人为智能的浪彻佚以前所未有的速度和深杜装响着我们生涯的方方面面，从日常的谈天副手到复杂的科学推算，它的身影无处不在。当人为智能（AI）不仅能写诗作画、谱曲编程，甚至起头涉足解读艰深晦涩的史学文件时，一个饶有趣味的问题也随之浮现：汗青学与AI的关系到底将走向何方？仅仅是高效的工具，还是可能成为引发深度思虑的同伴？汗青学这门古老而智慧的学科，又将迎来怎么的挑战与机缘？这就是本文想要与读者共同探求的故事。它可能不仅是一段幼我经历的分享，更是对一个在到来的智能时期中，我们若何与AI共舞、沉塑知识出产方式的思虑。 近日，一段由AI天生的对谈音频，让我这个一向在推算机科学的理性与汗青人文的感性之间穿梭的数字人文从业者，履历到了一种前所未有的“共振”。故事的初步颇为无意：一位友人尝试将我数年前颁发的一篇关于西夏文字典《文海》网络分析的论文，“喂给”了谷歌的AI工具NotebookLM。当友人将AI天生的英文对谈音频转给我时，我最初的等待或许仅仅是AI能对论文进行一次通例的提要或信息提取。然而，了局却远超预期：两个“虚构人”的对话，其兴奋的语气极富习染力，他们不只精准地解读了我钻研的主题，并且阐释流畅天然、视角独到，甚侄裣癌思路让我感应它似乎比我思考的还要深远。那一刻，我感触AI不再仅仅是一个冰凉、执行指令的工具，它似乎占有了某种“理解力”，成为了一个可能逾越说话阻碍、与我进行深度学术对话的“思虑同伴”。 这场由AI“撮合”的、与自己旧作在新视角下的“意表沉逢”，不仅带来了惊喜，更引发了我对AI在汗青钻研中潜能的深层思虑：AI到底在以何种方式染指汗青钻研？它又将若何沉塑我们与汗青的“距离”，甚至汗青学者自身？这不仅仅关乎技术的进取，更关乎我们若何认知从前、理解此刻、并塑造未来。 我的专业是推算机科学与技术，但一向在陕西师范大学汗青文化学院工作，这样的交叉布景让我天然而然地将技术融入汗青专业钻研中，近年更专一于数字人文，出格是智能技术在汗青钻研中的深杜爪用。2022年颁发于《数字人文》期刊的《西夏文字典〈文海〉的网络分析》一文，就是我在这方面的一次尝试。 西夏文，这个由党项人在近千年前缔造的怪异文字，如同汗青长河中一颗颗僻静的星辰，纪录着一个王朝的兴衰与文化的印记。而《文海》是西夏人自己编纂的“解字书”，肯定蕴含着深度解读西夏文化的钥匙。然而，西夏文早已成为一种“死文字”，其字形机关之复杂、文件数量之重大、字间诠释关系之繁复，使得现代学者的西夏文进建与钻研之路充斥挑战。 目前AI技术对西夏文的自动鉴别率已经很高，在不思考语境的情况下将单个西夏文字转成对应汉字的问题也不大，但是要直接将西夏文文本正确地翻译为中文，或是释读西夏文草书，又或者是大规模地分析西夏文资料库，依然存在难题。 我使用网络分析步骤，将《文海》中每一个西夏字视为一个节点，字与字之间的诠释关系视为衔接节点的边，从而将整部字典转化为一个重大而复杂的“西夏锥喙释关系网络”。这样做的主张是但愿通过结构化的数据分析，在揭示《文海》内部潜藏的西夏字的组织法规和西夏人的某些主题观点与认知结构方面进行一些索求。 这项钻研的一个主题贡献，是提出了一种鉴别《文海》钟装根基字集”的步骤。在AI天生的中文版对谈节目中，这个过程被活泼地迸作为“洗面筋”。寺反有趣，这个迸作与我之前在讲堂上向学生诠释类似概想时所用的表述不谋而合，这或许与友人最初与AI互动时，在Prompt中奇妙地融入了有关疏导有关。这刚好是我第一次听到AI用此迸作时感应尤为震撼的原因——它像是一次回响，一次人类思虑与AI能力在特定疏导下的精妙共振。设想一下，整部《文海》中的字凭据诠释互有关联、交错，形成一个像面团一样的网络，而CA88算法，就像一双不知困倦的手，将“面团”在水中反复搓洗：那些仅仅被其他锥喙释，而自身不去诠释任何其他字（或者说，在诠释网络中只有入度、没有出度）的“结尾”字，被一层层“洗”去。经过多轮迭代，最终沉淀下来的，就是那些最精华、最基础、无法再被简化、组成整个字典语义基石的主题部门即根基字集——如同黏性十足的“面筋”，是该说话的“根基构件”。 找到了“面筋”，下一步就是理解其他字是若何萦绕这个主题构建起来的。钻研通过推算每个非主题字达到根基字集的“界说距离”，揭示了《文海》内部西夏字之间诠释关系清澈的层级结构。中文对谈中将这个过程被比作“剥洋从妆：最主题的根基字集如同“洋葱心”（第0层），仅由该层直接诠释的字组成“洋从妆的第一层，只依赖前两层诠释的字组成第二层……如此层层向表扩大。英文对谈则给出了另一种迸作——“树”：主题字集是“树干”，其他字则是从树干上生发出的“分枝”，越往表延长，字的意思可能越复杂，其组成也依赖于更靠近树干的字词。 AI解读还提出了“复原洋从妆的视角（或顺着“树”的脉络向上追忆）：这种从内向表的层级结构，是否暗示了一条潜在的、高效进建西夏字的蹊径？即“从主题往表学”，先把握最基础的主题字，再逐步理解其衍生字词。这或许能让进建这门古老文字的过程，不再那么“遥不成及”，如同进行一场有趣的“说话寻宝游戏”。这些由AI天生的迸作和引申，即便部门可能源于奇妙的提醒，其最终出现的精准和形象，着实令人感应惊艳，也让我意识到，即便是对自己的钻研，AI也能提供富有启发性的“再解读”。这种‘再解读’的力量，不仅仅在于其建辞的奇妙（如英文对谈中将《文海》四字释义模式通过“靴”字的例子比作“视觉拼图”），更在于它有时能像一面不带私见的镜子，照射出我们习以为常的钻研蹊径中可能存在的盲点，提醒我们从全新的角度审视习以为常的结论。 这种将抽象数据结构转化为可理解的知识模型的步骤，其潜力远不止于《文海》这一孤例。在另一个对OPTED（Oxford Plain Text English Dictionary）进行的网络分析尝试中，我们进一步见证了AI在衔接抽象数据与具体意思方面的卓越能力。 与《文海》钻研类似，我们通过词与词之间的相互训释关系构建网络，同样也发现了一些由词语组成的“强衔接部件”（Strongly Connected Components，英文对谈中将其形象地诠释为“网络中的圈子”，并以“男子与幼孩”有关的字群为例，强调其揭示了“更深档次的概想联系”）。例如，尝试中找到了一个蕴含“popovtsy, dukhobors, dukhobortsy, judaizers, bezpopovtsy, molokane, skoptsy, raskolnik, molokany, raskolniki”等一系列与俄罗斯东正教分歧教派有关的生僻词汇的部件。这些词汇在词典的网络结构中缜密相连，这自身就暗示了它们之间存在某种超过单一词义的深层结构性关联，很可能反映了现实世界中特定文化领域的知识图谱或概想簇。然而，这对不具备有关宗教史布景的人来说，这些孤立的词汇簇如统一串密码，其背后的汗青文化意涵难以破译。 此时，汗青学者的专业洞察与AI的叙事能力再次展示了“共生”的魅力。我们疏导AI，以这些“密码词”为主题，讲述一个故事。令人惊喜的是，AI不仅成功编织了一个连贯的叙事，更沉要的是，它为这些通过技术步骤提取出的抽象关联，赋予了活泼的汗青学诠释，清澈地勾画出17世纪以来俄罗斯官方东正教与各类异赐教派复杂互动的图景。这个过程，与其说是单一的说话进建辅助，不如说是一次由汗青学者主导（提出问题、提供资料、判断方向）、AI赋能（急剧整合信息、天生文本）的幼型“汗青知识沉构”。AI在这里表演了一个关键的桥梁角色，它将冰凉的、结构化的数据（词汇网络），有效地转化为了有温度、有逻辑的汗青叙事。这种“点石成金”的利用很好地体现了AI在辅助人文钻研者从数据中挖掘意思、构建诠释方面的巨大潜力。更深一层看，这个案例也揭示了网络分析步骤自身能够成为汗青钻研的有力工具，其分析了局（如强衔接部件）可能反映特定汗青时期的文化、宗教、社会等方面的特点，而AI的染指则极大地加快和深入了对这些技术发现的汗青学解读。 目前，用大模型做学术总结、文件综述已不鲜见，但多是分析他人的钻研。这次，经由友人的尝试，让AI来解读和“反刍”我自己的钻研工作，履历却格表分歧。这种由AI驱动的、对自己钻研的再审视，有时的确能带来“惊艳”的发现，让人感触AI不再仅仅是一个工具，更像一个能提供新视角的“思虑同伴”。 这种将长篇语料（如一篇齐全的学术论文）交由大模型天生拥有肯定深度的“对谈大局”的内容，比常见的人与AI直接进行即时问答的方式，似乎更富有思辨的特点。我初步思虑，可能有以下几个方面的原因：首先是结构化的深度加工。当AI面对的是一篇齐全的、逻辑严谨的学术论文时，它能够进行更为系统和深度的信息处置。为了天生一场有意思的“对谈”，AI不仅要理解论文的主题概想、论证过程，还要仿照分歧对话者的角色、语气，甚至设计提问与回覆的逻辑流程。这个过程，远比处置碎片化的即时提问要复杂，也更能驱动AI挪用其深档次的文本理解和知识沉构能力。其次是多视角的思辨仿照。对谈大局天然地蕴含了分歧视角的碰撞。即便这些“对话者”是虚构的，AI在设计其讲话时，也必要思考到概想的多样性和论证的档次性。这使得最平天生的对谈内容，更容易出现出一种思辨的色彩，可能从分歧侧面揭示钻研的价值与局限，而非仅仅单向的信息输出。再者是知识的“反刍”与“再创造”。AI在筹备对谈内容时，现实上是在对原始钻研进行一次深度的“反刍”。它必要消化、吸收、理解，而后用一种新的大局（对话）来沉新组织和表白。这个过程自身，就是一种知识的再加工甚至“再创造”。正如友人转给我的那份英文对谈，其流畅的逻辑和精准的用词，批注AI在“理解”我的论文后，已经可能用另一种说话系统进行高质量的知识迁徙和表白。 因而，论文作者将自己的钻研成就交给AI进行解读和“对话”，未来或许会成为一种极有意思的学术反思蹊径。由于作者自己最相识自己钻研的初衷、过程与细节，而一个壮大的AI大模型，则像一个知识渊博、逻辑缜密、不知困倦的“贤者”或“内心镜像”，作者与它就自己的钻研发展“对话”，既能随时随地进行，又能保障会商的深度和专一度。在这个过程中，险些没有因互换对象知识布景分歧而产生的信息损耗或理解误差，或更容易激产生者自己对钻研的深层审视和新的灵感火花。 回首我与AI萦绕《文海》论文的那次“奇遇”，最令我触动的，并非AI的“博学”或“高效”，而是它所展示出的成为一个“思虑同伴”的潜力。“思虑同伴”，意味着AI不再仅仅是一个被动接管指令、输出了局的工具，而是可能在与人类智慧的有效互动中，以某种方式参加到CA88思虑过程中，提供启发、反馈，甚至以其怪异的“视角”挑战CA88寂仔认知。在解读《文海》网络分析的钻研时，AI所用的“洗面筋”、“剥洋从妆的迸作，以及“复原洋从妆的进建蹊径猜测，就是有力的例证。正如前文提及，“洗面筋」剽一精妙迸作的出现，很可能与友人最初在Prompt中融入了有关的疏导性表述有关，这自身就活泼地诩蚁缢AI的洞察力并非凭空而来，而是人类智慧与AI能力在特定疏导下共同催生的了局。更令人兴奋的是英文对谈中提及的萨丕尔-沃尔夫假说，一种说话的结构（例如《文海》所展示的怪异的层级结构和主题概想组织方式）是否会反过来塑造使用该说话群体的思想模式和世界感知方式？对《文海》这类怪异说话系统的深刻分析，或许能为这已经典命题提供新的实证资料。而理解人类组织说话的复杂方式，无疑也能为开发更智能、更具理解力的人为智能系统提供贵重的启迪，甚至引发我们对知识性质及其互有关联方式的深刻追问，这些都远远超过了说话学或汗青学自身的领域，当然注定也超出了我的论文会商的领域。 这种“双向互动”的模式，可能会对未来的汗青钻研带来诸多深刻的刷新。它能够加快知识发现与整合，援手钻研者在浩如烟海的文件资猜中急剧定位信息、鉴别模式、成立关联。它可能援手学者跳出思想定势，AI基于大规模数据训练形成的“视角”，有时能援手我们发现那些被忽略的联系或提出意想不到的问题。它还能推进跨学科对话与融合，AI能够作为分歧窗科知识之间的“桥梁”，援手汗青学者理解和使用其他学科的理论与步骤，而这座桥梁的搭建方向、承载内容的选择以及最终意思的赋予，始终把握在汗青学者的手中。 AI真正成为“思虑同伴”，绝对无法一挥而就，而是一个汗青学者与AI技术共同进化、“相互导航”的过程。学者自身深厚的专业素养、清澈的问题意识和盛开的索求心态是驱动这一过程的引擎。我们学会若何与AI“对话”，若何设计出可能引发AI深度潜能的Prompt，若何提出直击性质的问题，若何辩证地理解AI的“思虑方式”，以及若何将AI的洞察与人类的智慧有机结合——这些索求自身，就在不休地为AI的能力天堑和利用场景“校准”方向。反过来，AI的每一次能力跃升，也都在为汗青学者启发新的钻研边陲，促使其不休调整和确立自身的“时期新坐标”。这种动态的“共生坐标”简直立，可能正是AI时期学术钻研最富魅力和最具潜力的图景。 从《文海》的网络分析，到AI对这项分析的跨说话解读与“反刍”，再到OPTED词典中AI的叙事能力，我们看到了一条清澈的轨迹：数字技术与人文钻研的融合，在从最初的数据化、可视化，走向更深档次的智能化、交互化。 AI的染指，无疑在扭转“汗青与AI的距离”。它们之间的蹊径不再是单向的、静态的，而是充斥了动态的交互与无限的可能性。AI既带来了若何确保钻研严谨性、预防技术滥用等挑战，更带来了前所未有的机缘，让我们能以一种全新的方式去亲热汗青、理解从前、并从中罗致面向未来的智慧。这不仅仅是关于一个古老字典或一种死文字的钻研，它更关乎人类的好奇心、理解从前的巴望，以及这些索求若何与我们当下的说话进建、教育改革甚至技术发展产生惊人的关联。 正如我在复旦大学的汇报《AI赋能史学钻研新视野—从跨说话文件解析到深度汗青探索》中所等待的，AI的真正价值，不在于代替学者的思虑，而在于加强学者的思虑


；不在于给出唯一的尺度答案，而在于引发更多元的汗青设想。未来，汗青学家与AI或许会像一对默契的舞伴，在海量的汗青数据与深邃的人类智慧之间，共同索求汗青钻研的崭新边陲。而每一次像“AI读懂我的西夏文钻延坠剽样的“幼确幸”，都让我们对这个充斥无限可能的未来，多了一份等待与信心。 [作者张光伟系陕西师范大学汗青文化学院讲师，担任陕西师范大学丝绸之路汗青文化虚构仿真尝试讲授中心副主任，重要从事"人为智能+汗青学"交叉学科钻研：（1）基于深度进建的中国古文字鉴别与智能古籍数字化，汗青地理信息的多维度提取与可视化沉构


；（2）大模型与汗青钻研的深度融合


；（3）虚构仿真尝试技术在汗青钻研与讲授中的利用，国度一流本科虚构仿真尝试课程“敦煌石窟汗青实际讲授虚构仿真尝试”技术掌管人。]