AI在考古领域大展拳脚。近日 ，AI大模型破译“天书”一事又引发学者的关注与会商。原来 ，大模型Gemini 3.0 Pro仅用1幼时 ，就破解了拉丁文古籍《纽伦堡纪年史》中500多年未解的神秘注解 ，鉴别出这是中世纪学者的历法换算表。
这场“人机对决”的了局 ，是又一次AI对人类的降维进攻吗 ？在学术界 ，AI的染指正引发越来越多学者对文科钻研范式刷新的深度思虑。
文史学者们对《纽伦堡纪年史》并不陌生。这部15世纪的古老图书融入了大量古典时期和中世纪的宝贵史料 ，有大量精彩的插图 ，也是德国古籍中插图最为优美的文章之一。
在《纽伦堡纪年史》页面边角 ，也留着一个500多年来困扰学界的“未解之谜”：上面有四个手写的神秘圆圈 ，里面是几行字迹残损吞吐、同化着大量中世纪拉丁文缩写的注解。学者仅能辨识其钟装Anno”等个别字符 ，至于这些象征和符号到底是什么意思 ，一向没有答案。
如今 ，AI再一次展示了惊人的破译能力。Gemini解读《纽伦堡纪年史》时 ，不仅实现文字的转录 ，更揣度出这些手写的注解 ，其实是在换算两种纪年系统。简而言之 ，AI还原了其时写下这一注解的学者的思虑逻辑。
“这种自动阐释的意识 ，是从未有过的突破。”华东师范大学汗青学系青年学者苏圣捷解读说 ，此前AI的工作重要集中在实现光学字符鉴别、提取史料信息或抓取史料数据天生图表等领域 ，但难以对史料进行汗青诠释并诠释背后的寓意。如今的AI显然又进取了 ，能实现相对自洽的逻辑推理与汗青诠释的全流程工作。
那么 ，这是否意味着在汗青钻研领域 ，AI又一次战胜了人类 ？复旦大学科技考古钻研院副教授文少卿坦言 ，“对汗青文件钻研来说 ，会有较大冲击” ，但他对峙以为 ，这其实蕴藏着一个利好新闻 ，那就是AI工具能够援手更多人类学者从细节钻研开脱出来、从而站到更高的生态位 ，去做更有意思的事件。
蕴含这次《纽伦堡纪年史》的破译在内 ，当越来越多的人文钻研难题被AI等新技术“攻破”时 ，文科钻研范式的深层刷新也成为一个时期命题。在文史学界 ，从老一辈学者手写卡片 ，到后来互联网遍及 ，再到如今的AI辅助技术 ，技术工具的迭代必然与钻研范式改革相伴相随。
文科持久“单打独斗”的钻研方式 ，在AI的推动下正加快向项目合作转型。“此刻 ，越来越多的汗青学者正从‘孤军奋斗’转变为项目掌管人。他们必须把握一项新技术 ，那就是要可能把钻研课题拆解为一个个阶段性工作 ，并判断哪些‘表包’给适合的AI工具或其他专业软件 ，自己则把更多精力用于选题设计、主题史料阅读 ，论证逻辑校验与结论升华。”依照苏圣捷的见解 ，出格是在古文字处置领域 ，AI的跨说话翻译与鉴别能力 ，已能辅助学者更高效地阅读拉丁语、古希腊语等非母语史料。
另一方面 ，跨学科融合也因AI而加快。AI的利用 ，让专业界限逐步吞吐。文少卿通知记者 ，对于碑文建复、缺字填充等基础工作 ，AI效能远超人为 ，能让学者从沉复劳动中解放出来。
眼下 ，他的团队在利用AI构建人骨及动植物等专业数据库 ，将来只需上传文物图片 ，云端系统便可自动实现样本拼接和鉴定工作。又如 ，在早期人类文化钻研中 ，AI正整合古文字学、考古学、汗青学、遗传学等多学科数据。“让AI综合、数据对齐、总结基础数据 ，人类学者则聚焦终极挑战 ，尝试回覆人类发源、农业发源、文化发源等主题问题。”
“有了AI工作的辅助 ，在不久的将来 ，顶尖人类学者的学术出产力会显著提升。”在苏圣捷的日常钻研中 ，他也会与AI发展多轮对话。用大说话模型沉新推演传统史学议题 ，既能验证传统知识 ，也可能发现新知 ，在他看来 ，这并非对学术严谨性的减弱 ，而是让学者有更多精力投入深度思虑。
在AI的冲击下 ，对一些专业学者而言 ，他们浸润二三十年的古文字鉴别技术在很大水平将被代替——个中暗含的职业�；搿白鹧衔；辈谎远�。而对另一些学者来说 ，AI能做出自洽且比力合理的诠释 ，侵蚀了“只有专业人士能力做好钻延妆的根基 ，带来了新的钻研机缘。
“从前 ，专业的钻研工具齐全由学者掌控 ，就像工匠拿着锤子钉钉子 ，想锤哪就锤哪；此刻 ，锤子却会奉告人类‘先锤那个钉子比力好’ ，甚至不打招呼就按自己的判断实现工作。”苏圣捷以为 ，当AI这把“锤子”有了自动化决策的能力 ，不再是被动执行指令的工具 ，而是尝试自动阐释汗青——对于这一苗头和利用偏差 ，值得警惕。事实上 ，AI可能只按自身逻辑实现“工作” ，却忽略钻研者关注的主题问题。而史学钻研的主题始终是注入幼我思虑 ，突破认知天堑 ，为寡言者发声 ，这是AI所无法代替的。简言之 ，人类方向之舵要始终为自己把握 ，汗青学也应坚守着人文钻研的初心与底线。
文少卿同样以为 ，当文科钻研进入AI辅助时期 ，一方面 ，新技术会让基础工作更高效 ，让合作更顺畅 ，但另一方面也更为沉要的是 ，人文思虑、价值判断与汗青温度 ，始终是人类学者的主题竞争力。
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