假如司马迁生活在AI时代，他能写出10部《史记》吗？

前段时间，南京大学历史学院教授王涛做了一个测试：让DeepSeek以“德意志帝国时期游轮建造与民族主义构建”为主题，写一篇史学论文。几秒后，DeepSeek就提供了一个论文写作架构。对比他尚未发表的同题论文，AI论文更加全面严密，关键是在效率上形成了“断崖式领先”。他感慨，自己的论文还没发表，就失去了发表的意义，“这是不是一种职业生涯的危机？”

这并不是王涛第一次使用数字工具。他从事数字史学研究多年，是国内较早将计算机工具与方法引入历史学研究的学者之一，会编写代码，会分析数据，既面对“尘埃”（dust，指尘封的档案），也直面“字节”（byte，指电脑的信息存储单元）。以ChatGPT为代表的生成式人工智能横空出世后，他又很快将这些工具融入日常工作。

人工智能时代，人文学科何去何从？在他看来，人工智能极大程度上丰富了人文学者的工具箱，但也存在一定的局限性，唯有以人的创造力与价值观为牵引，才能让技术进步扩展人类的可能性。

王涛，湖北荆州人，现为南京大学历史学院教授、南京大学数字历史研究中心主任、历史学院副院长。2001年毕业于北京师范大学历史学系，获学士学位；2008年毕业于北京大学历史学系，获博士学位。曾在德国弗莱堡大学、慕尼黑大学、美国哈佛大学等高校访问，在《历史研究》《探索与争鸣》等刊物发表数十篇论文。主要研究领域为德国史、教会史、数字史学等。

人工智能时代，历史学不存在了吗

记者：先从这次“职业危机”说起。怎么会想到去做这样一个测试？

王涛：其实我让DeepSeek生成的并不是一篇完整的学术论文，而是请它围绕主题提供一个提纲并稍作开展，形成一篇三四千字的综述。现在有些学术公众号教人用大模型来写论文，是类似的做法。最后的结果也是符合预期的。

透过这个例子，我想说的不是历史学不存在了，而是普遍意义上的文献综述式研究没有太大价值了。这类研究主要是对现有知识体系的梳理，对已有的结论在符合逻辑的前提下重新进行排列组合，这恰恰是人工智能最擅长的工作，相形之下我们确实缺乏优势。

对学者来说，人工智能技术的快速发展会带来一定的冲击，但从积极的角度来看，也将推动学术水准整体提升。因为人工智能这个“竞争对手”让我们看清学术工作的底线在哪里，如果还在底线上卷，就没有任何意义了。必须要去做更高级的研究。

记者：除了DeepSeek，这两年你还使用过哪些大语言模型？体验如何？

王涛：大模型兴起以来，不管国外还是国内，开源还是闭源，所有主流的大模型我基本都尝试过。它们在技术路线和功能设计上有许多共性，也都存在“幻觉”的问题，只是比例不同。

基于这样的情况，如果我们把大模型当作搜索引擎或者知识库，希望获得一个确定性的答案，风险就比较大，除非有足够的背景知识进行验证。更合适的做法让大模型成为开展研究工作的个人助理，为我们提供新角度、新思路，帮助克服思维定势，或者利用其自然语言处理能力完成一些具体任务，比如关键信息提取、OCR（光学字符识别）等等。总的来说，它们丰富了历史学家的工具箱，在梳理文献、查询资料、翻译、润色等方面都会起到积极的作用。

记者：将计算机技术应用于文史哲等人文学科研究并不新鲜，我们称之为“数字人文”，其方法包括文本分析、数字存档、数据挖掘、地理空间分析、数据可视化等，产生了如中国历代人物传记资料库（CBDB）等一系列成果。现在的生成式人工智能，与数字人文所使用的工具相比有何不同？

王涛：最大的不同是使用门槛降低了。传统的数字人文研究学习成本较高，需要掌握编程等专业技能，这就形成了一定的门槛。很多人文学者会衡量这样的投入值不值，觉得依靠传统方法也能出成果，这也是数字人文经过这么长时间的发展，还是相对小众的原因之一。

另外，数字人文工具基本上都有特定的用途，比如要做自然语言处理，可以用Voyant；查找资料，需要搜索引擎或者专业数据库；编写程序，要使用Python编辑器。大语言模型通用性更强，可以说是一个全能型的助理。

还有一个变化在于，传统史学研究主要针对文本史料，随着时代发展，在数字人文的推动下，史料的范畴已经突破单纯的文本，向多元化的维度拓展，包括图像、影像、实物等，也就是所谓的非文本资料。这时，人工智能多模态的处理和分析能力将发挥重要作用，帮助学者处理新史料，获得新发现。

记者：通过数字人文的实践，我们可以想象有了人工智能之后人文学科研究的未来图景。

王涛：是的，以历史研究为例，其主要目的是寻找因果关系。数字史学强调“远观”，与传统的“细读”相比，更有可能找到不同事件之间可能存在的关联。如果按传统方法，比较容易完成的是从a到b的直接推导。随着技术进步，在大数据支持下，事物间更复杂的因果关系或许能够被巧妙地计算出来，由此来解释历史的演进过程。

培养什么样的“文科生”

记者：你在南大开设了很多年的数字史学课程，现在是不是对授课内容进行了一些调整？

王涛：在大语言模型出现前，这门课最核心的内容是教学生利用软件进行文本分析、空间分析、网络分析。人工智能对课堂的冲击还挺大的，以前我还觉得自己有一定的护城河，现在如果还教这些，就没有太大价值了。现在课上主要教的是基于智能体搭建工作流，当然这不意味着以前的软件完全没用了，还是要看具体探索什么问题。

记者：今年以来，不少高校纷纷推出“AI禁令”，以规范学生使用生成式人工智能的行为。你能接受学生使用AI到什么程度？

王涛：这是令老师们非常纠结的问题。我们当然知道人工智能是大势所趋，学生们也有权利去学习和使用AI，但是生成式人工智能在多大程度上介入学习过程才是合理的，目前毫无经验可循。包括南京大学在内的高校，都制定了AI使用规范指南，甚至有公司开发了AI识别软件，来监督学生提交作业的AI含量。这些手段都是被动应对。很多时候，这些规范需要基于学生的自觉性来遵守，学生能否抵制对AI的依赖性，能否在使用AI的时候也不放弃对思维能力的锻炼，都需要老师来做引导。问题在于，老师们可能也是AI的重度用户，所以很难权衡。

我在教学中尝试过一刀切的做法，比如在期末的考核中，之前都是让学生们提交小论文，现在我会让学生参加口试，切断他们使用AI的机会。不过，这并非长久之计。还是需要转变教学观念和评价考核指标。我们的历史教学要更关注思维训练，而非知识的灌输，需要更进一步强调师生的互动。AI时代，必须把师生之间的互动交流做到极致。据我所知，有些高校的老师会让学生使用AI生成内容，然后在课堂上一起点评优劣，或者就同一个主题，先让学生不用AI进行写作，再用AI生成一个版本，在对照两个版本的过程中掌握优秀历史书写的技法。这都是比较好的互动方式。

记者：AI时代，我们要培养什么样的文科生？

王涛：刚刚看到美国计算机协会在博客上发表了一篇文章，主题是在生成式人工智能时代，计算机科学需要与人文学科交汇融合，才能共同走出职业危机。我想，这是可行的预测。

要想实现这个美好愿望，关键在于放弃文理科的划分。特别是对学习者而言，不要给自己贴上“文科生”的标签。如果说之前有很多人是不喜欢数学而选择了文科，那么在人工智能时代，这样的问题其实不复存在了，因为AI可以帮我们快速理解很多数学原理。

因此，未来的人才培养，一定是问题导向的，立足于解决问题而去学习相关方法，量化的方法能解决，就用计算的方法，逻辑推理能解决，就用思辨的方法。学生们不是为了知识而学习，而是为了解决方案而学习。总体而言，我们希望人才培养模式的改变能够为学生提供更开放的学习平台，推动他们与不同的人进行交流。

让技术进步扩展人类可能性

记者：不管数字人文还是人工智能，目前都还只是作为一种工具为人所使用。未来人工智能有没有可能经过自主学习以及掌握大量材料，能够实现提出问题、分析文本、写作表达？换言之，历史学家会不会被人工智能取代？

王涛：还是要看我们怎么定义人文学科的价值。我经常打一个比方，如果司马迁或者希罗多德生活的时代有人工智能，他们能写出更多更好的作品吗？还是另一种状况？或者说，司马迁的价值在于他写了10部《史记》，还是一部《史记》？至少在我看来，更快地写出《史记》或者写出更多《史记》，这并没有太多意义。

再换个角度，有了人工智能，司马迁能提出年鉴学派这样的史学新范式吗？他会意识到要写自下而上的历史、小人物的历史吗？一个人能达到的成就，与他所处的时代、个人的经历息息相关。虽然司马迁的史学地位无法撼动，年鉴学派对史学发展的推动不可替代，但是任何一个生活在21世纪的历史学家在价值观上都有超越他们的可能性。

未来的人文学科不应该以成果数量论高下，而是要强调注入研究者的个人思考和创造力，打破人们的认知边界，拓宽对社会与人性的解释，才能催生出具有进步意义的研究。

记者：从这个角度来说，若干年后人工智能会不会开创历史书写的新纪元，成为下一个司马迁？

王涛：很有可能。有学者提出“后人类史学”的概念，认为未来的历史书写应该去中心化，不一定要由人类来完成等等。但这应该是很遥远的事了，短期内的影响还不会那么直接。就像我们前面说的，大语言模型的局限性一目了然。比如幻觉比较严重，目前无法掌握所有材料，仍有大量文献在“沉睡”着，都还没有被数字化，更不用说作为数据集被提供给大模型进行训练了，人工智能也还没有进化出自主意识等等。

对于普通研究者来说，我们还是应该wait and see（等着瞧），这并不意味着躺平，而是要以更积极的心态去做自己能够做的事，去读书、去思考，去让自己的生活更加丰富多彩，去跟不同的人交流，了解技术的进步，这才是比较好的状态。

记者：说到AI幻觉，未来历史真相会不会更加难以探寻？

王涛：看到一个数据，OpenAI公司在全世界的用户已经达到以亿计的规模。我们虽然不能确切知道这些用户使用人工智能解决了什么问题，但是人机协作的工作模式共同生成了数量惊人的内容。对AI幻觉的宽容度，每个人都有不同的理解，有的用户可能还会做交叉比对，有的用户可能不加审核，直接就将AI提供的答案发布了。这些真真假假的“知识”，进一步搅乱了公共领域的知识生态体系。

在AI工具的加持下，廉价信息的生产越来越方便，探寻真相的难度成倍增加。我们本来期望使用人工智能提升获取信息的效率，但是在当前的环境之下，反而变成了一件奢侈的事情。或许仍然只能寄希望于用技术打败技术吧。

记者：面对“全球文科倒闭潮”，人工智能是不是一剂万灵药？拥抱人工智能是文科转型的必经之路吗？

王涛：积极拥抱AI，也要保持足够的冷静，不要先是一哄而上，然后一哄而散，最后留下一地鸡毛。就像现代交通工具延伸了人的脚力，人工智能技术是对人的脑力的延伸。在人工智能加持下，文科专业的师生一定能够实现智能增强，但因循传统路径的人也不应该走投无路，两者可以在不同维度上找到自己的定位。

当前，人工智能议题火爆，人们都很兴奋，争抢着想要拿到这张船票。网络上有这样一种声音，宣称不是AI淘汰人，而是那些会使用AI工具的人淘汰不会使用AI工具的人。我向来不认同这种过于社会达尔文主义价值观的思维方式。技术的进步应当致力于给更多人带来幸福感，而不是让一部分人借着技术打压另一部分人。人文学科的存在，或许能够确保未来的人工智能社会，依然是一个多元化的社会，并能保护好那些主动选择不使用AI工具的人的权利。

原标题：《假如司马迁生活在AI时代，他能写出10部《史记》吗？》

栏目主编：张骏 题图来源：上观题图

来源：作者：解放日报 周程祎