近來，人工智能在文史研究領域的新進展屢屢引人關注。從識讀古文字到標點古籍，從拼合破碎文物到解析詩詞，人工智能雖然尚未“大顯身手”，但已經(jīng)“牛刀小試”，為文史研究帶來許多新的可能。

在信息存儲、信息處理方面，人工智能具有顯著優(yōu)勢，這將有助于提升文史研究的效率。拿二十四史來說，卷帙浩繁，即便是訓練有素的歷史學者，每天讀一卷，也需要近十年才能讀完。因此，二十四史雖是基礎書，但罕有學者將其通讀。就算花了許多時間通讀下來，接踵而至的問題是：4000萬字中有多少內(nèi)容能夠留存在頭腦中？就算全都記住了，能否融會貫通、靈活運用？從最初摘抄卡片，到后來借助典籍數(shù)據(jù)庫，文史學界一直在嘗試解決這些難題。未來，人工智能如果能夠窮盡古今中外所有已知文獻，并且具備使用一些理論方法解決問題的能力，其產(chǎn)出的學術成果必然是值得期待的。

清人戴震說，治學有“三難”——“淹博難、識斷難、精審難”。以此標準來衡量進入文史研究領域的人工智能，可以搜羅眾多相關文獻，可謂“淹博”，又能夠以某種邏輯方式將這些文獻串聯(lián)起來，得出一個結(jié)論，甚至敷衍成文，較之于傳統(tǒng)的典籍數(shù)據(jù)庫，其在“識斷”“精審”上更進一步。但目前來看，人工智能尚無法取代人類自己的閱讀與思考。

道理很簡單，人工智能的“淹博”，并不等同于學者的“淹博”。在典籍數(shù)據(jù)庫還不甚普及的年代，有位老先生審讀學生交來的文章，乍一看，其中引用的歷代文獻巨細無遺，不禁贊嘆學生用功之深，可仔細一看才發(fā)現(xiàn)，材料雖多，卻抓不住重點，僅僅是羅列而已。其實，那些文獻是靠數(shù)據(jù)庫檢索得來的，孰輕孰重、孰是孰非，學生心中并沒有準確的判斷。

一流學者的“識斷”“精審”，是人工智能尚無法企及的。在讀紙書的那個年代，史學家陳寅恪學問淵博，但他并不矜奇炫博，而是很善于從常見文獻中洞察歷史發(fā)展的脈絡，許多著述“其所征引，不出習見之書”，為人嘆服。與自然科學不同，人文研究許多時候并沒有“標準答案”，無論是史家的褒貶、哲人的智慧，還是文學家的情感、書畫家的筆觸，都需要研究者真正讀進去，才能“同情”“共鳴”。每個研究者的“識斷”或許不同，但這正是人文學術的活力所在。

無論如何，人工智能的發(fā)展給文史研究帶來了許多便利，也極有可能帶來翻天覆地的變化。許多如“流水線”般生產(chǎn)出來的文章，雖然下了一番資料整理的功夫，但如果人工智能也可以寫出類似的文章，其學術價值就會大打折扣。脫穎而出的，將是那些具有思想活力、創(chuàng)新價值、時代特色的論題，而這仍然離不開基本的文史功底，離不開“淹博”“識斷”“精審”。