觀點丨牛力：當數字人文遇見大模型

牛 力

中國人民大學國家發展與戰略研究院研究員

信息資源管理學院副院長、吳玉章特聘教授

數字人文是數字時代人文研究、人文理念的簡稱。對數字人文的最直觀理解，就是以數字化手段從事的人文研究，這是一個與傳統人文研究相區別的新興人文研究方式，也是對數字人文的狹義界定。正如哈佛大學教授包弼德所指出的：“數字人文和傳統人文研究的不同，有四個方面：一是數字資源，二是數據，三是用計算性方法查找和提取數據，四是用計算性方法分析數據，把數據可視化，來創造新的信息。也可以說，數字人文是在數字環境下促成周期研究，一個研究周期包括找到研究問題、收集數據、查找資料數據信息，整理、分析數據等環節，這些環節都可以運用數字人文方法。”

數字人文的廣義界定，不是從數字時代人文研究的視角作出的定義，而是從數字時代的人文精神、人文處境以及人文前景角度作出的界定，這是一個與前面定義相聯系的界定。由于數字人文是一個區別于傳統人文的新學科、新方法，因此它不可避免地會被引入到所有人文研究領域，從而對整個人文領域、人文精神、人文處境、人文重構產生全面影響，進而會逐漸催生出一個全新的人文環境。這是對數字人文的廣義理解，也是一個在含義上三次擴展的定位：從人文研究中的數字化方法，到數字化的人文研究理念，再到新的人文環境建構。于是，人們便需要從數字時代的時代特征、人文的時代處境與重構兩個相關的視角，去審視“數字人文”的命名正當性與含義復雜性。總而言之，無論是作為一種融合計算技術的跨學科研究方法，還是一個隨技術不斷演進的動態學術領域，數字人文的核心都在于通過方法論的革新，重塑人文研究的邊界與內涵，并致力于構建一個更為開放、共享的未來人文新生態。

目前數字人文領域的經典案例

這里我分享一下目前國內數字人文領域的幾個經典案例：

其一是數字《清明上河圖》，技術人員通過運用數字動畫和交互技術，讓北宋張擇端的長卷名畫《清明上河圖》“動”起來。如今在故宮博物院的數字展廳中，觀眾甚至可以通過3D長卷投影、互動屏幕等方式“一步進入清明上河圖”，親歷千年前的北宋汴京。

其二是“丹青寶筏”董其昌書畫藝術大展，這是上海博物館2018年底舉辦的大型特展，通過數字技術增強了展覽的學術性與互動性。在展廳中設置了董其昌生平年表的數字時間軸，觀眾可觸摸屏幕查看他不同時期的代表作品，還可在數字地圖上瀏覽其游歷足跡。這是博物館與數字人文結合的有益嘗試。

其三是唐宋文學編年地圖，這是由中南民族大學王兆鵬教授團隊研發的在線平臺，對唐宋時期數百位詩人、詞人的生平行跡與創作活動做了可視化處理。用戶進入地圖，點擊任意詩人的名字，立即可以看到這位文人在中國地圖上的遷徙路線；再點擊某個地名，還能看到此人在該地留下的詩篇名句。王兆鵬教授在接受媒體采訪時表示，“唐宋文學編年地圖的初衷是方便教學和研究。目前看來，它既可以用于教學研究，也可引發普羅大眾對古詩詞的興趣。”這一案例充分說明數字人文項目不僅能服務學術研究，也能以直觀有趣的方式吸引公眾參與。

從目前情況看，數字人文服務涉及三類資源與服務空間，即物理空間、數字空間、知識空間，且這“三空間”是彼此交織互動、融合發展的。

大模型的崛起及其特征

從某種程度來說，大模型可以喻為我們的“超級文化助手”，這類模型是在海量數據基礎上訓練的智能系統，具備感知、記憶、推理、創作四大能力。簡單來說，大模型可以處理文本、圖像、語音等多種信息形式，執行從自動翻譯、知識問答到內容創作等復雜任務。它們往往擁有龐大的規模、萬億級的參數，呈現出很多超出預期的“涌現能力”，展現出一定的通用智能。當今，國內外已經涌現出諸如ChatGPT、PaLM以及“文心一言”“悟道”等模型。

這里我們重點介紹目前較為典型的大模型具備的四大核心能力。

感知能力：指大模型接收、識別和理解外部信息的能力，包括對文本、圖像、音頻、視頻等多模態數據的“感知”和解析。AI的“感知”是通過訓練得到的跨模態建模本領。例如，敦煌研究院開發了“壁畫病害智能監測”系統，讓AI學會識別壁畫上的裂痕、掉色等病害情況；在博物館領域，AI可以分析文物圖像，認出年代、風格甚至辨別真偽；在考古領域，機器學習模型能從航拍影像中發現人工遺跡的蛛絲馬跡。未來的大模型將朝著多模態融合方向發展，能夠整合視覺、聽覺等多種信號。

記憶能力：指大模型存儲和調用知識的能力。一方面，大模型在訓練過程中通過參數記住了海量知識；另一方面，在實際對話或任務中，它還能記住用戶先前提供的上下文，在多輪交互中保持對話連貫。這種記憶力讓AI更像一個善于傾聽和反饋的交流者。用戶甚至可以設定“個性化”參數，讓AI在對話中展現特定風格。這種上下文關聯記憶，使得人機交互更加自然，也使AI能夠提供個性化服務。強大的記憶力意味著大模型可以成為文化領域的“活資料庫”和“智慧檔案”。

推理能力：指大模型基于已知信息進行邏輯分析和推導的能力。近年來，研究者做出了各種改進以增強AI的推理能力。這里我們用“維蘇威火山卷軸挑戰賽”(Vesuvius Challenge)為例，2023年參賽團隊利用深度學習成功識別出公元1世紀因火山噴發被碳化的古羅馬紙草卷內部隱藏的希臘字母和單詞，實現了人類首次非侵入性解讀燒焦古卷的突破。在中國，敦煌莫高窟出土的敦煌遺書中有大量殘損卷子，科研團隊正嘗試用大模型補全殘缺的文字內容。在古籍修復、歷史推演等方面，AI的推理能力正大顯身手。

創作能力：指AI生成文字、圖像、音樂、代碼等全新內容的能力。生成式AI因此備受矚目。大模型具有極強的跨模態內容生成能力，可以以文生圖，也可以以圖生文，甚至還能譜曲、作畫、寫代碼。大模型就像一位才華橫溢的創作者，為文化創意提供了前所未有的工具，讓每個人都有機會參與內容生產。不過，AI的創作必須由人類引導，技術永遠是為人所用，作品中蘊含的思想和情感還需要人的智慧來把關。

感知讓AI獲取信息，記憶讓AI儲存知識，推理讓AI解決問題，創作讓AI生成新內容。這些能力的結合，使得AI在文化領域大有可為。那么，大模型與數字人文的結合，將如何重塑我們的文化未來呢？接下來的講座重點，我們將聚焦AI對數字人文“三空間”的革命性重構。

AI驅動的數字人文“三空間”新生態

人工智能，尤其是大模型技術，正在推動數字人文服務空間的重構與進化，形成物理、數字、知識三空間融合共生的新生態。

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物理空間：從靜態展覽到沉浸互動

物理空間指的是傳統的文化場所和現實場景。AI技術的引入，正改變過去靜態陳列式的文化服務模式。

大模型等新技術通過數字化、虛擬化、智能化手段，升級了用戶的感官體驗。例如，在國家圖書館，觀眾可以戴上VR眼鏡，體驗“古籍尋游記”：利用5G全景VR技術，館藏典籍《永樂大典》的珍貴內容被全景式數字化，人們仿佛置身于古代書庫。國家圖書館還聯合有關機構打造了國內首部VR互動紀錄片《古籍尋游記》，還原20世紀初古文獻四大發現的場景。

中國國家博物館的虛擬數智人“艾雯雯”于2022年入職國博，成為該館首個AI數字員工。由AI技術驅動實時交互，她可以在社交平臺上發布短視頻，化身文化宣傳大使；又能在展廳的大屏幕上充當智能講解員，與觀眾對話交流。“數智人”成為連接實體文物與數字敘事的“活化媒介”，還能通過AR技術“附身”于歷史人物形象講述故事，提高觀眾參與感。

在文物保護方面，AI帶來新范式。修復師可先建立高清數字模型，讓AI算法嘗試虛擬修補缺失部分，提出修復方案，再由人工審閱加工。這樣不僅降低了文物原件受二次損傷的可能，還能提高公眾參與興趣。敦煌研究院嘗試開發AI輔助系統，對莫高窟壁畫的褪色部分進行數字補色和圖像重建，并在數字展覽中展示“修復前后”對比效果。

物理空間的升級核心在于從過去靜態、單向的文化展示，轉向智能、互動、沉浸的體驗邏輯。觀眾能夠“玩”展覽、參與其中；文化遺產通過數字分身與公眾“面對面”交流。

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數字空間：從搜索關鍵詞到懂你所需

數字空間是指互聯網上的虛擬信息環境。大模型和相關AI技術的應用，使數字空間經歷從“信息倉庫”到“智能伙伴”的蝶變。

傳統數字資源檢索依賴關鍵詞搜索，數據之間是孤立的“島嶼”。AI則可以改變這一現狀。大模型擅長語義理解，分析用戶查詢意圖，進行語義匹配。用戶與數字空間的交互更類似于和一個博學的助手對話，而非翻閱目錄索引。

AI通過關鍵能力改造數字空間的體現包括：

數據整合，打破孤島：AI利用知識圖譜技術和大模型的跨領域學習能力，把分散在多個數據庫的資源關聯起來，形成統一的“信息圖譜”。例如，故宮博物院的“數字文物庫”：自2019年上線以來，已公開超過186萬件藏品信息，并精選10萬余件文物的高清數字影像免費發布。利用知識圖譜技術，觀眾可以按朝代、材質、用途等多種角度探索館藏，讓“搜索變成發現”，目前相關瀏覽量已超3300萬次。可以說，正是AI打通了文化數據領域的一些壁壘。

智能檢索，語義理解：AI賦能的檢索嘗試理解用戶意圖。例如，搜索“明清時期北京的風俗”，AI可能推薦相關度高的《燕京歲時記》或研究論文。在博物館官網檢索“龍的吉祥寓意”，AI會返回知識解釋并附帶文物鏈接。這種轉變提升了信息獲取精準度。

跨模態整合，豐富體驗：AI使數字空間能夠處理豐富模態信息并回應。例如，“數字敦煌”平臺匯聚敦煌石窟高清圖像和學術資料。借助AI，用戶在全景漫游壁畫時，點擊任意人物或場景，系統即時彈出說明文字或語音講解，并可進一步提問。這真正做到了所見即所得、所問即所知。

AI賦能下的數字空間正朝著更“聰明”也更“體貼”的方向發展：理解數據、理解用戶；讓文化資源隨時隨地可獲取、可互動。用戶不需要精通檢索技巧，一個強大的文化AI助手將為我們串起散落各處的知識珍珠。

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知識空間：從“死知識”到“活流水”

知識空間指的是文化知識生產與傳播的領域。在AI技術推動之下，知識空間正從靜態封閉走向動態開放。

首先，數據驅動發現新知，數字人文通過數據分析，發現以前無法觀察到的隱含模式。例如，研究者用計算機分析了晚清名臣曾國藩的日記、書信等文本，繪制出其人際交往網絡圖，揭示了以往史書未詳載的復雜關系。又如唐宋文學編年地圖項目，通過GIS地理信息系統把古代詩人的活動投射到地圖上，“讓歷史動起來”，清晰展現詩人遷徙路線、創作地點和群體互動，深化了對文學場域和文壇生態的認識。這正是數據驅動知識發現的典型例證。

其次，參與知識重構與再創，AI能基于知識進行再創造，“讓知識自己說話”。例如，交互式圖像描述工具：用戶用鼠標點擊圖像細節，觸發AI用自然語言描述，并可指定風格或要求背景講解。這啟發我們，未來博物館、美術館里的文物和繪畫，都可能配置類似功能。知識由此被重新組織、加工和傳播，進入“動態智慧”新范式。

再次，開放共創的知識平臺，數字時代的知識生產更加開放。例如上海圖書館建立歷史文獻眾包平臺，招募志愿者在線抄錄和標注館藏檔案，使市民成為文化知識生產者。這類協作在學術界也漸受重視。AI可助力校對、糾錯或智能推薦任務。在AI支持下，知識生產將實現專業與大眾的更緊密協作。

我將知識空間的這種變化概括為“躍遷”，即由靜態存量躍遷為動態增量，由少數人封閉研究躍遷為眾人開放參與。AI讓知識空間更加敏捷聰明、富有活力，知識被視為可以不斷演化的“有機體”。這種變革要求學者具備利用新工具的能力并擁抱跨學科合作；同時，要求我們提升問題意識，因為大模型等通用人工智能可以幫助我們解決問題，但無法代替我們發現問題。擁有問題意識的我們才是指令的發出者和結論的決定者。

文化創意新范式：共創、傳播與體驗的變革

大模型不僅影響文化研究與保存，也在改變文化內容的生產與傳播方式。

首先是共創模式興起，專業創作者與普通大眾的界限正變得模糊。博物館策展團隊可通過線上平臺征集觀眾的“創意點子”；作家可邀請讀者用AI繪圖工具創作插畫；非遺傳承人可與數字藝術家合作，將傳統紋樣通過算法生成新設計。特別值得注意的是，大模型降低了創作技術門檻（如AI繪畫、寫作模型），讓普通人也能參與。“專家+公眾”的融合共創模式，為文化內容注入新鮮活力，拉近了文化與社會大眾的距離。

其次是傳播策略的精準化，AI提供強大的分析和推薦能力，幫助文化產品突破圈層壁壘，實現千人千面的傳播。博物館可用AI分析觀眾行為數據，制定針對性推廣方案；圖書館可借助算法推薦內容。更重要的是，AI能生成不同風格的內容版本以適應不同受眾。例如，介紹敦煌藝術，可為學者、普通讀者、小朋友生成不同版本。故宮博物院既有學術季刊，也發布萌趣文物表情包；國家圖書館舉辦高端講座的同時推出科普短視頻。精準傳播旨在激發文化共鳴，讓不同背景的人以合適方式接觸文化內容。

再次是沉浸式體驗的發展趨勢，隨著VR、AR、全息成像等技術成熟，文化體驗向沉浸化發展。AI在構建虛擬場景和實時交互中扮演重要角色：實現對用戶動作的識別和反饋；根據觀眾反應動態調整內容。未來的博物館可能同時存在“實體展廳”和“云展廳”，并可打通：在實體展廳用AR掃描文物可顯示虛擬還原；在家通過VR參觀能實時看到現場觀眾路線，甚至線上線下的觀眾可通過數字分身“相遇”交流。虛實融合讓文化突破時空限制，滲透到日常生活場景。

最后是服務路徑的個性化，在AI幫助下，每個人可擁有專屬“文化顧問”或“創意搭檔”。觀眾走進圖書館博物館時，可能有AI數字人導覽，根據興趣調整講解；閱讀古詩詞時，AI助手可隨時解釋典故、提供譯文或討論詩意。大模型善于學習個人偏好，持續推薦用戶感興趣內容。學習技能時，AI可全天候提供教學和針對性訓練方案。研究者可用AI助手篩選文獻、起草報告；藝術家可用AI試驗靈感。“數字文化管家”使文化服務越來越以人為本、因人而異，并努力拓展用戶視野。

總體而言，AI引領的文化創意新范式體現在“共創”帶來內容生產者范圍擴大，“精準”帶來傳播觸達廣泛化，“沉浸”帶來體驗方式革新化，“個性”帶來服務供給定制化。這四股趨勢相互疊加，塑造出活力無限的文化科技時代。文化機構和從業者需要主動擁抱變化。但無論技術如何發展，文化創意最核心的還是內容的品質與價值。AI可以輔助，但無法取代人對美的追求和對意義的思考。新范式下我們更需要強調人文精神的引領。

人文責任與倫理邊界：AI時代的深度思考

在觀察并展望AI深入文化領域的同時，我們也需要意識到平衡技術進步與人文價值之間關系的重要性。

技術與價值的協調：以倫理規范引導技術向善。AI技術本身無善惡，關鍵在于運用。文化領域潛藏風險需以倫理規范指引。AI生成內容可能出現錯誤或捏造，隨之進入傳播流程就會造成誤導，文化機構采用相關內容時必須安排專家審核把關，以確保真實性；文藝創作中需要避免AI生成低俗不當內容；大模型訓練依賴數據涉及版權問題，諸如AI“模仿”風格是否侵權、生成作品歸誰所有等問題，以上都需要法律和倫理雙重規范。業界應盡快建立標準和準則（如明確AI在博物館講解中的適用范圍、強調不得編造歷史；制定古籍修復技術規范并標注AI復原部分）。加強對從業人員培訓，提高道德敏感度。

人機共生的愿景：AI激發人的思辨與創意。我們應將AI視為人類思想的延伸和激發器。學術上，大模型可快速處理海量材料，但提出問題、洞察本質仍是人類的任務，AI的任務是促使研究向更深層推進。藝術上，真正扣人心弦的作品源自人類獨特體驗和情感。AI能激發靈感，畫家用AI生成意象再創作；音樂家用AI分析曲譜汲取元素創作。這是“人機協作”的成功范例。我認為，未來的理想狀態應是，AI承擔煩瑣重復工作，人類專注創造性部分；AI提供多種思路參考，人類做價值判斷選擇；AI像鏡子一樣反照盲點，促人拓展思維。大模型等通用人工智能可以幫助我們解決問題，但無法代替我們發現問題。人類保持好奇心和批判性思維，AI將成為激發思辨與創意的火花。

各方共治：協力守護文化生態。AI賦能文化需要開發者、政策制定者、文化機構、公眾等各方共治。技術社區需在算法設計中融入價值考量（如避免偏見，尊重多樣文化）；政府部門需制定政策，鼓勵有益項目發展，防范濫用（如杜絕篡改歷史、造假文物）；博物館、圖書館等要勇于嘗試新技術，建立風險預案（如AI出錯時及時必要的人工糾正機制）；公眾應提高媒介素養，理性看待AI信息。在運用AI的同時，我們需要精心“守護文化生態”。如果缺乏良好治理，AI可能放大謠言、一味迎合流量甚至引發認同沖突。多方應協力制定規則、運用技術手段和教育舉措，確保AI賦能而非損害文化。中國應積極在國際舞臺上為數字人文和AI倫理貢獻智慧，合作應對全球性問題（如數字版權、AI偏見等），共創開放有序的文化科技環境。

讓文化“活”得更精彩

讓文化“活”得更精彩，是我們共同的使命。從活字印刷到互聯網，技術革新不斷為文化傳播開拓新天地。大模型浪潮是又一次劃時代機遇。通過善加利用，AI將成為守護文化、傳承文明的強大力量。想象未來的博物館、圖書館，真實與虛擬交相輝映，藏品與觀眾深度互動；學術研究數據與靈感融會貫通；文化消費中人人既是享受者也是創造者，中華優秀傳統文化煥發時代光彩。

技術發展并非一帆風順，但“凡事預則立，不預則廢”。通過文化與科技界攜手努力，有能力引導AI成為人類文明的“點燈人”而非“熄燈者”。當AI與大模型注入其中，塵封的歷史將更鮮活，傳統的文化將更青春——我們的文化未來，也將因此變得更加絢麗精彩。

文章來源：《光明日報》

微信編輯：張菁菁

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