2025年12月2日上午，应厦门大学历史与文化遗产学院邀请，北京大学历史学博士、南京大学历史学院博士后姚念达老师做客我院，围绕“人工智能与历史研究”这一主题，为我院师生带来一场精彩讲座。该讲座系“‘双一流’系列讲坛”暨“强基拔尖人才培养系列讲座”之一，由李莉教授主持。此次讲座内容大致分为四个部分：首先探讨了AI与历史研究之间的互动关系；其次以美国总统里根如何塑造美国国家身份的研究为例，展示其所构建的人机协作工作流实验；接着是实验效果评估及其方法论意义与局限；最后对人机协作在历史学研究中的角色及未来前景进行总结与反思。

 讲座伊始，姚念达老师首先回顾了近年来国内外史学界关于“在历史学研究中引入人工智能”的诸多讨论与呼吁。《历史研究》、American Historical Review、Journal of American History 等国内外重要史学期刊均先后发表专题论文或讨论组文从不同角度探讨人工智能和数字人文工具对史学研究的潜在影响。与学界相伴生的，还有媒体上的一种极端声音：人工智能是否会取代历史学者，乃至取代整个人文学科？面对这一问题，姚老师指出，当前许多以历史材料为基础的研究，其实主要服务于计算语言学、政治经济学、政治学、社会学等社会科学议题，其研究旨趣、问题意识与历史学自身的关怀并不完全相同。有学者指出，人工智能在大规模文本处理、史料中信息的识别与统计分析、在既定前提下进行文本比勘与逻辑推断等方面，确已具备一定能力；但如何提出具有历史学意义的研究问题，并通过恰当的提示词与工作流设计，使人工智能产出的结果符合史学规范与学术标准，仍然高度依赖历史学家自身的理论素养与创新能力。这一背景促使姚老师开始进一步思考：在具体研究中，AI究竟能替代历史学家完成哪些环节的工作，又在哪些方面仍离不开人的介入？

 其次，姚老师以“里根对美国国家身份的塑造”为例，介绍了他所进行的人机协作实验设计。为了让机器模拟人类研究者的工作，他首先强调“解构自我”的重要性：在明确研究主题之后，研究者需要系统梳理相关史料，进行初步的分类、归纳与总结，厘清文本类型、语境与既有研究中的核心论点。其后，姚老师据此构建出一套人机协作的工作流，将研究过程拆分为若干可操作环节：包括史料搜集与筛选、关键信息提取、指代消解、信息整理与清洗、设计多维分析框架、在反馈基础上不断修正和细化框架、依照框架对文本进行分类与抽取、在结构化信息基础上进行归纳总结、以及由研究者进行人工校验和解释等。在这一流程中，人工智能主要承担高强度、重复性强且对规模敏感的工作，而问题的提出、分析维度的设定、框架的调整与解释性分析，则仍由历史学者掌舵。

 接着，姚老师重点展示了实验的具体成果及其方法论意义。他指出，在以人机协作为基础的工作流下，对里根总统演讲中美国国家身份形象的分析，与前人相关研究结论高度一致，在总体判断上具有较高可信度。这一方法不仅可以用于分析里根如何在演讲中塑造美国自我形象，也可以外推到对“他者”的形象建构上。例如，利用同一套工作流分析里根对苏联形象的建构，其所得结论与约翰·加迪斯等学者的经典研究颇为契合；进一步延展，也可以用来考察特朗普总统演讲中对美国国家身份的塑造，显示出较强的可拓展性与可移植性。在概括人机协作的优势时，姚老师归纳为三点：其一是效率优势，人工智能能够在短时间内处理和扫描大规模史料，极大提高了文本分析与信息提取的速度；其二是可追溯性，研究者可以对模型的输出进行分步校验，检查文本匹配、分类与统计环节，以保证研究过程在技术层面上的透明度；其三是可扩展性，在已有工作流基础之上，只要调整分析对象和参数，即可将方法推广到新的史料和议题之中。与此同时，他也坦陈此类研究路径存在若干局限：首先，人机协作高度依赖研究者预设的分析框架，模型难以有效识别超出框架之外的意义空间，框架的合理与否直接决定了结果的质量；其次，具体实验中使用的自然语言处理工具难以做到百分之百准确，误判、漏判在所难免；再次，大语言模型存在“幻觉”问题，可能生成与史料不符的虚假信息；最后，对许多人文学者而言，相关技术在实现机理上带有明显“黑箱”色彩，增加了方法解释与结果信赖上的难度。

 最后，姚老师回到“AI会不会成为历史学的一种新的方法论”的根本问题。他认为，人机协作方法在具体研究中的合理定位，是作为研究初始阶段及过程性工作的辅助工具：它可以帮助研究者在短时间内浏览大量文本，扩大研究覆盖的史料范围，提高整理、比勘与初步分析的效率，为后续的深入解释打下基础。然而，真正具有历史学意义的解释性分析——包括提出研究问题、理解语境、构建解释框架、在复杂史料之间做出权衡与判断——仍然无法由人工智能替代。人工智能改变的，更多是研究过程中的“劳动形态”，尤其是重复性、机械性的部分，使研究者能将更多精力用于思考与创造。在谈到大语言模型时，姚老师特别提到，AI在辅助编程、调试与修正程序方面的能力，大大降低了数字工具的使用门槛，极大拓展了个人研究者的能力边界。在这一意义上，人文学者“会用工具”与“理解工具”同样重要；既不能对AI全盘依赖，也不能因为幻觉与不确定性而完全拒绝其可能性。关于“AI是否会替代历史学家”的问题，姚老师的回答颇为审慎。他指出，目前的人工智能既没有问题意识，也缺乏真正的情感共鸣能力。它不会主动提出问题，不具备人类研究者的好奇心和价值关怀。因此，人和AI在人文研究中并非对立的两端，而应被视为协作与互补的关系。与此同时，他也提出反思：在积极拥抱技术的同时，人文学者不应在使用AI的过程中把自己“工具化”“机械化”，更不应借助AI的力量使他人的学术劳动和思想变成机械复制的产物。

 在提问与讨论环节，师生们围绕“人工智能在历史学中的应用边界”“数字工具对史学训练模式的影响”等问题踊跃发言，姚念达老师结合自身研究实践分享了诸多具体经验和思考。整场讲座内容扎实、视野开阔，在热烈的掌声中圆满结束。