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【史志论坛】为什么AI不能直接修志?||王 欣

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为什么AI不能直接修志?

王 欣

当前,人工智能快速迭代,为各行各业数字化转型带来新的机遇,也为新时代地方志编纂拓展了智能化探索空间。随着第三轮修志全面推进,各地方志机构积极探索AI辅助修志应用,AI赋能修志成为行业热议话题。部分同志抱有乐观期待,认为依靠AI便可一键生成志稿,甚至认为机器可以承担大部分修志工作。

这一看法混淆了工具手段与编纂主体的根本关系。地方志作为官修信史,肩负存史、资政、育人的重要使命,修志工作在长期实践中形成了一套严谨的编纂准则。从人工智能的能力边界看,无论是通用大模型,还是经过本地化训练的定制模型,都不具备独立编纂合格志稿的能力,只能充当修志辅助工具。


一

面向普通用户的通用大模型,并非为志书编纂量身研发,存在难以克服的先天局限。

第一,通用大模型不熟悉志书的编纂体例。修志恪守横排竖写、述而不论、详今略古的编纂原则,对篇目设置、纪年用法、人物称谓、记述分寸等都有统一规范。通用大模型缺乏方志专业训练,生成志稿容易出现结构紊乱、详略失衡、表述不当等问题,难以达到志书的编纂标准。

第二,“AI幻觉”是通用大模型不可忽视的现实风险。无征不信,是方志编纂的立身根本,每一处史识、每一组数据,都需要有据可查、有源可考。通用大模型依托大数据算法生成内容,极易虚构人物事迹、事件脉络和史料出处。这类谬误混杂于志稿之中,隐蔽性强,不易察觉。

第三,通用大模型无法把控修志核心记述尺度。地方志承担为党立言、为国存史的职责,重大事件记载、重要人物记述,均需准确把握政治立场与记述分寸。通用大模型不具备相应的史实判断能力,无法做好权衡取舍。

二

从各地智能化修志实践探索看,行业内有一种观点:如果把志书、年鉴等资料文献输入模型进行训练,让AI完整掌握一地地情史料,就能实现AI直接修志。这种看法混淆了占有史料和编纂志书的本质区别。即便将一地志鉴文献全部输入模型进行训练,AI依然难以写出合格志稿。

第一,AI只能整合复述现有文本,不具备史料辨析能力。修志绝非简单摘抄和拼接资料。实际编纂过程中,不同档案、文献的记载往往存在出入,或存在疏漏矛盾。修志人员需要比对卷宗、多方溯源,甄别真伪,还原历史原貌。AI只能汇总已有的资料,面对相互冲突的记载,难以判别正误,无法完成去伪存真的关键工序。

第二,AI可汇聚海量资料,却无法形成修志必备的专业史识。志书是资料性文献,面对繁杂资料,哪些内容应当记载、怎样提炼发展主线、如何凸显地域特质,依靠的是修志人员日积月累的政治意识、历史视野与专业判断。这类根植于史德、史识、史观的综合素养,无法单纯依靠算法获得。因此AI生成的志稿,常常是流水账式记述,难以准确把握主线脉络。

第三,AI固有的生成逻辑,与志书实录存史的准则存在内在矛盾。修志讲究宁缺毋滥,史料不足便应存疑留白,不作主观臆断。而AI的生成机制,习惯于补齐叙事链条,史料存在缺口往往会自行推演完善。

总之,本地化训练后的AI模型能模仿志书的体例要求和行文范式,却不具备考据研判、审慎取舍的专业内核,生成的志稿虽形似志书,却无志书之魂。训练可以教会AI模仿志书的写法,却无法赋予其对历史负责的专业立场。

三

AI不能直接修志,并非否定人工智能在辅助修志中的应用价值,而是破除技术万能的片面认知,树立“依靠不依赖、赋能不替代”的理性导向,充分发挥人工智能辅助修志的作用。

AI适宜承担志书编纂中事务性、重复性的基础工作,将修志人员从琐碎的事务中解放出来,把更多精力投入篇目谋划、史实考证、志稿初纂、尺度把关等核心业务。AI可承担以下辅助工作:


一是文稿润色。人工初稿完成后,可由AI理顺逻辑、删繁就简、规整语句,统一全志文风,提升文字质量。

二是体例规整。AI可统一全书纪年范式、人物称谓、标点用法与段落层级,规避体例不一、表述矛盾等问题。

三是素材归集。AI可对零散庞杂的资料进行系统梳理、分类整理,为人工研判筛选打下基础。

四是基础校核。AI可筛查文字错漏、重复记述、格式偏差等问题,减少人工初审负担。

志书是官修信史,修志工作必须严守专业底线。篇目架构谋划、政治方向把控、史实考证辨析、入志内容取舍,这些关乎志书质量的关键环节,必须由修志人员主导研判、审核把关,绝不能简单交由AI生成或替代。

智能化是地方志事业高质量发展的必然趋势,合理运用人工智能技术,可为第三轮修志提质增效,但始终无法替代人的专业判断与核心作用。推进第三轮修志,应当理性看待人工智能,正确处理人与机器的关系,坚持人为主导、智能为辅。既主动拥抱数字变革,善用新技术减负增效;又摒弃技术崇拜,谨防工具依赖。同时,恪守志书编纂的专业准则,以人的专业史识驾驭智能工具,守住方志求实存真的底色,打磨经得起时代与历史检验的精品志书,推动新时代地方志事业高质量发展。

来源:成都方志

作者:王欣(成都市地方志工作办公室)

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