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这就是所谓的“ai幻觉”
，即语言模型由于结构性的缺陷在生成内容时出现偏差。
在古典文史领域，尤其问专业问题的时候，偏差出现机率相当之高。
你问的越精细，问的网络上越没有现成答案的时候，他的幻觉程度也就越深，偏差积累就越大，越大也就看起来就越煞有介事，所以也就更容易骗人。
这和王扬骗心一是一个手段。
即似是而非，似真而假。
这并非只是由于网络上的专业资料匮乏和质量不高导致的，也是ai运作的内在模式和逻辑导致的。
学术技艺包括两项重要能力，一是精致处理材料的能力，此谓“精微”
；一是为理解材料而搭架深厚背景的能力，此为“广大”
。
前者需要“识”
和“断”
，这样才能处理比如包伟民所谓的“文字与事实间存在巨大的复杂关系”
的情况（《数字人文及其对历史学的新挑战》），所以古人说：“高明者多独断之学。”
目前的ai识拙而断不明。
后者需要需要博学和考索，所以古人说：“沉潜者尚考索之功”
，ai够博学（对于普通问题而言）但考索功力太浅。
至于专业古典文史的问题，ai博学亦不够，不过此点可以根据投喂改进，但目前还远无法做足够的投喂和理解，只能算做稍稍改进。
同时智能差得太远，这就导致考证功夫暂时入不了门。
对于更进一步的比如胡宝国先生所谓的“敏锐而有节制”
（《将无同——中古史研究论文集》），阎步克先生极重视的“分寸感”
（《读唐长孺先生论著的点滴体会》。
陈则光先生亦同，见《陈平原文集》第1卷与第2卷），就更无从谈起了。
治清史的某君曾以出题打分的方式来测验deepseek，最后得出结论说deepseek在史学上的学术素养暂时不能过大二。
而我曾经说的是它在古典文史上的学力（即学问功夫）比不上“专业的、已经入门的大二本科生”
。
我们说之前没有就这个问题交流过，也没有听过对方的说法，算是不谋而合吧。
其实人工智能在学界在运用早在几十年前就兴起了，比如“数字人文”
（digita1hunities），只是一来大众不太关注，二来内地起步较晚。
而“数据时代”
的到来也并没有让文史研究进入“大航海时代”
，今日的ai普及虽远过于数字人文，可造的谣言却比之前多得多，这或许就是展的代价吧。
当算法的暴雨冲刷历史的长阶，愿你我尚能从如海的塑料花丛中，嗅出芬芳的玫瑰，古老、生动而又浪漫的——玫瑰。
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