生成式人工智能对历史学研究的多维冲击与应对

1. 生成式人工智能如何影响历史学研究？#人工智能对历史学的影响

近年来，ChatGPT和DeepSeek等大语言模型的出现，标志着生成式人工智能技术开始广泛渗透到人们的工作和生活之中。对于历史学而言，这种影响是双重的：

• 积极影响： 人工智能强大的资料处理、整合能力以及快速的文本生成能力，能够极大地便利历史研究者在资料收集、整理、翻译和应用等方面的工作，并在研究方法、思路和范式上带来新的启示，从而促进史学研究的发展。
• 潜在风险： 我们也必须清醒地认识到，生成式人工智能技术的广泛应用，可能对学术研究的准确性和原创性、学术规范和学术评价标准的更新、历史学教育课程体系的变革等方面产生多维冲击。

2. 学术研究的准确性与原创性会受到哪些挑战？#学术研究的准确性# #学术研究的原创性

2.1. “AI幻觉”如何干扰史学研究？

史学研究以大量严谨而真实的史料为基础，追求事实真相及其背后的原因和规律。然而，在使用ChatGPT和DeepSeek等生成式人工智能工具进行资料检索及应用时，研究者会面临人工智能工具目前尚无法克服的“AI幻觉”的严重干扰，从而导致研究者在使用相关参考文献时出现不准确，甚至完全错误的问题。

• 什么是“AI幻觉”？ 根据清华大学研究团队2025年2月发布的研究报告《DeepSeek与AI幻觉》，“AI幻觉”是指人工智能（尤其是生成式模型）在输出内容时产生与事实不符、逻辑错误或完全虚构的信息的现象。其典型表现包括虚构事实、逻辑矛盾和细节捏造等。
• “AI幻觉”产生的原因： 一是训练数据的局限性；二是对上下文理解缺乏认知逻辑，容易出现断章取义或错误关联，从而给出与事实完全相悖的答案。

举例来说， 人工智能可能无法完全区分一手材料和二手引用资料，有时会出现张冠李戴、虚构事实等问题。如果研究者不对这些资料进行多方面的考辨验证，那么研究工作将受到“AI幻觉”的严重干扰，利用不准确、不真实的史料文献所得出的研究结论显然也是不可靠的。

2.2. 过度依赖人工智能会如何阻碍史学研究的原创性？

史学研究的重要任务是在真实的史料基础上，利用研究者独特的情感和批判能力，对相关复杂的历史问题进行原创性解读，得出创新性的结论。

• 研究表明， 在校大学生过度依赖人工智能工具来做报告写作业，已经有将近90%的大学生不会再去预先构建知识的逻辑链条，而是直接把问题输入给AI工具，很快便可以获得结论和答案。
• 长期来看， 人工智能工具的使用将导致人的大脑的思考能力下降，进而导致思维的钝化、退化，甚至僵化。

因此，如果学者们在史学研究或文本撰写中过度依赖人工智能技术，特别是在核心思想建构、文本生成等方面大量使用生成式人工智能技术，则史学研究的原创性无从谈起，相关研究更不可能深入。正如论者所言，人工智能本质上是一种概率计算，而非知识的创造。

3. 如何应对人工智能对学术规范和评价标准的挑战？#学术规范# #学术评价标准

3.1. 使用人工智能生成文本是否属于学术不端行为？

如果将人工智能视为具有某种“版权”的“硅基外星人”，那么在研究中使用其生成的相关文本，则可能构成侵犯其版权的学术不端行为。

3.2. 学术界应如何规范人工智能的使用？

正是从学术研究的原创性要求出发，目前一些高校、科研机构及期刊杂志社开始出台相关学术规范和学术评价标准，以规范学生和科研工作者在相关学习或科研工作中的行为。

• 《历史研究》杂志社的规定： 作为国内史学专业的著名期刊，中国历史研究院《历史研究》杂志社明确规定“不接受生成式人工智能工具参与投稿署名”，要求作者投稿时出具相关书面说明，就生成式人工智能工具的使用情况做出承诺。

面对人工智能技术快速发展的新形势，历史学界必须尽快制定出台一套符合时代发展要求的、合理且可执行的学术规范和学术评价标准，以促进史学研究的准确性和原创性。

4. 历史学教育课程体系该如何变革？#历史学教育课程体系

4.1. 人工智能对历史学人才培养模式及就业的影响

生成式人工智能技术的不断发展将对人才培养模式及就业产生深远影响，传统的历史学教育课程体系面临着巨大的变革压力和挑战。

• 传统历史学教育的不足： 作为人文学科，目前国内高校的历史学教育课程体系在一定程度上相对落后于新技术发展的总体形势。
• 课程体系的变革需求： 在生成式人工智能技术快速发展的今天，传统历史学教育课程体系需要补充新的相关课程，以培养符合当今时代需要的高层次人才。

4.2. 高校应如何应对？

虽然一些高校已经开设了人工智能专业或开放了相关在线课题，但尚未有高校的历史学专业开设相关的线下课程，对在校生的课程学习及学术研究进行专门训练。

• 凯文·凯利的观点： “你暂时不会被AI替代，但会被更擅长使用AI的人替代。”
• 劳动力市场的系统性风险： 那些接受过专业的人工智能训练，擅长用人工智能技术提升工作效率、拓宽工作思路的毕业生，将在劳动力市场上拥有更多的就业机会。

高校的历史学教育课程体系亟须回应时代的需要而进行有效的变革，否则，按传统的历史学教育课程体系培养的毕业生将面临被时代大潮淘汰的风险。

我认为：

面对人工智能这把双刃剑，历史学界既要拥抱它带来的便利，也要警惕它可能带来的风险。我们既要鼓励历史研究者学习和应用人工智能技术，提高研究效率和质量，也要强调学术研究的独立思考和原创性。只有这样，才能在人工智能时代，更好地传承和发展历史学。