AI破譯《紐倫堡編年史》中神秘注釋，歷史研究的范式要轉變了嗎？

AI僅用1小時破譯500年未解的“天書”，再次降維打擊人類？——近日，AI大模型Gemini 3.0 Pro僅用1小時，就破解了拉丁文古籍《紐倫堡編年史》中500多年未解的神秘注釋，識別出這是中世紀學者的歷法換算表。歷史學研究的范式要轉變了嗎？

歷史學研究的范式，確實正在轉變，而且已經(jīng)在路上了，但不是“被AI取代的范式轉移”，而是“向人機協(xié)作、數(shù)據(jù)驅動的范式升級”——

過去的范式，是以“個人苦讀+細讀少量文本”為中心：一個人、一張書桌、一摞卡片，靠有限時間和體力啃完能接觸到的資料。

現(xiàn)在，以Gemini破譯《紐倫堡編年史》“天書”為標志，研究范式的轉變已勢不可擋：

一張被時間熏黃的紙頁，一行幾乎看不清的拉丁文縮寫，一個讓歐洲學界撓頭五百多年的小小注釋，安靜躺在《紐倫堡編年史》的書頁邊角。

沒人想到，真正把它“叫醒”的，不是哪位終身教授，而是一臺服務器里跑著的大模型。

Gemini 3.0 Pro接過這本被稱作“圖像版中世紀百科全書”的古籍，僅僅一小時，就把那串“天書”般的筆記拆解、轉寫、比對，最后給出了一個讓歷史學家拍案的答案。

那不是詛咒，不是暗號，而是一張中世紀學者的“歷法換算小抄”。

在儒略歷與另一套紀年體系之間，他認真地把日期一一對齊，生怕記錯某個宗教節(jié)日或重大事件的時間。

AI做的事，遠遠不止把字認出來。

它把整頁的印刷體拉丁文、邊角的手寫體、同一時代的大量文獻知識統(tǒng)統(tǒng)調出來，比照那些字母組合出現(xiàn)過的語境，然后推斷：這不是隨手亂寫，而是一套自洽的日期轉換表。

更關鍵的是，它能解釋“為什么這么寫”。

這就是令人興奮的突破——AI第一次不是停在“讀懂字”，而是走向“說清楚這段話在當時是干什么用的”。

哪怕是最保守的學者，也不得不承認：這已經(jīng)不是簡單的OCR升級，而是對歷史解釋權的一次技術重寫。

如果換作過去，要攻克這樣的疑難注釋，一個研究生團隊可能要查幾個月的卡片，翻完半個圖書館的索引，再和幾位老教授拉通電話，最后才敢小心翼翼寫下一種“可能的解釋”。

現(xiàn)在，一小時，忽略不計的算力成本，就給出了一套邏輯嚴整、能自我交叉驗證的答案。

那這是不是對人類的一次降維打擊？

某種意義上可以說是，但又不完全是。

要看清這次事件的分量，得把它放進更大的圖景里。

過去幾年，AI在考古和古籍世界里，已經(jīng)悄悄干了三類臟活累活。

第一類，是智能修復，給古籍、文物續(xù)命。

第二類，是智慧解碼，讓古籍真正開口說話。

第三類，是認知協(xié)作，把人類學者從重復勞動里解放出來。

這兩年以來，從赫庫蘭尼姆碳化卷軸，到羅馬銘文修復，再到這次《紐倫堡編年史》“天書”破譯，AI越來越像一個全能研究助理。

在這樣的背景下，Gemini一小時破譯“天書”，到底說明了什么？

是AI馬上要取代歷史學家了嗎？

還是人文社科要被技術殖民了？

先說清一個根本邏輯。

當前的大模型，本質上是一個超大規(guī)模的“投票機”。

它在服務器里讀了成千上萬本書、文章、銘文拓片、古籍影像，然后在你提問時，對所有可能的續(xù)寫方式做一次“全民投票”。

得票最高的那一個，就出現(xiàn)在你眼前。

人類其實也一樣。

你做決策時，會在腦子里調動過往經(jīng)驗，衡量利弊，然后做出一個“最有可能對”的選擇。

不同的是，人腦的樣本量有限，而AI的記憶倉庫幾乎沒有邊界。

這也是為什么，AI特別擅長在“有人走過的路”上跑得更快，卻很難在完全黑暗的荒野里開出一條新道。

它可以極快地破譯已經(jīng)有大量相似例子的文字體系，卻不可能憑空發(fā)明一門全新的文字。

它可以通過大數(shù)據(jù)分析找到新礦物性質之間的潛在關系，卻沒辦法替代野外地質隊，在暴雨和落石里發(fā)現(xiàn)那個第一塊樣本。

只要沒有人把“某種新化合物”的數(shù)據(jù)喂給它，它很難知道那東西存在。

這就是為什么說，AI現(xiàn)在適合做工具，還遠遠不能做大腦。

回到人文研究本身。

真正會被淘汰的，不是歷史學家，而是“不肯學習如何駕馭AI的歷史學家”。

未來的文科研究者，必須學會幾件事：

把一個大問題拆成若干AI可以處理的小任務。

比如“明代東南倭亂中的地方社會變遷”這種課題，可以拆成：地方志中相關記載的自動提取、人物網(wǎng)絡的關系圖譜、時間線的自動生成等。

學會用AI做廣度檢索和初步歸納，再用人的大腦做深度判斷和價值提煉。

接受這樣一個現(xiàn)實：同樣做一篇論文，熟練使用AI的人效率可能是不懂AI的人的幾倍甚至幾十倍。

更殘酷的是，一個會AI的年輕學者，有可能憑一己之力完成過去需要一個課題組多年才能完成的資料整理工作。

從國家層面看，這也是我們必須抓住的窗口期。

誰先把本國龐大的古籍、檔案、碑刻、口述史系統(tǒng)性數(shù)字化、結構化，并和自研大模型深度結合，誰就在未來的人文研究、國際話語權爭奪中搶占先機。

這絕不僅僅是學術問題，更是文化安全問題。

但在情緒高漲之時，有兩點冷靜也很重要。

第一，不要過度神化AI。

它今天能破譯《紐倫堡編年史》，是因為幾代學者已經(jīng)為它鋪了路：拉丁文縮寫的詞典、歷法演變的研究、手稿圖像的高質量采集，一個都不能少。

如果基礎數(shù)據(jù)出了偏差，AI會用極快的速度、極自信的語氣，把錯誤放大。

第二，也不要矯枉過正地恐懼AI。

質疑“解釋權被機器奪走”的學者，往往忽略了一個細節(jié)——最終簽字的是誰？

在Gemini這次破譯中，真正讓學術界點頭的，不是那行英文輸出，而是人類專家對其解釋路徑、證據(jù)鏈條逐條復核之后，給出的認可。

換句話說，AI只是在“給你一個極優(yōu)起點”，決定是不是要沿著這條路徑走下去，依然在你。

真正危險的，不是AI太強，而是人類太懶。

當我們停止追問“還有沒有第二種解釋”“這個推理有沒有偏見時”，才是學科衰敗的開始。

所以，把這次天書破譯簡單理解成“AI碾壓人類”，其實是看低了人類，也看錯了AI。

更準確的說法是——

這是人類第一次真正用AI，撬開了一個原本看似“性價比極低”的歷史難題。

它讓我們看到：有一些過去不敢碰、沒時間碰、算不過來的問題，現(xiàn)在可以重啟討論。

它逼迫我們承認：文科研究也必須完成工具革命，否則就會在新的知識生產(chǎn)格局中邊緣化。

它也提醒我們警惕：在享受效率紅利的同時，更要守住學術判斷的底線。

當一行中世紀的手寫注釋，跨越五百年，被一臺大模型和一群學者共同讀懂的那一刻，人類和機器之間，其實沒有那么多對立。

那更像是一場接力。

前人把問題留在紙上，我們把數(shù)據(jù)喂進算法，AI把可能的答案拋回來，最后仍需人類，用自己的心、自己的腦，為那幾行冰冷的文字，補上溫度與意義。

歷史不會因為AI而失去人情味。

相反，正是因為我們終于有余力，把那些原本“查不完、看不完、比不完”的碎片交給機器，人類才能把時間用在更值得的地方——去理解一代人的恐懼與希望，一段文明的興衰與輪回。

技術不斷迭代，算法一代代更新。

但有一件事不會變。

那就是，人類對“我是誰、我從哪里來、我要到哪里去”的追問，永遠無法外包。

AI可以幫我們跑得更快，卻永遠替我們不了，決定要往哪兒去。