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從歷史研究的角度看，在ChatGPT興起階段，歷史學(xué)面對(duì)人工智能，其實(shí)是一個(gè)二選一的局面。歷史學(xué)者通過觀察大語言模型對(duì)歷史研究的有效性，能夠自主選擇是否在自己的研究中引入AI工具，尚有一定的選擇主導(dǎo)權(quán)。而在DeepSeek之后，歷史學(xué)者幾乎是不可避免地要擁抱人工智能了。一些視頻號(hào)教程甚至宣稱用人工智能可在兩小時(shí)之內(nèi)完成一篇學(xué)術(shù)論文，難免讓歷史學(xué)者對(duì)AI產(chǎn)生焦慮。

歷史學(xué)者的焦慮不難理解。生成式人工智能的文本生成能力，尤其是在中文方面的表現(xiàn)，甚至可以用令人驚艷來形容。之前的ChatGPT只是有一種若隱若現(xiàn)的“AI味”，而以DeepSeek為代表的大語言模型，則已經(jīng)具有“個(gè)性化”的語言張力。這意味著，歷史學(xué)者如果有這樣一位多才多藝的學(xué)術(shù)助手，將會(huì)有一種如虎添翼的暢快感。這個(gè)“助理”知識(shí)淵博，過目不忘，反應(yīng)敏捷，通曉多國語言，語言表達(dá)能力極強(qiáng)，思路極其條理。不難想象，人工智能作為掌握多種語言的合作者，加入歷史學(xué)者的研究團(tuán)隊(duì)，會(huì)使跨文化議題的研究、文明互鑒的討論更加便捷。

現(xiàn)實(shí)的AI壓迫感更是愈發(fā)顯著。大語言模型迭代的速度越來越快，在各種測評(píng)中的表現(xiàn)越來越優(yōu)秀，接入優(yōu)質(zhì)大語言模型的應(yīng)用越來越多，人工智能必定會(huì)深入人們的日常生活，最終直接影響歷史學(xué)者的研究工作。AI隨時(shí)在線的狀態(tài)已經(jīng)若隱若現(xiàn)。這個(gè)趨勢讓歷史學(xué)者面對(duì)人工智能的挑戰(zhàn)時(shí)，要從之前的“二選一”變成一道必答題了。

但情況并非如此簡單。在大家紛紛討論AI對(duì)歷史學(xué)的沖擊時(shí)，潛意識(shí)是將歷史學(xué)作為一個(gè)整體來進(jìn)行討論的。這并非嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乃伎记疤幔瑲v史研究存在多元面相，不僅在方法論上有定性定量之別，領(lǐng)域上有政治史、文化史、社會(huì)史等分野，在理論上也有年鑒學(xué)派、全球史、后現(xiàn)代史學(xué)等多維視角。哪怕采用最粗糙的分類方式，也有擅長考證的歷史研究（所謂“事實(shí)判斷”的議題），或者偏向理論分析的歷史研究（所謂“價(jià)值判斷”的議題）。研究層次不一樣，AI的參與度也會(huì)不一樣，我們對(duì)待AI接入歷史研究的態(tài)度也應(yīng)該不一樣。

經(jīng)常使用人工智能工具的學(xué)者都知道，大模型最突出的短板是存在“幻覺”現(xiàn)象。筆者在長期的使用經(jīng)歷中觀察到，哪怕在提示詞中嚴(yán)正聲明要遵循學(xué)術(shù)規(guī)范，讓大模型就某些問題進(jìn)行學(xué)術(shù)史梳理或者研究路徑的總結(jié)，生成的結(jié)果從基本事實(shí)到參考書目，經(jīng)常性地會(huì)出現(xiàn)編造的虛假信息。當(dāng)然，人工智能專家提出了用檢索增強(qiáng)生成（RAG）來降低內(nèi)容的欺騙性，但這無法從根本上解決這個(gè)問題，因?yàn)檫@個(gè)短板是由大模型背后的算法所決定的。大語言模型的核心算法是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的自然語言處理技術(shù)，內(nèi)容生成的實(shí)質(zhì)是概率算法。因此，如何在認(rèn)同“幻覺”無法根除的前提下，發(fā)掘大模型的價(jià)值，才是目前史學(xué)界需要討論的重點(diǎn)。

基于這樣的技術(shù)背景，如果我們把大模型當(dāng)作知識(shí)庫，讓它回答事實(shí)判斷的議題，很容易出現(xiàn)誤導(dǎo)性的結(jié)果，從而讓大模型的價(jià)值大打折扣。換言之，如果只是希望用大模型獲得一個(gè)確定性的答案，就一定會(huì)存在風(fēng)險(xiǎn)，除非有足夠的背景知識(shí)進(jìn)行校驗(yàn)或者能夠?qū)Y(jié)果進(jìn)行即時(shí)驗(yàn)證。總的來說，當(dāng)前希冀用大語言模型來獲得確切的知識(shí)性問答，還應(yīng)謹(jǐn)小慎微。

熟練掌握這種基于概率的內(nèi)容生成，讓大模型提供“意料之外”的研究思路，具有一定的優(yōu)勢。因?yàn)樗軌驇椭鷮W(xué)者克服思維定勢，提出一些新的角度和價(jià)值判斷，歷史學(xué)者甚至能夠在與大語言模型的多輪對(duì)話中，一起進(jìn)行頭腦風(fēng)暴，在涉及歷史評(píng)價(jià)的問題上提出新的見解。不過，即便是讓人工智能參與需要想象力的價(jià)值判斷的議題，也要留意算法偏見。大模型在訓(xùn)練的時(shí)候，基于數(shù)據(jù)集的偏向性會(huì)讓大模型存在“偏差”，因此，大模型看上去有剛性的算法，但依然存在風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)直接影響價(jià)值判斷的立場。

由此可見，歷史學(xué)如何應(yīng)對(duì)人工智能，其實(shí)是一種動(dòng)態(tài)的權(quán)衡過程。歷史學(xué)者需要在堅(jiān)守學(xué)術(shù)道義的前提下，盡可能發(fā)揮人工智能的正向效益。

從學(xué)術(shù)著眼，歷史學(xué)者需要考慮人工智能對(duì)研究范式帶來的沖擊。國際上一些知名學(xué)術(shù)期刊，已經(jīng)就學(xué)術(shù)研究中使用人工智能的規(guī)范提供了指南。歷史學(xué)界亦需要出臺(tái)類似的規(guī)范指引，讓學(xué)者能夠在合理合法的框架下使用人工智能，不斷在歷史研究的實(shí)踐中劃定人機(jī)協(xié)作工作模式的邊界，真正做到與AI共舞，而不傷害學(xué)術(shù)的倫理。

從個(gè)體著眼，歷史學(xué)者需要考慮主體性以及研究價(jià)值的問題。有關(guān)事實(shí)判斷的史學(xué)研究，歷史學(xué)者對(duì)大模型的使用需要謹(jǐn)慎。基于價(jià)值判斷的研究，則可以讓其奔放的“幻覺”發(fā)揮得淋漓盡致一些，當(dāng)然這仍要基于合理的價(jià)值觀和邏輯觀進(jìn)行取舍。在條件允許的情況下，對(duì)于有關(guān)價(jià)值判斷的歷史議題，我們甚至要盡可能使用不同的大語言模型。多角度的探索，會(huì)帶來意外收獲，也可以盡力消除盲區(qū)。

最后需要強(qiáng)調(diào)的是，人工智能再好，也不要貪圖它的便捷，而放棄歷史學(xué)者基本功的訓(xùn)練。我們永遠(yuǎn)要強(qiáng)調(diào)歷史學(xué)者在研究工作中的主導(dǎo)性，這意味著歷史學(xué)者要承擔(dān)人工智能介入歷史研究之后的守門人責(zé)任。