價(jià)值追尋：人工智能時(shí)代的歷史知識(shí)生產(chǎn)

【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寫的整體生態(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)的歷史書寫已然無法適應(yīng)人工智能時(shí)代的到來。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)代的歷史書寫更需史學(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 歷史書寫 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

引言

英國作家威爾斯（H. G. Wells）在其1895年出版的科幻小說《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”（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?？苹眯≌f中的歷史學(xué)家也只能用我們熟悉的工作方式開展研究，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，貧無以葬，然乃行營高敞地，令其旁可置萬家。余視其母冢，良然?！痹谶@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。無獨(dú)有偶，西方史學(xué)之父希羅多德在書寫關(guān)于希波戰(zhàn)爭的歷史時(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，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。看著大模型在一堆指令的引導(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。[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前景：歷史書寫是否要被生成式人工智能取代，狼真的要來了嗎？

AI培訓(xùn)課程的局限性。AI浪潮席卷而來，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，并由此催生了一門生意。許多機(jī)構(gòu)利用人們的AI焦慮大肆營銷，推出了五花八門的人工智能培訓(xùn)課程，大量培訓(xùn)課程以AI輔助學(xué)術(shù)研究為噱頭，給聽眾傳授AI賦能的技術(shù)，鼓吹人們通過學(xué)習(xí)此類“科學(xué)咒語”，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，實(shí)現(xiàn)了高效的研究成果產(chǎn)出，看起來頗具說服力。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輔助撰寫課題申報(bào)書，如何用大模型梳理學(xué)術(shù)綜述并找到“新的”學(xué)術(shù)問題，以及最終如何寫出完整的學(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寫方法毫無關(guān)聯(lián)。那么，這是否說明，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)過時(shí)了。學(xué)術(shù)寫作完全被簡化為提示詞架構(gòu)工程：利用“精心”設(shè)計(jì)的提示詞，激發(fā)大模型超強(qiáng)的語言組織能力和推理能力，最終從海量語料中梳理和總結(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“簡單”的前景令A(yù)I課程非?；鸨?，研究生是主要的潛在客戶。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)代成長起來的第一批學(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：通過充分挖掘大模型在文本整理、內(nèi)容生成方面的優(yōu)勢，學(xué)術(shù)研究的過程變成了將現(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)梳理過的精簡版。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)過程中，難以見到研究者的個(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，只是時(shí)間早晚的事情。過分強(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”，而且在這一過程的潛移默化下，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，從某種程度上說這只不過是人類思維向人工智能思維對(duì)齊的一種方式。從短期來看，提示詞寫得好，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，從長時(shí)段來看，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)憂不無道理。

在欣欣向榮的技術(shù)史書寫中，歷史學(xué)家們總會(huì)強(qiáng)調(diào)技術(shù)進(jìn)步帶來知識(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)超過對(duì)基于證據(jù)的理論的關(guān)注”[4]。一些樂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)，帶來智慧產(chǎn)品的供給側(cè)自由，這或許并非妄語；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寫的整體生態(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)性歷史書寫的消失

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，歷史書寫將變得易如反掌，職稱、績效、榮譽(yù)都會(huì)接踵而至，誰會(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，想通過人工智能在歷史知識(shí)生產(chǎn)方面走捷徑，其實(shí)沒有什么可以指摘的地方，甚至說，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)過專業(yè)訓(xùn)練的歷史學(xué)家們在實(shí)踐著的一種‘科學(xué)’”[5]。學(xué)者們關(guān)注的是蘭克學(xué)派在此過程中為歷史學(xué)注入了科學(xué)性，帶來了方法論上的規(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)者直面職場壓力，包括晉升渠道、績效考核、職業(yè)倦怠等，以至于有學(xué)者一針見血地指出，過度的職業(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)帶來非常微妙的變化。史學(xué)工作者會(huì)不會(huì)為了提高績效，使用人工智能來協(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)，使用人工智能來高效地完成學(xué)術(shù)論文。那么值得注意的問題是，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)范的問題；另一方面，在人工智能的沖擊下，歷史書寫所要求的專業(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的學(xué)者對(duì)效率的考量。

如此一來，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營養(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題。這或許是《人類簡史》的作者，以色列歷史學(xué)家赫拉利（Yuval Harari）無比憂慮的原因，人工智能破壞了人類的操作系統(tǒng)。[8]歷史書寫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)，用高效率來換取超值的一般等價(jià)物。人工智能時(shí)代成長起來的史學(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，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，讓先進(jìn)的ChatGPT-4o在專業(yè)問題上少犯甚至不犯錯(cuò)誤。毫無疑問，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？人作為萬物之靈長，為什么要俯下身來跟大模型對(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)享受高效出行帶來的便捷。當(dāng)然，有人會(huì)說，大語言模型跟交通工具不同，前者接手的是人類擅長的智力活動(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)了新的問題，包括無法回溯、數(shù)字化質(zhì)量低等，并由此帶來了準(zhǔn)確性的不足。[10]大模型的主要應(yīng)用場景是，用戶利用人工智能的信息整合能力，對(duì)長文獻(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)和梳理長文本的功能，并且鼓吹其具備一次性處理十萬，甚至百萬字長文本的能力，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，甚至沒有一個(gè)客觀的標(biāo)準(zhǔn)來對(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)行過測試，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？

更大的問題在于，人工智能參與的歷史書寫缺乏主體性。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作目標(biāo)，能夠做到文責(zé)自負(fù)，而目前任何一款大語言模型都無法解決主體性缺失的問題。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，重視接觸過去殘留物的感覺，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)庫無法比擬的效果。同樣的利弊之于大語言模型依然適用，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。

回歸歷史書寫的本質(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敵手后，人類就選擇不下圍棋了嗎？并沒有，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寫鍛煉思維能力，那么效率或許并非史學(xué)工作者看中的唯一優(yōu)勢，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史書寫的源頭尋找答案。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可比性。修昔底德在《伯羅奔尼撒戰(zhàn)爭史》中，回顧了自己寫作的目的：“在這次戰(zhàn)爭剛剛爆發(fā)的時(shí)候，我就開始寫我的歷史著作，相信這次戰(zhàn)爭是一個(gè)偉大的戰(zhàn)爭，比過去曾經(jīng)發(fā)生過的任何戰(zhàn)爭更有敘述的價(jià)值。我的這種信念是根據(jù)下列的事實(shí)得來的：雙方都竭盡全力來準(zhǔn)備；同時(shí)，我看見希臘世界中其余的國家不是參加了這一邊，就是參加了那一邊；就是那些現(xiàn)在還沒有參加戰(zhàn)爭的國家，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，影響到幾乎整個(gè)人類?！盵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)營金礦，他毫無生活壓力；此外，修昔底德曾經(jīng)作為統(tǒng)帥直接參與了戰(zhàn)爭，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)爭史》似乎是因?yàn)椤皼]有打過仗的將軍，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，即能夠從一開始就意識(shí)到這是一場“偉大的戰(zhàn)爭”，以至于幾乎全人類都將蒙受其影響。修昔底德沒有任何職業(yè)化的束縛，他因此能夠自由地進(jìn)行歷史寫作。也正是這樣一種毫無功利性的書寫沖動(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)家通過模型推演預(yù)測，人工智能的普及實(shí)際上會(huì)帶來物質(zhì)財(cái)富的幾何級(jí)增長。[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“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)可能的美好未來場景之一。這樣一來，即使大部分需要腦力勞動(dòng)的崗位也讓位于大模型，但由于沒有了“稻粱謀”的壓力，歷史書寫反而可以讓真正的歷史學(xué)者變得更加純粹。

尋找歷史書寫的意義

我們經(jīng)?？吹綒v史學(xué)家抱怨歷史寫作是一個(gè)痛苦的過程，“我們不僅要去看書信和日記、自傳、回憶錄，還有家庭史，還要看文學(xué)材料——?jiǎng)”?、韻詩與故事，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)工作者為了寫出一個(gè)簡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)持下來則能獲得極大成就感。生成式人工智能或許能減輕寫作過程中的痛苦，卻也影響了成就感的獲得。因此，真正以文字為樂的寫作者，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)來源。后來，她加盟了開發(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）的文章中寫道：“我今年25歲。未來三年可能是我工作的最后幾年。我沒有生病，也不會(huì)成為家庭主婦，經(jīng)濟(jì)上也沒有幸運(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)測一個(gè)危言聳聽的前景。作為最前沿人工智能公司的CEO，她或許看到了大語言模型更為先進(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)；他們的歷史書寫，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地對(duì)待自己的知識(shí)生產(chǎn)。

由此觀之，工業(yè)革命帶來的歷史研究的職業(yè)化，雖然提升了ykcrxFT3PQw7EkZiGsM4o5PrqVlmRbWgKb9CXu/RkVg=歷史研究的專業(yè)性，加強(qiáng)了歷史書寫的科學(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寫漸行漸遠(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)化帶來了歷史書寫狀態(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)。

在未來的3～5年間，以歷史書寫為職業(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)的職場氛圍更加開放一些，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，像愛德華·吉本（Edward Gibbon）那樣，選擇成為一名體制外的歷史書寫者，并不影響其創(chuàng)作出《羅馬帝國衰亡史》。在這個(gè)問題上，中西方的哲學(xué)都能給我們帶來啟發(fā)。羅馬時(shí)代的思想家塞涅卡（Seneca）寫給友人的一封信，可以用來指點(diǎn)迷津。他寫道：“請(qǐng)預(yù)留幾天時(shí)間，在這幾天里，讓自己滿足于最簡單、最便宜的食物，穿著粗糙樸素的衣服，同時(shí)問問自己：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)人深省的哲理來自東方的禪宗故事。對(duì)于如何才能悟道這一問題，高僧往往建議，覺悟不能求諸外，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)歷史書寫滿懷激情，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史書寫的成就感不在于“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，但也非常看重史學(xué)研究最核心的技能，因此并不希望閱讀思考寫作的環(huán)節(jié)全部被人工智能取代。[21]這無疑是一種更加自覺的立場，而這其實(shí)也是人工智能時(shí)代一種更可取的史學(xué)研究價(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

在本文撰寫的過程中，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，越來越多的問題能很快得到答案，那么，我們的問題是否會(huì)越來越少，提問是否還有必要。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)的語境下使用人工智能，問題不僅不會(huì)減少，反而對(duì)提出高質(zhì)量問題有了更高的要求：一方面，我們需要通過提出高質(zhì)量的問題推動(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中得到檢驗(yàn)。由此可見，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，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，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)印書館，2020年，第22頁。

[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)印書館，2023年，第269頁。

[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。

[12][13]修昔底德：《伯羅奔尼撒戰(zhàn)爭史》（上），謝德風(fēng)譯，北京：商務(wù)印書館，1985年，第2、374頁。

[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）在很多場合提出過類似的觀點(diǎn)?！叭窕臼杖搿笔菓?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《擔(dān)憂大規(guī)模失業(yè)前景 AI教父建議英國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》，劉永華譯，北京大學(xué)出版社，2015年，第11頁。

[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：《西方歷史書寫需要一場認(rèn)知革命》，《歷史研究》，2024年第4期。

[20]黃河濤：《禪宗公案妙語錄》，北京：中國言實(shí)出版社，2006年，第9～10頁。

[21]《對(duì)談萬澍：AI來襲，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