國(guó)產(chǎn)大模型的快速迭代為人文社會(huì)科學(xué)研究注入強(qiáng)勁動(dòng)能。在歷史學(xué)領(lǐng)域，國(guó)產(chǎn)大模型有效降低了歷史學(xué)者學(xué)習(xí)、掌握數(shù)智方法的技術(shù)門(mén)檻，這場(chǎng)技術(shù)革新不僅重構(gòu)了史料處理、研究分析的底層邏輯，也為歷史研究在范式創(chuàng)新、話語(yǔ)自主等方面帶來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇。國(guó)內(nèi)多所高校紛紛投身這場(chǎng)技術(shù)浪潮，開(kāi)始嘗試自主布局新型數(shù)智研究平臺(tái)，在技術(shù)與人文的平衡中探索史學(xué)研究的新可能。

數(shù)字史學(xué)進(jìn)入“后大模型”時(shí)代

國(guó)產(chǎn)大模型對(duì)史學(xué)研究的改變，貫穿于史料整理、檢索分析、成果呈現(xiàn)等多個(gè)環(huán)節(jié)，不僅顯著提升了研究效率，還在重塑著研究的底層邏輯與實(shí)現(xiàn)路徑，呈現(xiàn)出多點(diǎn)突破、深度賦能的鮮明特征。

長(zhǎng)期以來(lái)，史料整理占據(jù)了文史學(xué)者大量時(shí)間，成為制約研究進(jìn)展的重要瓶頸。國(guó)產(chǎn)大模型的介入，正在根本改變這一現(xiàn)狀。北京大學(xué)圖書(shū)館研究館員朱本軍表示，隨著大模型引入史學(xué)研究，文本文獻(xiàn)OCR識(shí)別、訪談錄音整理、文言文自動(dòng)標(biāo)點(diǎn)等工作的“效率提升了200倍不止”。這種飛躍使學(xué)者得以從繁瑣勞動(dòng)中解放出來(lái)，將更多精力投入學(xué)術(shù)問(wèn)題本身，這本身就是一種改變。

技術(shù)門(mén)檻的降低更讓數(shù)字史學(xué)實(shí)現(xiàn)普及化發(fā)展。南京大學(xué)歷史學(xué)院教授王濤坦言，此前數(shù)字史學(xué)因需要計(jì)算機(jī)技術(shù)和編程基礎(chǔ)，存在明顯準(zhǔn)入壁壘，而深度求索（DeepSeek）、Kimi、通義千問(wèn)等國(guó)產(chǎn)大模型的升級(jí)迭代，讓非技術(shù)背景的歷史學(xué)者也能開(kāi)展量化分析。學(xué)者通過(guò)發(fā)掘大模型的工具屬性，可在文獻(xiàn)翻譯、多模態(tài)史料運(yùn)用等方面“以技術(shù)換積累”，快速掌握陌生領(lǐng)域的核心概貌，極大拓展了研究的可能性。

在平臺(tái)建設(shè)層面，數(shù)字史學(xué)正從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)倉(cāng)儲(chǔ)向智能研究平臺(tái)轉(zhuǎn)型，呈現(xiàn)出鮮明的兩極分化。朱本軍將傳統(tǒng)模式概括為“前大模型”思路，即聚焦單一專(zhuān)題的資料堆砌與靜態(tài)檢索；而“后大模型”的發(fā)展思路則更注重全面的史料整合，通過(guò)借助大模型的自然語(yǔ)言理解、復(fù)雜推理等能力，提供檢索增強(qiáng)生成、智能分析等個(gè)性化功能，實(shí)現(xiàn)從靜態(tài)檢索到知識(shí)生成的跨越。

南開(kāi)大學(xué)歷史學(xué)院副教授馬思宇表示，大模型的突破本質(zhì)上是實(shí)現(xiàn)了技術(shù)工具與史學(xué)研究邏輯的深度適配，它不再是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)升級(jí)，而是重構(gòu)了史學(xué)研究從史料獲取到分析解讀的底層流程，“標(biāo)志著數(shù)字史學(xué)從技術(shù)嘗試進(jìn)入體系化應(yīng)用的新階段”。

成果呈現(xiàn)與傳播形態(tài)的創(chuàng)新同樣亮眼。以往史學(xué)成果多局限于論文、專(zhuān)著，如今在大模型助力下，多模態(tài)發(fā)布成為可能。浙江大學(xué)文學(xué)院教授徐永明表示，當(dāng)前大模型在開(kāi)展專(zhuān)業(yè)歷史科普、創(chuàng)意視頻傳播等方面表現(xiàn)不俗。他所在團(tuán)隊(duì)研發(fā)的云四庫(kù)智能問(wèn)答系統(tǒng)，涵蓋多種地方志及多領(lǐng)域文獻(xiàn)，確保專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)可查可追溯；團(tuán)隊(duì)還以經(jīng)典古籍為素材，利用大模型生成動(dòng)畫(huà)視頻，無(wú)需專(zhuān)業(yè)編劇和導(dǎo)演即可完成科普內(nèi)容創(chuàng)作?！斑@種低成本、高效率的傳播方式，對(duì)普及中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化意義重大?！毙煊烂鞅硎?。

技術(shù)演進(jìn)與學(xué)術(shù)發(fā)展內(nèi)在契合

國(guó)產(chǎn)大模型與數(shù)字史學(xué)的深度融合，并非偶然的技術(shù)疊加，而是國(guó)家政策引導(dǎo)、技術(shù)自主創(chuàng)新與學(xué)科發(fā)展需求三重因素共振的結(jié)果，彰顯出技術(shù)演進(jìn)與學(xué)術(shù)發(fā)展的內(nèi)在契合。

國(guó)家政策的頂層設(shè)計(jì)為技術(shù)發(fā)展筑牢根基。2025年8月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見(jiàn)》，為國(guó)產(chǎn)人工智能發(fā)展提供引領(lǐng)性框架。在政策推動(dòng)下，國(guó)產(chǎn)大模型技術(shù)加速迭代，技術(shù)革新有效降低了訓(xùn)練成本，開(kāi)源生態(tài)的持續(xù)繁榮也為數(shù)字史學(xué)應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。

學(xué)科發(fā)展的內(nèi)在需求則成為技術(shù)落地的核心動(dòng)力。歷史文獻(xiàn)具有大體量、廣分布、多模態(tài)、多語(yǔ)種的特征，單靠學(xué)者或研究團(tuán)隊(duì)難以全面駕馭，人工智能輔助研究成為當(dāng)前學(xué)者聚焦前沿問(wèn)題展開(kāi)探索的必然選擇。以近代史為例，近年來(lái)相關(guān)研究正經(jīng)歷從宏觀敘事到微觀實(shí)證、從單一學(xué)科到跨學(xué)科融合的深刻轉(zhuǎn)型，國(guó)產(chǎn)大模型精準(zhǔn)匹配了這一轉(zhuǎn)型中的核心需求，成為推動(dòng)研究深化的重要?jiǎng)恿Α?/p>

馬思宇認(rèn)為，在微觀史、跨學(xué)科、深度實(shí)證等具體研究領(lǐng)域，這種需求更為突出。例如，研究近代城市化進(jìn)程，需要整合人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、城市規(guī)劃?rùn)n案、交通日志等多種類(lèi)型資料；研究思想傳播，需要追蹤核心概念在不同報(bào)刊、群體中的擴(kuò)散路徑。國(guó)產(chǎn)大模型平臺(tái)整合的多模態(tài)處理、關(guān)聯(lián)挖掘、可視化呈現(xiàn)等功能，精準(zhǔn)匹配了這些核心需求，成為推動(dòng)研究深化的重要?jiǎng)恿Α?/p>

進(jìn)一步而言，技術(shù)引入正使文獻(xiàn)資料實(shí)現(xiàn)從靜態(tài)命中到知識(shí)推理的檢索增強(qiáng)生成（RAG）轉(zhuǎn)變。何為檢索增強(qiáng)生成？朱本軍向記者解釋道，這是一種直接利用大模型的自然語(yǔ)言理解、復(fù)雜推理和多模態(tài)能力，從海量史料中挖掘“不可見(jiàn)”的關(guān)聯(lián)并直接生成結(jié)果，將隱性知識(shí)脈絡(luò)顯性化的技術(shù)。隨著該技術(shù)的應(yīng)用，史學(xué)工作者的綜合學(xué)術(shù)判斷力將在史學(xué)研究中愈發(fā)占據(jù)主導(dǎo)，推動(dòng)史學(xué)研究層次與質(zhì)量的整體提升。

陜西師范大學(xué)歷史文化學(xué)院講師張光偉及其團(tuán)隊(duì)的實(shí)踐頗具代表性。他們借助自主研發(fā)的西夏文OCR系統(tǒng)，將構(gòu)造復(fù)雜的西夏文字典《文?！犯呔绒D(zhuǎn)錄為機(jī)器可讀文本，為深度分析奠定基礎(chǔ)?！凹夹g(shù)不再是單純的輔助工具，而是成為解決傳統(tǒng)人文問(wèn)題的核心方法論?！睆埞鈧ケ硎荆磥?lái)這類(lèi)方法可廣泛應(yīng)用于人物關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、觀念傳播路徑等復(fù)雜問(wèn)題研究，推動(dòng)研究范式革新。

值得關(guān)注的是，國(guó)產(chǎn)大模型為構(gòu)建中國(guó)自主知識(shí)體系提供了關(guān)鍵支撐。多位學(xué)者提出，國(guó)外模型以英文數(shù)據(jù)為主，難以準(zhǔn)確理解中國(guó)特有歷史概念與古今異義詞匯，而國(guó)產(chǎn)大模型基于本土化語(yǔ)料訓(xùn)練，從根本上解決了這一適配難題。“基于海量本土史料的分析，有助于中國(guó)史學(xué)研究擺脫‘西方中心論’的敘事局限，為國(guó)際學(xué)術(shù)界傳遞‘中國(guó)聲音’提供了扎實(shí)的實(shí)證支撐?！瘪R思宇說(shuō)。

資源整合與頂層設(shè)計(jì)不足是突出挑戰(zhàn)

國(guó)產(chǎn)大模型為數(shù)字史學(xué)帶來(lái)前所未有的發(fā)展機(jī)遇，但作為新興領(lǐng)域，其在資源整合、技術(shù)適配、生態(tài)構(gòu)建等方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)。未來(lái)要在技術(shù)迭代與人文堅(jiān)守之間找到平衡點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的體系化推進(jìn)。

關(guān)于史學(xué)研究是否會(huì)迎來(lái)范式轉(zhuǎn)型，學(xué)術(shù)界也有理性的探討。王濤認(rèn)為，人工智能雖然改變了史學(xué)家的工作流程，在方法論層面帶來(lái)諸多新可能，但在認(rèn)識(shí)論層面，研究范式與學(xué)者的學(xué)術(shù)品位、審美緊密相關(guān)，能否實(shí)現(xiàn)根本性轉(zhuǎn)型仍需觀察。更多學(xué)者則認(rèn)為，當(dāng)前數(shù)字史學(xué)仍處于“史學(xué)數(shù)字化”階段，實(shí)證本質(zhì)未改變，但隨著史料被構(gòu)建成“語(yǔ)義化歷史知識(shí)世界”，未來(lái)或?qū)⑥D(zhuǎn)向史學(xué)研究思維重塑——學(xué)者將更注重提出綜合性“大問(wèn)題”，利用智能工具探索歷史可能性，開(kāi)展思想實(shí)驗(yàn)。

資源整合與頂層設(shè)計(jì)不足是當(dāng)前面臨的突出挑戰(zhàn)。因缺乏整體部署，各單位重復(fù)建設(shè)、各自為戰(zhàn)的現(xiàn)象較為普遍，造成資源浪費(fèi)。對(duì)此，徐永明建議，需加強(qiáng)政策引導(dǎo)與統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，以長(zhǎng)遠(yuǎn)戰(zhàn)略眼光加大對(duì)人文領(lǐng)域大數(shù)據(jù)發(fā)展的支持，避免低水平建設(shè)與資源錯(cuò)配。

技術(shù)層面，建立標(biāo)準(zhǔn)化體系成為基礎(chǔ)工程。馬思宇提出，應(yīng)由史學(xué)界與檔案界聯(lián)合制定史料數(shù)字化標(biāo)準(zhǔn)，明確掃描分辨率、元數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范等核心要求，逐步構(gòu)建高質(zhì)量史料數(shù)據(jù)庫(kù)，破解資源壁壘。朱本軍補(bǔ)充道，未來(lái)還需建立“定本”文獻(xiàn)資源庫(kù)和更為規(guī)范的“命名實(shí)體”庫(kù)，為機(jī)器介入推理消歧和定準(zhǔn)提供更具標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化和唯一性的權(quán)威數(shù)據(jù)版本。

在應(yīng)用模式上，專(zhuān)屬知識(shí)庫(kù)與大模型的深度融合成為核心方向。張光偉認(rèn)為，未來(lái)主流應(yīng)用將是檢索增強(qiáng)生成系統(tǒng)向智能體系統(tǒng)演進(jìn)，真正的競(jìng)爭(zhēng)力不在于模型本身，而在于能否將核心研究資料科學(xué)整合進(jìn)知識(shí)庫(kù)，并將大模型能力無(wú)縫嵌入研究全流程。這種深度整合與模式創(chuàng)新，將是數(shù)字史學(xué)發(fā)展的關(guān)鍵。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，數(shù)字史學(xué)的成熟必然是技術(shù)與人文的深度融合。當(dāng)技術(shù)真正成為貼合史學(xué)研究需求的學(xué)術(shù)伙伴，而非游離于學(xué)科之外的工具附庸時(shí)，必將推動(dòng)我國(guó)歷史研究進(jìn)入實(shí)證更扎實(shí)、視角更豐富、話語(yǔ)更自主的新階段。在這一過(guò)程中，既要保持對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的開(kāi)放態(tài)度，又要堅(jiān)守史學(xué)研究的人文底色，讓數(shù)字技術(shù)真正服務(wù)于“究天人之際，通古今之變”的史學(xué)使命，為傳承中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化、構(gòu)建中國(guó)自主知識(shí)體系提供有力支撐。

中國(guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)記者 劉越

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