同道论史：AI时代历史研究的多元探索

2026年10月18日，由河南大学历史文化学院主办的“同道论史：AI时代历史研究的多元探索”青年学者工作坊在河南大学明伦校区历史文化学院举行。来自中国人民大学、南京大学、浙江大学、北京师范大学、美国纽约大学、南京邮电大学、湖北大学、宁波大学及河南大学等海内外高校与科研机构的专家学者齐聚一堂，围绕史料智能化整理、历史地理信息平台开发、数智史学研究实践以及AI时代的史学人才培养等前沿议题展开了深入研讨。

工作坊开幕式由河南大学历史文化学院副教授熊钿主持。河南大学历史文化学院党委副书记张占党致开幕辞。他对与会学者表示热烈欢迎，并期许大家立足学术前沿，就技术赋能下的史学研究范式转型、AI辅助历史教学的路径与边界等核心议题展开思想碰撞。

随后，河南大学历史文化学院副院长闵祥鹏教授作题为《“似真”的记忆与“非真”的历史——人工智能介入下的集体记忆阐释困境与秩序重构》的主旨演讲。他指出，人工智能的介入使历史记忆逐渐从“再现”转向“生成”，历史事实与虚构信息的界限日益模糊；同时，记忆话语权呈现出从公共机构向算法平台隐蔽转移的趋势，易引发信任危机与共识碎片化。在此背景下，秩序重构的目标并非追求认识上的绝对统一，而是建立恪守共同证据规则与对话伦理的“解释共同体”。

工作坊上午场由河南大学历史文化学院副教授胡优静主持。

中国人民大学清史研究所博士后洪道远以“清史智能体1.0”的研发为例，阐释了历史专属智能体的构建路径。他强调，历史智能体的开发必须遵循“史料—论据—论点”这一史学研究的内在逻辑。相比通用大模型，清史智能体在史料支撑力、论证质量与逻辑深度上优势明显，但在文本输出的可读性与流畅度上仍有提升空间。据此，他提出技术是“翼”而非“戈”。AI 可负责检索、整理、挖掘史料模式，而史料批判性思考、语境解读与历史意义建构，仍需由研究者完成。

美国纽约大学政治学系助理教授王海骁分享了题为《何以清流：从大语言模型辅助的量化墓志文本分析看唐代科举崛起与门阀观念的衰退》的研究，尝试打破以政治权势升降衡量士族兴衰的传统框架，聚焦唐代士人观念体系的演变。研究选取2331方唐代男性墓志，引入大语言模型辅助进行词频分析与主题建模，结果显示，获得科第功名者在撰写墓志时，明显减少了对父祖门望的骈俪铺陈，转而强调天子授官与实际政绩，文风呈现出“清流文本”特征。研究认为，盛唐时期墓志书写重心的转移反映了新式功名观的形成，门第观念的衰落早于黄巢之乱，进而为理解唐宋精英身份的早期转型提供了计量史学证据。

北京师范大学历史学院副教授胡莉基于教学一线实践，以本科生课程论文为样本，通过“AI使用记录表单”考察学生在学术写作中应用人工智能的真实状况。调研发现，学生普遍利用AI开展文献检索、语言润色、思路提炼与外文翻译等基础工作，但也暴露出史料伪造、论证浅薄、内容同质化以及对AI生成内容缺乏核验能力等突出问题。针对这些痛点，她提出了完善导师全程指导、开设史学AI应用专题课程、强化传统史料考据基本功等应对策略。

宁波大学历史系讲师张怡雯分享了她策划设计的宁波文化遗产数据库项目。该项目以CHGIS（中国历史地理信息系统）历史政区框架为基础，综合运用QGIS软件、古地图数字化、AI辅助定位与智能体技术，整合地方志、文保名录、民国地图及外业实地调研数据，探索宁波文化遗产时空数据库的建设流程。数据库通过标准化编码与空间精准定位，建立了文保遗存与历代政区的时空叠合图层，为利用数字人文技术活化地方历史文化遗产提供了可复用的实践样本。

河南大学计算机与信息工程学院张重生教授带来跨学科报告《甲骨文重生》。针对近代甲骨流散、拓片重复出版导致《甲骨文合集》中存在大量重片且人工校重极其耗时这一痛点，研究团队设计了专属图像识别算法。该算法先对甲骨拓片进行文字定位与分组，再以高频字为锚点，结合拓扑结构与图像特征匹配实现自动校重，显著降低了人工成本，为甲骨文献的智能化整理提供了高效的技术工具。

工作坊下午场由河南大学历史文化学院教授贺怀锴主持。

南京邮电大学马克思主义学院讲师李磊梳理了从提示词工程、RAG（检索增强生成）到多智能体协作的技术演进，探讨了多智能体系统在数字史学中的应用范式。他主张引入“解耦”理念，将过去依赖学者个人直觉的“暗箱式”历史推演，转化为透明、可复现的数字学术分工，在研究任务、治学角色与研讨流程三个层面上实现数字化重构，但仿真模拟带有主观预设，无法替代基本的史料校勘与人文思辨，技术应用必须与人文精神保持平等对话。

南京大学文学院副教授李周渊作题为《AI时代汉文佛教文献的数字化整理与研究》的报告，分享依托大语言模型构建汉文佛教文献学术知识库的实践经验。该知识库遵循传统史学“从微观分析到宏观综合”的逻辑，通过逐句拆解文本深挖文献关联，并集成了梵汉平行文本对勘、《高僧传》故事类型学分析等核心模块。报告指出，AI能够高效辅助文献整理与文本挖掘，但终极的文献考据与义理阐释仍取决于学者的专业判断。

浙江大学文学院助理教授闫力元针对传统古籍检索难以精确统计专题文献的局限，研究以明清文集为对象，采用“文本版面标记—机器切分—人工复核”的人机协作建库流程，搭建了篇章级专题数据库。研究表明，纯粹的AI向量检索在文史领域存在误检率偏高的问题，必须引入人工复核作为保障底线；同时，通过对经世文编类目演变的梳理，亦能印证晚清思想的近代转型。

河南大学历史文化学院副教授熊钿的报告提出了“数字细读”理念，试图打破传统“远读”与“细读”的二元对立。该方法强调在数字工具辅助下进行深度文本挖掘，而非单纯的量化统计。她以《高僧传》研究为例演示了实操路径，并进一步探讨了AI时代史料运用的“量度”问题，提醒学界警惕机械量化对文本丰富内涵的削平，主张数字技术应服务于史料批判与人文解读，在宏观文本观察与微观史实辨析之间保持动态平衡。

湖北大学历史文化学院讲师冯博文作题为《HGIS基础设施的教学转化——以“九州”历史地理探索平台为例》的报告。针对通用HGIS软件门槛较高、学生理论与实操脱节等问题，团队对CHGIS进行了教学化封装，搭建了“低门槛、重反思”的三层转化路径，并主动呈现数据瑕疵，引导学生反思数字数据的生产局限，为数字人文相关的历史学课程建设提供了切实可行的方案。

报告结束后，与会专家学者与在场师生围绕跨学科技术路径、研究伦理困境及教学转化等问题展开了热烈讨论。圆满落幕之际，河南大学历史文化学院耿元骊教授作学术总结，他高度肯定了本次工作坊的学术价值与前沿意义，指出数字史学展现出多元的发展路径与广阔的前景，倡导历史学研究进一步拓展跨学科对话，但当前数字人文领域仍面临诸多亟待破解的理论与技术难题，如何理顺技术与人文学术的关系，仍需学界持续深耕与审慎探索。

本次工作坊紧扣AI浪潮下历史研究的前沿动态，展现了青年学者在数字史学、史料整理智能化及人才培养模式变革上的积极实践。会议强调，历史研究应当在顺应技术潮流的同时坚守求真底色，在人文思辨与智能工具之间把握合理分寸，推动数字史学范式的反思与创新，为数字时代历史学科的发展提供了有益的学术积累与实践参考。

来源：熊钿、陈旭睿（河南大学历史文化学院）