【摘要】生成式人工智能的快速發(fā)展給歷史知識(shí)生產(chǎn)和歷史學(xué)家的工作方式帶來(lái)了新的變化。有觀點(diǎn)認(rèn)為人工智能會(huì)推動(dòng)創(chuàng)意內(nèi)容生產(chǎn)的大爆發(fā)，帶來(lái)智慧產(chǎn)品的供給側(cè)自由；但是生成式人工智能的普及，很有可能惡化歷史書(shū)寫(xiě)的整體生態(tài)環(huán)境。歷史學(xué)的專業(yè)化是工業(yè)革命時(shí)期的產(chǎn)物，當(dāng)前，作為職業(yè)的歷史書(shū)寫(xiě)已然無(wú)法適應(yīng)人工智能時(shí)代的到來(lái)。一些歷史學(xué)家擔(dān)心自己的工作被人工智能取代，忽略了歷史知識(shí)生產(chǎn)活動(dòng)的特殊性。人工智能時(shí)代的歷史書(shū)寫(xiě)更需史學(xué)工作者回到初心，充分強(qiáng)調(diào)史學(xué)工作本質(zhì)上的思維鍛煉與真相探尋，而非將其視作謀生手段，而這將更加有利于創(chuàng)造出本真的歷史研究成果。
【關(guān)鍵詞】生成式人工智能 歷史書(shū)寫(xiě) 職業(yè)性
【中圖分類號(hào)】K061 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.14.006
【作者簡(jiǎn)介】王濤，南京大學(xué)歷史學(xué)院教授、博導(dǎo)。研究方向?yàn)榈聡?guó)史、教會(huì)史、數(shù)字史。主要著作有《主教的書(shū)信空間》、《大語(yǔ)言模型時(shí)代歷史書(shū)寫(xiě)的路徑與局限》（論文）、《數(shù)字史學(xué)不可缺省價(jià)值判斷》（論文）等。
引言
英國(guó)作家威爾斯（H. G. Wells）在其1895年出版的科幻小說(shuō)《時(shí)間機(jī)器》（The Time Machine）中，不僅提出了時(shí)光旅行的概念，也讓時(shí)光機(jī)相關(guān)主題成為重要的文學(xué)橋段。后來(lái)的文學(xué)作品中出現(xiàn)了大量相似的情節(jié)，例如，披上浪漫愛(ài)情故事外衣的《時(shí)間旅行者的妻子》（The Time Traveler's Wife），以及“架空小說(shuō)”（alternate history）的案例——《米與鹽的年代》（The Years of Rice and Salt）。穿越時(shí)光的構(gòu)想十分令人著迷，如果歷史學(xué)家能夠坐上時(shí)光機(jī)進(jìn)入歷史現(xiàn)場(chǎng)的話，許多歷史研究中的疑難雜癥或許就會(huì)迎刃而解。
可惜，時(shí)光機(jī)只存在于虛構(gòu)中。科幻小說(shuō)中的歷史學(xué)家也只能用我們熟悉的工作方式開(kāi)展研究，正如《達(dá)·芬奇密碼》（The Da Vinci Code）的主角那樣，雖然整個(gè)故事有奇幻經(jīng)歷的加持，但故事的主角本質(zhì)上卻是靠著像歷史學(xué)家那樣的考證功夫一次次化險(xiǎn)為夷。似乎這些充滿想象力的天馬行空的創(chuàng)作，也無(wú)法撼動(dòng)歷史學(xué)家在大眾心目中的刻板印象。歷史學(xué)和歷史學(xué)家與技術(shù)和機(jī)器的關(guān)系到底是近是遠(yuǎn)，實(shí)難用一兩句話回答。
人工智能介入下的歷史知識(shí)生產(chǎn)
史學(xué)創(chuàng)作開(kāi)始出現(xiàn)岔路。傳統(tǒng)的歷史學(xué)家形象，以及歷史學(xué)家有板有眼的工作方式，在生成式人工智能的沖擊下，也許將發(fā)生翻天覆地的變化。
作為一個(gè)學(xué)術(shù)共同體，歷史學(xué)家們都遵循一些基本的工作原則，比如重視史料、強(qiáng)調(diào)因果關(guān)系的解釋等。司馬遷在《史記·淮陰侯列傳》中透露了他的研究方式：“吾如淮陰，淮陰人為余言，韓信雖為布衣時(shí)，其志與眾異。其母死，貧無(wú)以葬，然乃行營(yíng)高敞地，令其旁可置萬(wàn)家。余視其母冢，良然。”在這看似不經(jīng)意的描述中，司馬遷踐行了實(shí)地探訪與采集口述資料相結(jié)合的方法論。無(wú)獨(dú)有偶，西方史學(xué)之父希羅多德在書(shū)寫(xiě)關(guān)于希波戰(zhàn)爭(zhēng)的歷史時(shí)，也采取了類似的方法。中西方兩位歷史大家不約而同地使用類似的史學(xué)研究手段，并為后世立下了標(biāo)桿，這也說(shuō)明古今中外歷史知識(shí)的生產(chǎn)有殊途同歸的方式。
人工智能介入后，史學(xué)創(chuàng)作開(kāi)始出現(xiàn)岔路。自2022年底生成式人工智能應(yīng)用發(fā)布以來(lái)，即使是普通人也已經(jīng)領(lǐng)略到了人工智能在知識(shí)生產(chǎn)方面強(qiáng)大的文字輸出能力?？粗竽Ｐ驮谝欢阎噶畹囊龑?dǎo)下，快速生成連貫的文字，我們不由得心生感嘆，知識(shí)生產(chǎn)似乎變得愈發(fā)廉價(jià)了。一位北京的小學(xué)生已經(jīng)通過(guò)與大模型合作，完成并出版了一部以火星冒險(xiǎn)為主題的科幻小說(shuō)。[1]人工智能的文字輸出能力與歷史學(xué)家的知識(shí)生產(chǎn)，具有天然的適配性，從某種程度上說(shuō)人工智能的工作模式，甚至就是在模仿歷史學(xué)家。[2]但是在算力和速度上遠(yuǎn)不及計(jì)算機(jī)的碳基生命體的歷史學(xué)家，似乎即將面臨令人沮喪的未來(lái)前景：歷史書(shū)寫(xiě)是否要被生成式人工智能取代，狼真的要來(lái)了嗎？
AI培訓(xùn)課程的局限性。AI浪潮席卷而來(lái)，引發(fā)了人們的焦慮，令從事學(xué)術(shù)研究的初學(xué)者惴惴不安，并由此催生了一門(mén)生意。許多機(jī)構(gòu)利用人們的AI焦慮大肆營(yíng)銷，推出了五花八門(mén)的人工智能培訓(xùn)課程，大量培訓(xùn)課程以AI輔助學(xué)術(shù)研究為噱頭，給聽(tīng)眾傳授AI賦能的技術(shù)，鼓吹人們通過(guò)學(xué)習(xí)此類“科學(xué)咒語(yǔ)”，就能大幅提升工作效率。很多課程的廣告詞頗具吸引力，例如，宣稱學(xué)習(xí)此類課程能夠告別內(nèi)卷，讓人工智能替我們打工，進(jìn)而節(jié)省出大量休閑娛樂(lè)的時(shí)間。
筆者深度觀察了類似課程的講授內(nèi)容和教學(xué)大綱，最干貨的內(nèi)容美其名曰“提示工程”，即用合適的提示詞與大語(yǔ)言模型進(jìn)行交互，課程內(nèi)容涉及如何提出需求、如何限定結(jié)果輸出形式等，從而最終實(shí)現(xiàn)完成學(xué)術(shù)論文的目標(biāo)。課程的講師們都是站在人工智能風(fēng)口上的先行者，其中大部分也確實(shí)是學(xué)術(shù)圈中人，他們借由傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)研究經(jīng)歷積累了豐富經(jīng)驗(yàn)，然后將學(xué)術(shù)生產(chǎn)與大模型結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)了高效的研究成果產(chǎn)出，看起來(lái)頗具說(shuō)服力。課程體系的設(shè)置直擊迷茫的年輕學(xué)者的痛點(diǎn)，細(xì)分課程包括如何用AI輔助撰寫(xiě)課題申報(bào)書(shū)，如何用大模型梳理學(xué)術(shù)綜述并找到“新的”學(xué)術(shù)問(wèn)題，以及最終如何寫(xiě)出完整的學(xué)術(shù)論文。在“洗腦”話術(shù)的影響下，眾多深感學(xué)術(shù)壓力巨大、缺乏實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的潛在客戶躍躍欲試，對(duì)生成式人工智能輔助學(xué)術(shù)研究產(chǎn)生了不切實(shí)際的期待。
然而，所謂AI賦能學(xué)術(shù)研究相關(guān)課程的最精華部分，與司馬遷、希羅多德踐行的歷史書(shū)寫(xiě)方法毫無(wú)關(guān)聯(lián)。那么，這是否說(shuō)明，在生成式人工智能日益普及的當(dāng)下，司馬遷的史學(xué)方法已經(jīng)過(guò)時(shí)了。學(xué)術(shù)寫(xiě)作完全被簡(jiǎn)化為提示詞架構(gòu)工程：利用“精心”設(shè)計(jì)的提示詞，激發(fā)大模型超強(qiáng)的語(yǔ)言組織能力和推理能力，最終從海量語(yǔ)料中梳理和總結(jié)出看上去邏輯完整的學(xué)術(shù)研究成果。
復(fù)雜的學(xué)術(shù)研究在大模型助力下變得“簡(jiǎn)單”的前景令A(yù)I課程非?；鸨芯可侵饕臐撛诳蛻?。AI課程受到追捧讓我們看到，最先進(jìn)的人工智能被用在了最需要原創(chuàng)性的領(lǐng)域，最終卻生產(chǎn)出了大量平庸的產(chǎn)品。這意味著，現(xiàn)在的研究生們將有幸成為生成式人工智能時(shí)代成長(zhǎng)起來(lái)的第一批學(xué)生。然而，他們的工作方式被AI牽引，與傳統(tǒng)學(xué)術(shù)習(xí)慣迥異：通過(guò)充分挖掘大模型在文本整理、內(nèi)容生成方面的優(yōu)勢(shì)，學(xué)術(shù)研究的過(guò)程變成了將現(xiàn)有的二手研究（比如知網(wǎng)的論文）投喂給大模型，借助AI的算力對(duì)海量文獻(xiàn)進(jìn)行精讀，然后輸出一個(gè)梳理過(guò)的精簡(jiǎn)版。學(xué)術(shù)研究因而完全變成了從文獻(xiàn)到文獻(xiàn)的輸出，在這個(gè)過(guò)程中，難以見(jiàn)到研究者的個(gè)人體驗(yàn)和深入思考。
或許，這樣的結(jié)果并不令人吃驚。學(xué)術(shù)研究的“異化”時(shí)刻即將到來(lái)，只是時(shí)間早晚的事情。過(guò)分強(qiáng)調(diào)提示詞的重要性，不僅讓人機(jī)交互變成了“科學(xué)咒語(yǔ)”，而且在這一過(guò)程的潛移默化下，使用者的思維邏輯將愈發(fā)向人工智能對(duì)齊，而不是相反。1962年，彼時(shí)計(jì)算機(jī)尚未成為通用學(xué)術(shù)工具，已有學(xué)者擔(dān)憂，對(duì)計(jì)算機(jī)的過(guò)于著迷可能導(dǎo)致人們只能小心翼翼地提出計(jì)算機(jī)能夠回答的問(wèn)題。[3]在大模型流行的時(shí)代，提示工程風(fēng)生水起，從某種程度上說(shuō)這只不過(guò)是人類思維向人工智能思維對(duì)齊的一種方式。從短期來(lái)看，提示詞寫(xiě)得好，確實(shí)能將歷史知識(shí)的生產(chǎn)提升到一個(gè)新的檔次，但是，從長(zhǎng)時(shí)段來(lái)看，這會(huì)不會(huì)是人類的思維水平被人工智能反向拉低的開(kāi)始呢？各種如火如荼的AI培訓(xùn)課程將提示詞作為賣點(diǎn)，是否正是把研究者的思路禁錮在了大模型的框架中。這樣的擔(dān)憂不無(wú)道理。
在欣欣向榮的技術(shù)史書(shū)寫(xiě)中，歷史學(xué)家們總會(huì)強(qiáng)調(diào)技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)知識(shí)傳播效率的提升。教會(huì)壟斷知識(shí)的局面被打破，最終西歐發(fā)生宗教改革，推動(dòng)了整個(gè)人類歷史的進(jìn)步。但是，哈佛大學(xué)歷史學(xué)家尼爾·弗格森（Niall Ferguson）敏銳地指出：17世紀(jì)，印刷品確實(shí)在某種程度上推動(dòng)了科學(xué)革命的發(fā)展，但印刷術(shù)同樣導(dǎo)致大量迷信內(nèi)容的廣泛傳播，如煉金術(shù)、占星術(shù)、巫術(shù)以及關(guān)于變形論與共生論之間區(qū)別的晦澀爭(zhēng)論，“在我們這個(gè)時(shí)代，我一直驚嘆于社交媒體對(duì)陰謀論的關(guān)注遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)對(duì)基于證據(jù)的理論的關(guān)注”[4]。一些樂(lè)觀的人們滿懷希望地認(rèn)為人工智能會(huì)推動(dòng)創(chuàng)意內(nèi)容生產(chǎn)的大爆發(fā)，帶來(lái)智慧產(chǎn)品的供給側(cè)自由，這或許并非妄語(yǔ)；但也應(yīng)看到生成式人工智能的普及，很有可能惡化歷史書(shū)寫(xiě)的整體生態(tài)環(huán)境，使大模型逐步淪為生產(chǎn)廉價(jià)文字內(nèi)容的加速器。
職業(yè)性歷史書(shū)寫(xiě)的消失
歷史學(xué)的專業(yè)化進(jìn)程。AI賦能歷史知識(shí)生產(chǎn)的概念大行其道，讓深感跟不上節(jié)奏的史學(xué)家產(chǎn)生焦慮，卻讓那些認(rèn)為抓住了人工智能契機(jī)的“弄潮兒”暗自竊喜，他們似乎認(rèn)為，從此以后，歷史書(shū)寫(xiě)將變得易如反掌，職稱、績(jī)效、榮譽(yù)都會(huì)接踵而至，誰(shuí)會(huì)在乎產(chǎn)出的歷史學(xué)論文是精品還是老生常談的平庸之言呢？坦白講，想通過(guò)人工智能在歷史知識(shí)生產(chǎn)方面走捷徑，其實(shí)沒(méi)有什么可以指摘的地方，甚至說(shuō)，這是歷史學(xué)高度專業(yè)化之后必然出現(xiàn)的結(jié)果。西方史學(xué)史專家有一個(gè)共識(shí)，歷史學(xué)的專業(yè)化是從19世紀(jì)開(kāi)始的。歷史學(xué)本身非常古老，“只是到了19世紀(jì)，歷史學(xué)才被轉(zhuǎn)化為一種專業(yè)化了的規(guī)范而使它自己成為了經(jīng)過(guò)專業(yè)訓(xùn)練的歷史學(xué)家們?cè)趯?shí)踐著的一種‘科學(xué)’”[5]。學(xué)者們關(guān)注的是蘭克學(xué)派在此過(guò)程中為歷史學(xué)注入了科學(xué)性，帶來(lái)了方法論上的規(guī)范化，從而提升了歷史研究的專業(yè)性。但是，筆者更想強(qiáng)調(diào)的是歷史學(xué)與專業(yè)化的歷史學(xué)是兩個(gè)概念：專業(yè)化更重要的價(jià)值是奠定了歷史學(xué)家作為一種社會(huì)職業(yè)分工的基礎(chǔ)。
歷史學(xué)的專業(yè)化進(jìn)程之所以發(fā)生于19世紀(jì)，其實(shí)是工業(yè)革命持續(xù)發(fā)展的必然結(jié)果，這是為培養(yǎng)符合工業(yè)社會(huì)的公民素養(yǎng)所作出努力的組成部分。歷史認(rèn)知作為公民素養(yǎng)的一部分，推動(dòng)了歷史學(xué)家向職業(yè)化邁進(jìn)的步伐；相應(yīng)的，大學(xué)成為了培養(yǎng)行業(yè)規(guī)范的場(chǎng)所，進(jìn)一步推動(dòng)了歷史學(xué)研究的職業(yè)化。歷史研究的專業(yè)化，包括設(shè)立了一些重要的標(biāo)準(zhǔn)，比如工作技能、學(xué)術(shù)規(guī)范（行業(yè)秩序）、培訓(xùn)流程、學(xué)術(shù)共同體等，都是適應(yīng)工業(yè)革命的產(chǎn)物。通過(guò)設(shè)立歷史研究的職業(yè)化規(guī)范，一方面，可以不斷提升歷史知識(shí)生產(chǎn)的專業(yè)性，從而保證產(chǎn)出內(nèi)容的權(quán)威性；另一方面，也為歷史學(xué)家這個(gè)職業(yè)設(shè)置了準(zhǔn)入門(mén)檻，保證這一群體不失整體上的水準(zhǔn)。雖然有各種顯而易見(jiàn)的正面效應(yīng)，但職業(yè)化進(jìn)程不可避免地會(huì)出現(xiàn)體制僵化、業(yè)務(wù)能力之外因素的干擾等普遍性的問(wèn)題。職業(yè)化意味著歷史研究本質(zhì)上成為一種工作類型，不論其是否為服務(wù)業(yè)，都會(huì)讓從業(yè)者直面職場(chǎng)壓力，包括晉升渠道、績(jī)效考核、職業(yè)倦怠等，以至于有學(xué)者一針見(jiàn)血地指出，過(guò)度的職業(yè)化對(duì)歷史學(xué)而言并非好事。[6]學(xué)術(shù)研究本質(zhì)上是探索未知的過(guò)程，歷史學(xué)研究需要從業(yè)者不斷學(xué)習(xí)，甚至還要主動(dòng)跳出舒適區(qū)，去開(kāi)拓新的研究領(lǐng)域，而這都會(huì)形成巨大的負(fù)擔(dān)，也增加了業(yè)務(wù)成本。在職業(yè)化的限制下，創(chuàng)新研究將在一定程度上受到遏制。
人工智能與職業(yè)化的歷史學(xué)家。在歷史學(xué)職業(yè)化的背景下，歷史學(xué)家的工作受到了許多學(xué)術(shù)研究之外因素的影響，也會(huì)有效率優(yōu)先的功利性追求。人工智能的崛起，將會(huì)給歷史知識(shí)的生產(chǎn)帶來(lái)非常微妙的變化。史學(xué)工作者會(huì)不會(huì)為了提高績(jī)效，使用人工智能來(lái)協(xié)助研究工作呢？畢竟，完成符合學(xué)術(shù)規(guī)范的研究成果，是被學(xué)術(shù)共同體認(rèn)可與接納的重要標(biāo)準(zhǔn)，是學(xué)者的“名片”。[7]因此，從業(yè)者有充分的動(dòng)機(jī)，使用人工智能來(lái)高效地完成學(xué)術(shù)論文。那么值得注意的問(wèn)題是，一方面，一篇有人工智能參與的學(xué)術(shù)論文，在怎樣的范圍之內(nèi)，才不會(huì)出現(xiàn)學(xué)術(shù)倫理規(guī)范的問(wèn)題；另一方面，在人工智能的沖擊下，歷史書(shū)寫(xiě)所要求的專業(yè)技能被算力攻克，歷史學(xué)工作者的職業(yè)技能培訓(xùn)會(huì)因此受到影響，所謂“由儉入奢易，由奢入儉難”：年輕人會(huì)思考，在人工智能已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)快速檢索、內(nèi)容輸出的情況下，為什么還要花時(shí)間強(qiáng)化歷史研究的基本功，比如考據(jù)、語(yǔ)言訓(xùn)練等。從各種AI賦能課程的火爆程度，我們就能感受到未來(lái)的學(xué)者對(duì)效率的考量。
如此一來(lái)，歷史知識(shí)生產(chǎn)由生成式人工智能代勞，除了將制造大量毫無(wú)營(yíng)養(yǎng)的文字內(nèi)容之外，還有一個(gè)重新塑造人類讀者閱讀品味的問(wèn)題。這或許是《人類簡(jiǎn)史》的作者，以色列歷史學(xué)家赫拉利（Yuval Harari）無(wú)比憂慮的原因，人工智能破壞了人類的操作系統(tǒng)。[8]歷史書(shū)寫(xiě)是人類文明中特有的“講故事”的能力，現(xiàn)在這項(xiàng)本領(lǐng)已經(jīng)被AI習(xí)得，歷史學(xué)還有存在的必要嗎？職業(yè)導(dǎo)向的歷史工作者如果以經(jīng)濟(jì)理性的視角應(yīng)對(duì)人工智能的發(fā)展和普及，為了勞動(dòng)價(jià)值的最大化，他們顯然會(huì)讓人工智能更加深度地介入歷史知識(shí)的生產(chǎn)，用高效率來(lái)?yè)Q取超值的一般等價(jià)物。人工智能時(shí)代成長(zhǎng)起來(lái)的史學(xué)實(shí)踐者，將會(huì)對(duì)傳統(tǒng)學(xué)術(shù)規(guī)范進(jìn)行調(diào)整，形成與19世紀(jì)以來(lái)完全不一樣的學(xué)術(shù)共同體。所以，“歷史學(xué)不存在”，可能并非危言聳聽(tīng)，而是大概率會(huì)發(fā)生的事情。
回到初心
大模型與人類歷史學(xué)家。生成式人工智能介入歷史研究無(wú)可避免，作為碳基生物的史學(xué)家，如何應(yīng)對(duì)這世界百年未有之大變局呢？最新的進(jìn)展是，OpenAI特別推出了ChatGPT的教育版，[9]開(kāi)放了用戶的私有數(shù)據(jù)訓(xùn)練，用戶可以將專業(yè)的數(shù)據(jù)針對(duì)性地投喂給大模型，組建私域知識(shí)庫(kù)，讓先進(jìn)的ChatGPT-4o在專業(yè)問(wèn)題上少犯甚至不犯錯(cuò)誤。毫無(wú)疑問(wèn)，論檢索、邏輯推理、知識(shí)儲(chǔ)備的能力，大模型已經(jīng)遙遙領(lǐng)先于人類，人類歷史學(xué)家還有能力去“對(duì)抗”大模型的強(qiáng)悍算力嗎？
當(dāng)然，這里的悖論是，為什么人類歷史學(xué)家要跟大模型比拼算力？人作為萬(wàn)物之靈長(zhǎng)，為什么要俯下身來(lái)跟大模型對(duì)齊呢？這不是拉低了人性的價(jià)值嗎？在這個(gè)科技水平高度發(fā)達(dá)的時(shí)代，飛機(jī)、摩托等現(xiàn)代化的交通工具為人類提供著不同的出行選擇，從純粹的速度上看，它們都比人類步行或者奔跑要快得多，但我們會(huì)因此而焦慮嗎？答案是，我們不僅不會(huì)焦慮，反而會(huì)享受高效出行帶來(lái)的便捷。當(dāng)然，有人會(huì)說(shuō)，大語(yǔ)言模型跟交通工具不同，前者接手的是人類擅長(zhǎng)的智力活動(dòng)，而這曾經(jīng)被認(rèn)為是人類獨(dú)有的創(chuàng)意品質(zhì)，現(xiàn)在似乎也要被機(jī)器接管了。
讓我們回到數(shù)字化之初，歷史學(xué)家曾經(jīng)出現(xiàn)過(guò)類似的焦慮。史料的數(shù)字化給史學(xué)研究的工作方式帶來(lái)了翻天覆地的變化。這在使得歷史研究工作更加高效便捷的同時(shí)，也引發(fā)了新的問(wèn)題，包括無(wú)法回溯、數(shù)字化質(zhì)量低等，并由此帶來(lái)了準(zhǔn)確性的不足。[10]大模型的主要應(yīng)用場(chǎng)景是，用戶利用人工智能的信息整合能力，對(duì)長(zhǎng)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，并總結(jié)要點(diǎn)供用戶參考。我們能在多大程度上采信算法總結(jié)出來(lái)的摘要呢？各種AI賦能課程向觀眾展示了大模型總結(jié)和梳理長(zhǎng)文本的功能，并且鼓吹其具備一次性處理十萬(wàn)，甚至百萬(wàn)字長(zhǎng)文本的能力，極具誘惑力，但相關(guān)課程從未提及大模型文本總結(jié)和梳理的效果如何，甚至沒(méi)有一個(gè)客觀的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。筆者在實(shí)踐中，對(duì)不同大模型的摘要能力進(jìn)行過(guò)測(cè)試，最大的感受是：形式上堪稱完美，但是細(xì)節(jié)上仍有瑕疵。這意味著，在真實(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景中，史學(xué)工作者可能要不斷提醒自己，AI生成的結(jié)果需要辨析，仍有必要回溯原文查找更相關(guān)的細(xì)節(jié)，那么這是不是還不如自己去閱讀原文呢？
更大的問(wèn)題在于，人工智能參與的歷史書(shū)寫(xiě)缺乏主體性。作為碳基生物的史學(xué)工作者在效率上可能不如人工智能，但他們能夠明確自己的訴求和研究寫(xiě)作目標(biāo)，能夠做到文責(zé)自負(fù)，而目前任何一款大語(yǔ)言模型都無(wú)法解決主體性缺失的問(wèn)題。因此，在人工智能大行其道的當(dāng)下，個(gè)體的深度閱讀仍然有著不可或缺的意義。法國(guó)歷史學(xué)家法爾熱（Arlette Farge）用非常感性的方式強(qiáng)調(diào)了歷史學(xué)家與檔案交互的價(jià)值，應(yīng)對(duì)材料進(jìn)行直接的、可觸摸的研讀，重視接觸過(guò)去殘留物的感覺(jué)，比如紙張的分量、味道等。[11]在這個(gè)看似浪漫主義的描述中，研究者的主體性得以凸顯，這將有助于歷史學(xué)家理解歷史檔案，形成言之有物的認(rèn)知，進(jìn)而能夠達(dá)到單純檢索數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法比擬的效果。同樣的利弊之于大語(yǔ)言模型依然適用，史學(xué)研究需要準(zhǔn)確性，需要可追溯，而最先進(jìn)的大模型在這些方面的功能也差強(qiáng)人意。
回歸歷史書(shū)寫(xiě)的本質(zhì)。一些歷史學(xué)家擔(dān)心自己的工作被取代，這是因?qū)v史知識(shí)生產(chǎn)的活動(dòng)與其他職業(yè)活動(dòng)等量齊觀地看待。而這不僅是對(duì)歷史學(xué)本質(zhì)的曲解，也是對(duì)人性本質(zhì)缺乏自信的表現(xiàn)。現(xiàn)代化的交通工具讓人們的出行毫無(wú)壓力，但是，人們會(huì)因此放棄跑步嗎？阿爾法狗（AlphaGo）在圍棋界打敗天下無(wú)敵手后，人類就選擇不下圍棋了嗎？并沒(méi)有，人們只是不再將跑步作為出行方式，也不再將圍棋勝負(fù)作為功利的追求，而是僅將其視為純粹的強(qiáng)身健體、思維訓(xùn)練的手段。同樣，生成式人工智能的發(fā)展和普及也不會(huì)取消人的智力活動(dòng)，如果人們真正的追求只是用歷史書(shū)寫(xiě)鍛煉思維能力，那么效率或許并非史學(xué)工作者看中的唯一優(yōu)勢(shì)，由此讓歷史知識(shí)生產(chǎn)的實(shí)踐活動(dòng)回到了史學(xué)研究的本質(zhì)。有了這樣的自信，即使在面對(duì)人工智能的“算力霸權(quán)”時(shí)，人們也可以從更高維度來(lái)評(píng)價(jià)人與人工智能之間的落差，那就是人性的充盈。而這是人成其為人的必然。
我們?nèi)匀豢梢曰氐綒v史書(shū)寫(xiě)的源頭尋找答案。作為當(dāng)下的歷史學(xué)工作者，我們以為自己與兩千多年前的司馬遷、修昔底德是學(xué)術(shù)同行，能夠與他們進(jìn)行隔空對(duì)話；但我們實(shí)際上是職業(yè)化的史學(xué)工作者，顯然無(wú)法與司馬遷、修昔底德相提并論。我們與史學(xué)之父之間隔著工業(yè)革命，在境界和追求上毫無(wú)可比性。修昔底德在《伯羅奔尼撒戰(zhàn)爭(zhēng)史》中，回顧了自己寫(xiě)作的目的：“在這次戰(zhàn)爭(zhēng)剛剛爆發(fā)的時(shí)候，我就開(kāi)始寫(xiě)我的歷史著作，相信這次戰(zhàn)爭(zhēng)是一個(gè)偉大的戰(zhàn)爭(zhēng)，比過(guò)去曾經(jīng)發(fā)生過(guò)的任何戰(zhàn)爭(zhēng)更有敘述的價(jià)值。我的這種信念是根據(jù)下列的事實(shí)得來(lái)的：雙方都竭盡全力來(lái)準(zhǔn)備；同時(shí)，我看見(jiàn)希臘世界中其余的國(guó)家不是參加了這一邊，就是參加了那一邊；就是那些現(xiàn)在還沒(méi)有參加戰(zhàn)爭(zhēng)的國(guó)家，也正在準(zhǔn)備參加。這是希臘人的歷史中最大的一次騷動(dòng)，同時(shí)也影響到大部分非希臘人的世界，可以說(shuō)，影響到幾乎整個(gè)人類。”[12]在修昔底德的自述中，我們看不到有絲毫世俗的理由在推動(dòng)他的歷史創(chuàng)作。當(dāng)然，支撐這種理想主義的是堅(jiān)實(shí)的物質(zhì)基礎(chǔ)，修昔底德家境殷實(shí)，父親在色雷斯經(jīng)營(yíng)金礦，他毫無(wú)生活壓力；此外，修昔底德曾經(jīng)作為統(tǒng)帥直接參與了戰(zhàn)爭(zhēng)，在戰(zhàn)后又經(jīng)歷了流放，“閑暇的時(shí)間給了我特殊的便利，使我能夠深入研究一切”[13]。表面上看，修昔底德成功創(chuàng)作《伯羅奔尼撒戰(zhàn)爭(zhēng)史》似乎是因?yàn)?ldquo;沒(méi)有打過(guò)仗的將軍，不是好的軍事史學(xué)家”；而實(shí)際上，修昔底德既有雄厚的物質(zhì)基礎(chǔ)又有充足的時(shí)間，這讓他有了更大的格局，即能夠從一開(kāi)始就意識(shí)到這是一場(chǎng)“偉大的戰(zhàn)爭(zhēng)”，以至于幾乎全人類都將蒙受其影響。修昔底德沒(méi)有任何職業(yè)化的束縛，他因此能夠自由地進(jìn)行歷史寫(xiě)作。也正是這樣一種毫無(wú)功利性的書(shū)寫(xiě)沖動(dòng)，成就了他作為“歷史科學(xué)之父”的美譽(yù)。
顯然，大部分職業(yè)歷史學(xué)家沒(méi)有修昔底德那樣雄厚的家底，但是人工智能的普及從另外的角度創(chuàng)造著大批有閑階級(jí)。雖然人們都很擔(dān)憂，AI會(huì)取代很多工作崗位，導(dǎo)致大量人類勞動(dòng)力失去工作機(jī)會(huì)。但是，經(jīng)濟(jì)學(xué)家通過(guò)模型推演預(yù)測(cè)，人工智能的普及實(shí)際上會(huì)帶來(lái)物質(zhì)財(cái)富的幾何級(jí)增長(zhǎng)。[14]從積極的角度看，這意味著，AI廣泛介入生產(chǎn)領(lǐng)域后能夠在不增加人力成本的前提下，創(chuàng)造更多全體社會(huì)成員共享的財(cái)富。在社會(huì)總體財(cái)富足夠充裕的情況下，通過(guò)“全民基本收入”（Universal Basic Income）進(jìn)行分配，[15]這也不失為人類社會(huì)可能的美好未來(lái)場(chǎng)景之一。這樣一來(lái)，即使大部分需要腦力勞動(dòng)的崗位也讓位于大模型，但由于沒(méi)有了“稻粱謀”的壓力，歷史書(shū)寫(xiě)反而可以讓真正的歷史學(xué)者變得更加純粹。
尋找歷史書(shū)寫(xiě)的意義
我們經(jīng)?？吹綒v史學(xué)家抱怨歷史寫(xiě)作是一個(gè)痛苦的過(guò)程，“我們不僅要去看書(shū)信和日記、自傳、回憶錄，還有家庭史，還要看文學(xué)材料——劇本、韻詩(shī)與故事，不管它們與特定人物的真實(shí)生活的關(guān)系如何”。[16]經(jīng)常出現(xiàn)的情形是，歷史學(xué)工作者為了寫(xiě)出一個(gè)簡(jiǎn)短而令人信服的句子，也需要進(jìn)行大量的閱讀，這絕非高性價(jià)比的工作，但是，堅(jiān)持下來(lái)則能獲得極大成就感。生成式人工智能或許能減輕寫(xiě)作過(guò)程中的痛苦，卻也影響了成就感的獲得。因此，真正以文字為樂(lè)的寫(xiě)作者，也許不會(huì)排斥人工智能，但是仍將珍惜“眾里尋他千百度”的體驗(yàn)感，珍惜手作的或許粗糙但真實(shí)的成果。
理想主義的選擇當(dāng)然會(huì)面臨風(fēng)險(xiǎn)，但是生成式人工智能對(duì)歷史知識(shí)生產(chǎn)的影響，幾乎是無(wú)法回避的。巴爾維特（Avital Balwit）曾是一位自由作家，以稿費(fèi)為主要的經(jīng)濟(jì)來(lái)源。后來(lái)，她加盟了開(kāi)發(fā)出Claude 3的人工智能公司Anthropic。不久前，巴爾維特在其題為《我工作的最后五年》（My last five years of work）的文章中寫(xiě)道：“我今年25歲。未來(lái)三年可能是我工作的最后幾年。我沒(méi)有生病，也不會(huì)成為家庭主婦，經(jīng)濟(jì)上也沒(méi)有幸運(yùn)到即將自愿退休。我站在技術(shù)發(fā)展的前沿，如果技術(shù)發(fā)展來(lái)臨，我所知道的就業(yè)就有可能終結(jié)。”[17]這段文字足以令人焦慮并向讀者傳遞了一個(gè)驚人的內(nèi)幕：知識(shí)創(chuàng)造類工作即將過(guò)氣，3～5年之后會(huì)大規(guī)模被人工智能取代。
當(dāng)然，巴爾維特的本意并不是要預(yù)測(cè)一個(gè)危言聳聽(tīng)的前景。作為最前沿人工智能公司的CEO，她或許看到了大語(yǔ)言模型更為先進(jìn)和高級(jí)的能力，這讓她對(duì)此有著超出常人的見(jiàn)識(shí)。那么，生成式人工智能大舉進(jìn)入歷史知識(shí)生產(chǎn)領(lǐng)域，似乎是不可避免的事實(shí)；歷史學(xué)工作者出現(xiàn)冗余，似乎也是隨之出現(xiàn)的必然結(jié)果。然而，好消息是，歷史學(xué)并不會(huì)因此消失。司馬遷、希羅多德、修昔底德，這些杰出的代表人物，讓我們看到了歷史學(xué)家應(yīng)有的風(fēng)格。他們不是職業(yè)歷史學(xué)家，卻做到了以學(xué)術(shù)為志業(yè)；他們的歷史書(shū)寫(xiě)，或許缺乏19世紀(jì)以后史學(xué)工作者的科學(xué)性，卻并不妨礙他們真誠(chéng)地對(duì)待自己的知識(shí)生產(chǎn)。
由此觀之，工業(yè)革命帶來(lái)的歷史研究的職業(yè)化，雖然提升了歷史研究的專業(yè)性，加強(qiáng)了歷史書(shū)寫(xiě)的科學(xué)性，但是，歷史學(xué)研究者精神層面的追求反而被弱化了。這使得職業(yè)化的歷史研究與純粹的歷史書(shū)寫(xiě)漸行漸遠(yuǎn)，進(jìn)而沾染了功利色彩，成為賺取勞動(dòng)報(bào)酬的方式。換言之，歷史學(xué)研究職業(yè)化帶來(lái)了歷史書(shū)寫(xiě)狀態(tài)的巨大差異。[18]然而，生成式人工智能發(fā)展普及后，職業(yè)意義上的歷史學(xué)或?qū)⒉粡?fù)存在，但純粹意義上的歷史學(xué)依然充滿價(jià)值。如果歷史學(xué)研究者找回初心，那么史學(xué)研究工作將不再是為了“稻粱謀”，而是自我價(jià)值實(shí)現(xiàn)的路徑，在這個(gè)維度上進(jìn)行的歷史知識(shí)生產(chǎn)，將不會(huì)受到人工智能的負(fù)面影響。與之相反，他／她會(huì)更加自主地借助人工智能的相關(guān)能力，并發(fā)揮自身的長(zhǎng)處，進(jìn)而更有可能在人機(jī)協(xié)作中生產(chǎn)出更加優(yōu)秀的史學(xué)作品。而這種松弛感，將成為人工智能時(shí)代的生活哲學(xué)。
在未來(lái)的3～5年間，以歷史書(shū)寫(xiě)為職業(yè)的歷史學(xué)家或許還能堅(jiān)守一段時(shí)期。當(dāng)然，如果知識(shí)生產(chǎn)的職場(chǎng)氛圍更加開(kāi)放一些，或許能讓職業(yè)化的歷史學(xué)家更加從容地應(yīng)對(duì)人工智能快速發(fā)展與應(yīng)用的局面，比如，高校對(duì)歷史學(xué)教授的評(píng)價(jià)機(jī)制不再立足于論文刊發(fā)的數(shù)量、等級(jí)，而是設(shè)置其他更加多元化的評(píng)價(jià)指標(biāo)。在外部環(huán)境難以改變的情況下，史學(xué)工作者就更應(yīng)修煉自己的內(nèi)心，像愛(ài)德華·吉本（Edward Gibbon）那樣，選擇成為一名體制外的歷史書(shū)寫(xiě)者，并不影響其創(chuàng)作出《羅馬帝國(guó)衰亡史》。在這個(gè)問(wèn)題上，中西方的哲學(xué)都能給我們帶來(lái)啟發(fā)。羅馬時(shí)代的思想家塞涅卡（Seneca）寫(xiě)給友人的一封信，可以用來(lái)指點(diǎn)迷津。他寫(xiě)道：“請(qǐng)預(yù)留幾天時(shí)間，在這幾天里，讓自己滿足于最簡(jiǎn)單、最便宜的食物，穿著粗糙樸素的衣服，同時(shí)問(wèn)問(wèn)自己：這就是我曾經(jīng)害怕的境況嗎？”[19]如果我們對(duì)此都能給出堅(jiān)定的答案，那么人工智能對(duì)知識(shí)生產(chǎn)的沖擊就極為有限。
同樣發(fā)人深省的哲理來(lái)自東方的禪宗故事。對(duì)于如何才能悟道這一問(wèn)題，高僧往往建議，覺(jué)悟不能求諸外，而要在日用常行的實(shí)踐中求得，即所謂“神通并妙用，運(yùn)水及搬柴”[20]。高深的禪機(jī)，被融匯于日常生活，表達(dá)了“平常心即為道”的思想，而這也是我們坦然面對(duì)急速發(fā)展的人工智能的深刻奧義。如果史學(xué)工作者能對(duì)歷史書(shū)寫(xiě)滿懷激情，不去計(jì)較一時(shí)之得失，不論是否受到人工智能的影響，都能做到怡然自得，便能在日常的研究實(shí)踐中有所收獲。在這種順其自然的心態(tài)之下，就不必?fù)?dān)憂生成式人工智能會(huì)搶掉我們的“飯碗”，因?yàn)闅v史書(shū)寫(xiě)的成就感不在于“飯碗”的牢靠與否，因而也就不會(huì)汲汲于KPI，更不會(huì)跟AI比拼粗制濫造的工作報(bào)表，而是將推崇“無(wú)所用心”的精神食糧。紐約州立大學(xué)歷史學(xué)博士候選人萬(wàn)澍在一次訪談節(jié)目中提到了面對(duì)生成式人工智能的矛盾態(tài)度：他并不排斥使用AI，但也非?？粗厥穼W(xué)研究最核心的技能，因此并不希望閱讀思考寫(xiě)作的環(huán)節(jié)全部被人工智能取代。[21]這無(wú)疑是一種更加自覺(jué)的立場(chǎng)，而這其實(shí)也是人工智能時(shí)代一種更可取的史學(xué)研究?jī)r(jià)值觀，在人工智能的沖擊面前，每個(gè)史學(xué)工作者都需要在效率與學(xué)術(shù)理想之間進(jìn)行排序，如果選擇后者，那么就需要充分強(qiáng)調(diào)史學(xué)工作本質(zhì)上的思維鍛煉與真相探尋，而非物質(zhì)性的追求。
結(jié)語(yǔ)
在本文撰寫(xiě)的過(guò)程中，一年一度的高考落下帷幕。令人驚喜的是，人工智能相關(guān)的議題進(jìn)入了2024年高考作文題，顯示了相關(guān)話題的巨大影響力。命題專家意識(shí)到了生成式人工智能對(duì)教育的影響，希望年輕人回答，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及、人工智能的應(yīng)用，越來(lái)越多的問(wèn)題能很快得到答案，那么，我們的問(wèn)題是否會(huì)越來(lái)越少，提問(wèn)是否還有必要。這樣的作文題能夠激發(fā)社會(huì)對(duì)教育本質(zhì)的反思。實(shí)際上，對(duì)于使用者而言，在歷史知識(shí)生產(chǎn)的語(yǔ)境下使用人工智能，問(wèn)題不僅不會(huì)減少，反而對(duì)提出高質(zhì)量問(wèn)題有了更高的要求：一方面，我們需要通過(guò)提出高質(zhì)量的問(wèn)題推動(dòng)有效的人機(jī)協(xié)作，在基于邏輯的思維鏈條中推進(jìn)工作流，實(shí)現(xiàn)大模型的微調(diào)，并激發(fā)大模型的智慧潛力；另一方面，生成式人工智能輸出的答案也需要在新的提問(wèn)中得到檢驗(yàn)。由此可見(jiàn)，在人工智能充分介入知識(shí)創(chuàng)造的進(jìn)程后，人類的思維模式可能隨之改變，歷史知識(shí)生產(chǎn)的方式也終將進(jìn)行調(diào)整。這或?qū)⑹巧鐣?huì)發(fā)展的整體趨勢(shì)，但對(duì)于個(gè)體史學(xué)工作者而言，卻可以選擇秉持什么樣的價(jià)值觀以積極地應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。
注釋
[1]《9歲男孩用智譜清言創(chuàng)作了一本圖書(shū)，現(xiàn)在已經(jīng)上市！》，2024年5月16日，https://mp.weixin.qq.com/s/1GT7ao0KXEj6EOxvkRytWw。
[2]J. Sternfeld， “AI–as–Historian,“ The American Historical Review， 2023, 128(3).
[3]L. Mumford, “The Sky Line 'Mother Jacob's Home Remedies',“ http://www.newyorker.com/archive/1962/12/01/1962_12_ 01_148_TNY_CARDS_000269697.
[4][19]R. M. Simon, “My Last Five Years of Work,“ https://www.russellmaxsimon.com/p/my-last-five-years-of-work-ai-disruption.
[5]格奧爾格·伊格爾斯：《二十世紀(jì)的歷史學(xué)》，何兆武譯，北京：商務(wù)印書(shū)館，2020年，第22頁(yè)。
[6]D. Wright, The Professionalization of History in English Canada, Toronto: University of Toronto Press, 2005, p. 169.
[7]R. Torstendahl, The Rise and Propagation of Historical Professionalism, Oxford: Routledge, 2015, p. 87；孫江：《學(xué)而衡之》，北京：商務(wù)印書(shū)館，2023年，第269頁(yè)。
[8]"Storytelling Computers Will Change the Course of Human History, Says the Historian and Philosopher," https://www.proquest.com/docview/2807109822?accountid=41288&sourcetype=Magazines.
[9]《ChatGPT Edu版本來(lái)啦：支持GPT–4o、自定義GPT、數(shù)據(jù)分析等》，2024年5月31日，https://mp.weixin.qq.com/s/_zljXwvak2EYt4P6rq5P8Q。
[10]T. Hitchcock, “Confronting the Digital,“ Cultural and Social History, 2013, 10(1).
[11]約翰·托什：《史學(xué)導(dǎo)論》，吳英譯，上海：格致出版社，2024年，第127頁(yè)。
[12][13]修昔底德：《伯羅奔尼撒戰(zhàn)爭(zhēng)史》（上），謝德風(fēng)譯，北京：商務(wù)印書(shū)館，1985年，第2、374頁(yè)。
[14]“AI May Be on a Trajectory to Surpass Human Intelligence; We Should be Prepared,“ https://www.imf.org/en/Publications/fandd/issues/2023/12/Scenario-Planning-for-an-AGI-future-Anton-korinek.
[15]圖靈獎(jiǎng)得主、被稱為“人工智能之父”的杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）在很多場(chǎng)合提出過(guò)類似的觀點(diǎn)。“全民基本收入”是應(yīng)對(duì)人工智能搶奪民眾飯碗、維持社會(huì)穩(wěn)定的方法。參見(jiàn)《擔(dān)憂大規(guī)模失業(yè)前景 AI教父建議英國(guó)政府推行全民基本收入制度》，2024年5月21日，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1799600541852548200&wfr=spider&for=pc。
[16]娜塔莉·戴維斯：《馬丁·蓋爾歸來(lái)》，劉永華譯，北京大學(xué)出版社，2015年，第11頁(yè)。
[17]A. Balwit, “My Last Five Years of Work,“ https://www.palladiummag.com/2024/05/17/my-last-five-years-of-work/.
[18]陳恒：《西方歷史書(shū)寫(xiě)需要一場(chǎng)認(rèn)知革命》，《歷史研究》，2024年第4期。
[20]黃河濤：《禪宗公案妙語(yǔ)錄》，北京：中國(guó)言實(shí)出版社，2006年，第9～10頁(yè)。
[21]《對(duì)談萬(wàn)澍：AI來(lái)襲，歷史學(xué)人的“飯碗”在哪里？》，2024年6月2日，https://mp.weixin.qq.com/s/yM5LtnCgHsQ1op1z_AgKPA。
責(zé) 編∕包 鈺 美 編∕周群英
Value Pursuit: Production of Historical Knowledge in the Age of Artificial Intelligence
Wang Tao
Abstract: The rapid development of generative artificial intelligence has brought new changes to the production of historical knowledge and the way historians work. Some people believe that artificial intelligence will promote the explosive production of creative content and bring supply-side freedom of smart products; but the spread of generative artificial intelligence is likely to worsen the overall ecology of history documenting. The specialization of history is a product of the Industrial Revolution, and at present, history documenting as a profession can no longer adapt to the arrival of the era of artificial intelligence. Some historians worry that their work will be replaced by artificial intelligence, ignoring the special nature of historical knowledge production activities. In the era of artificial intelligence, the documenting of history needs the historiography workers to return to their original aspirations and fully emphasize the essence of historiography thinking exercise and the pursuit of truth, instead of seeing it as a means of making a living, which would be more conducive to creating authentic historical research results.
Keywords: generative artificial intelligence, history documenting, professionalism
