,。智能體的行動范圍局限于研究者指定的有限選項,，而選項設計往往緊扣論題，容易出現(xiàn)簡化后的偏移,。比如圍繞戰(zhàn)爭爆發(fā)設計模擬,，國家智能體的行動選項中，導向沖突的選項更多,，而和平類行為不足,，若是設計邏輯缺乏其他依據(jù)，那么由模擬結(jié)果得出戰(zhàn)爭不可避免的推論難以令人信服,。其次,，語言對模擬結(jié)果的誘導作用無法被排除。模擬的主要環(huán)節(jié),，包括智能體的參數(shù)設定,，智能體之間的互動方式，以及觸發(fā)行動的事件本身,，都要通過自然語言的描述來實現(xiàn),。模擬中的智能體行為究竟是復現(xiàn)了決策，還是停留在語言關(guān)系推斷,，實難分辨,。再次，通用大模型的預訓練語料主要來自移動互聯(lián)網(wǎng)時代,，本就存在“近因偏見”,，如果不在微調(diào)環(huán)節(jié)令模型接受歷史語義訓練，模擬可能難向近代以前延展,。除此之外,，大模型的幻覺文本、價值偏見,，以及模型不定期更新導致的實驗結(jié)果無法重復,，這些固有疑難同樣也在挑戰(zhàn)著歷史模擬作為研究方法的可靠性。盡管有種種不足,，但新一代的歷史模擬依然具有不容忽視的發(fā)展?jié)摿?。作為一種研究工具，大模型驅(qū)動的歷史模擬需要更多的檢視與討論,。有一部分問題可以改進：比如通過消融實驗,，或結(jié)合史學研究成果，能衡量或優(yōu)化模擬系統(tǒng)中的組件設計,；采用開源模型,，進行本地部署，并介入微調(diào)環(huán)節(jié),，能提升大模型生成內(nèi)容的穩(wěn)定性,，也能令模擬更貼合歷史語境,。即便新的模擬方法仍遠不足以還原復雜歷史情境，但簡化的歷史模擬設計已足夠在教學場景中迭代傳統(tǒng)的課堂模擬,。大模型不僅可以實現(xiàn)原本由學生扮演的模擬,，還能翻轉(zhuǎn)學生的參與方式，讓他們從角色扮演者變成模擬設計者,。學生利用提示詞,，描述具體場景，擬定大模型的“人設”,，并同其他同學驅(qū)動的大模型角色展開對話,，完成一場基于歷史的語言游戲，這無疑能激發(fā)學生主動求知的熱情,?？傊瑹o論作為游戲還是工具,，生成式人工智能都帶來了全新的增量,。（本文系國家社科基金青年項目“國際史視野下的美國早期國族構(gòu)建研究〔1788-1848〕”的階段性成果）《光明日報》（2025年02月10日 14版）來源：光明網(wǎng)-《光明日報》