新研究揭示尼安德特人与生成AI：学术知识的代沟

过去四十年的技术进步使移动设备和计算机成为世界上最大的图书馆，信息唾手可得。手机、笔记本电脑、平板电脑、智能手表——它们已成为日常生活的一部分，简化了对娱乐、信息和彼此的访问。生成性人工智能的持续进步使这些技术更具竞争力。无论有人问他们的设备恐龙生活在哪里，还是他们的脉搏加快了多少，人工智能都能比以往任何时候更快地获取信息。另一方面，准确性仍然有待商榷。

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生成性人工智能有能力影响过去的表现形式和可视化。全国各地的研究人员正在探索这一现象，其中有缅因大学的马修·马格纳尼。

马格纳尼是人类学助理教授，他与芝加哥大学的计算人类学教授乔恩·克林丹尼尔合作，创建了一个基于数百年的科学理论和学术研究的模型。他们让两个聊天机器人创建描绘尼安德特人日常生活的图像和叙述，并将他们的发现发表在期刊考古实践进展上。

他们发现，准确性取决于人工智能获取源信息的能力。在这种情况下，图像和叙述引用了过时的研究。

为什么这项研究很重要？

马格纳尼和克林丹尼尔测试了四个不同的提示，每个提示测试了100次，使用DALL-E 3进行图像生成，使用ChatGPT API（GPT-3.5）进行叙述生成。其中两个提示没有要求科学准确性，而另外两个则有。两个提示也更详细，包括了背景信息，例如尼安德特人应该做什么或穿什么。

他们的目标是理解在日常使用AI中，关于过去的偏见和错误信息是如何存在的。

“审视我们日常使用这些技术时所蕴含的偏见类型是非常重要的，”马格纳尼说。“理解我们获得的快速答案与当代科学知识之间的关系是很重要的。当我们从聊天机器人寻求信息时，我们在某些领域是否容易得到过时的答案？”

马格纳尼和克林丹尼尔于2023年开始这项研究。在短短两年内，生成式人工智能已经从技术发展的边缘走到了现代社会的前沿。如果现在再做这项研究，马格纳尼希望聊天机器人能更好地反映最新的科学研究。

“我们的研究为其他研究人员提供了一个模板，以研究学术与人工智能生成内容之间的差距，”马格纳尼说。

克林丹尼尔补充说，人工智能可以成为处理大量信息和寻找模式的好工具，但需要熟练和专注地使用，以确保其基于科学记录。

GenAI哪里出错了？

尼安德特人的骨骼遗骸首次在1864年被描述。从那时起，科学界对这一物种的细节发生了变化和争议。对尼安德特人的具体理解和知识仍然不足，使他们成为测试GenAI准确性和来源能力的理想对象。

在这项研究中生成的图像描绘了尼安德特人被认为是100多年前的样子：一种与人类相关的原始人种，具有更类似于黑猩猩而非人类的古老特征。除了体毛浓密和驼背的上半身外，这些图像还缺乏女性和儿童。

这些叙述对尼安德特人文化的多样性和复杂性认识不足，正如当代科学文献所理解的那样。大约一半由ChatGPT生成的叙述与学术知识不符，在某个提示下，这一比例甚至上升到超过80%。

在图像和叙述中，关于技术的引用——编织、茅草屋顶和梯子、玻璃和金属——对于那个时期来说过于先进。

通过交叉引用图像和叙述与不同年代的科学文献，马格纳尼和克林丹尼尔识别出了聊天机器人信息的来源。他们发现，ChatGPT生成的内容与1960年代的内容最为一致，而DALL-E 3则与1980年代末和1990年代初的内容最为接近。

“让AI输出更准确的一个重要方法，就是确保人类学数据集和学术文章能被AI访问，”克林丹尼尔说。

“教导我们的学生谨慎对待生成性人工智能将培养一个更具技术素养和批判性的社会，”马格纳尼说。

这项研究是马格纳尼和克林丹尼尔在考古研究及相关主题中探索人工智能应用的一部分。

更多信息： 马修·马格纳尼等人，人工智能与对过去的解读，考古学实践的进展 (2025)。 DOI: 10.1017/aap.2025.10110