引言：数字化与AI：古籍整理的技术革命
科技发展日新月异，迅猛异常。数字化技术带来的各种数据库的建立，为古籍校勘提供了极大的便利。浩如烟海的古籍可以任由驱使，数据库充实了人脑，人人都已变得博闻强记。校勘古籍，他校资料左右逢源，如探囊取物。在这个时代，人们还尝试机读标点，开发出各种软件。
当人们正在享受数字化时代带来的便捷的时候，人工智能（AI）又横空出世，把人们带入一个更新的时代。不断推陈出新的人工智能，在古籍整理方面，也能够大显身手。数据库可以检索资料，AI能够自动标点和标注专名线。可以这样讲，数字化加人工智能，这两个紧密衔接的科技进步，为古老的古籍整理校勘作业带来了划时代的革命性巨变。
那么，在技术发达的数智时代，传统的校勘学是不是已经过时？校勘之际通常应用的方法还是不是适用？在多大程度上可以利用AI？AI无所施其力之处又在哪里？这些问题仅凭思考难以回答，需要通过具体实践操作才能得出结论。审视AI在传统校勘学中的能力与边界，更可以为考察AI对人文科学的整体影响提供一个切口。
一、AI古籍标点实验与启示
1.AI标点的优势与潜力
笔者曾做过一个小小的实验，将下载的一卷无句读的《四库全书》本古籍，让当时最新版的ChatGPT-4.0进行标点。从实验结果中就可以清楚地看出AI的利弊长短。在古籍标点上，AI的准确率相当高，可以达到95%以上。有一位朋友也把自己标点的一部古籍用AI又重新标点了一遍，说准确率也是95%。标点准确率高，此为其长。因此，在古籍标点时，完全可以将文本投放给AI来作业。这样做的好处是，AI等于是集中了无数人来操作，会基本避免一个人作业因马虎或思维一时陷于误区而出现的低级错误。前面提到的那位朋友用AI把自己标点的古籍重新标点，二者对勘，触目惊心。由此可见，近乎神一样的AI的确可以避免人工标点出现的一些错误。由于有这样的优点，AI比较适合工作量难以由个人胜任的卷帙繁多的大型古籍标点，可取代过去大兵团作战的集体作业。这样做不仅会大大提高效率，还有望对更多的古籍进行标点，并保证基本标点质量。
2.AI标点的不足与误差
不过通过实验发现，AI自动标点也存在一些问题。比如遇到涉及文化史知识的避讳，AI往往就会因无知而错标。对于不常见或不规范的地名等固有名词也会标错。AI还会因使用已知词汇进行联想标点而致误。就是说，对于一些比较专门的知识，如果AI缺乏信息数据存储能力，就会发生错误。此外，AI对不规范字体的识别能力相对较弱，存在对俗字、异体字错认的状况。当然，关于这一点，AI如果拥有充实的相关信息贮存，就可以在一定程度上避免出错。实验结果还发现，AI有无端增删文本的问题。这个问题比错标要严重得多，会对古籍文本造成严重损害。识典古籍平台在古籍智能化处理方面拥有很大的影响。不过，经过测试，识典古籍在利用AI识别时，对古籍中正文与注文区分的能力还比较弱。
AI的古籍标点过程跟日本的汉文训读比较接近，也基本是根据虚词与常用句式，对规范的古代汉语文章做出的，即依照语法模型预测句读位置。所以面对特殊的表达以及专门的知识，就会出现一些深层的错误。训读式标点毕竟只是形式辅助，而非内容理解，因此AI在此层面上仍局限于“表层语法”之内。
3.人工复核的必要性
克服AI古籍标点之短，必须在AI标点之后，加以人工检验。特别是针对AI易于出错的方面要严加审读，对AI实施人工监督的环节必不可少，不能毫无保留地盲目信任AI，将工作完全外包给AI。由精通古典文献和熟悉古汉语的专业学者复核，不仅可以纠正AI的机械错误，还能在句读间体会语义流转之机。AI是“助理”，不是“主笔”。就像足球比赛需要守门员把守最后一道防线。今后，古籍出版的编辑工作似应把AI标点稿的复核作为一项基本的审读程序。
4.专名线的AI标记
上述实验，仅仅验证了AI古籍标点的准确度，没有涉及专名线的标记。从事过古籍整理的人都知道，对古籍文本的整理，标点是基本作业，标记专名线则是更高层次的作业。文本中哪些词汇是人名、地名、建筑物名，哪些是书名、篇名，诸如此类的固有名词需要在词汇旁边标上规范的专名线。标专名线，相当于对文本作了简单的注释。这样的作业很考验整理者的文化底蕴和综合功力。整理古籍，不标专名线，可以说是一种避难就简的做法，没有尽到彻底的责任。笔者很不赞成新的古籍整理本不标专名线。那么，AI在这方面的能力如何呢？对此，笔者随机找了一段固有名词较多的古文，要求AI在标点的同时，标记出文中的固有名词。检测的结果让笔者很惊叹，居然完全无误无漏。当然，这一结果尽管证明了AI的能力，但也可能与笔者用于测试的样本较少有关。也有人做过这样的实验，正确率尽管很高，但也并非百分之百，最后还需要人工纠偏。由此可知，从标点到标专名线，AI可以胜任古籍整理基本的和较高层次的作业，但最终还要人来把关。
二、AI与校勘四法的比较分析
除了古籍自动标点，在校勘方面，AI至少在目前还几乎难以施展其力。在古籍校勘操作中，基本的校勘方法，是陈垣先生归纳的对校法、他校法、本校法、理校法。校勘四法提出已近百年，但依然没有过时，一直为古籍校勘所遵循。因为这是陈垣先生对传统校勘学经验的精确概括。
1.对校：AI的局部可替代性
对校，又叫版本校，即用校勘古籍的主要版本比勘所指定的校勘底本，记录版本异同“某本作某”。当年陈垣先生解释对校法，也是说只做到这一步即可。因此，如果仅仅是机械地记异，相信AI也可以做到。然而，今天的古籍校勘，大多已经在此基础上有所超越，不再停留于“某本作某”地简单照录异同。负责任的校勘，在记录异同之后，还要对异同的优劣正误作出判断。即使难以作出十分肯定的判断，至少也会给出一条疑似校，表明校勘者的认识倾向。对于优劣正误的判断，有时是见仁见智，因人而异，没有规范化的答案。所以，在对校方面，AI还难以作出这样的判断。在对校方面，AI能够做到的只是部分代劳。
2.他校：数据库之助与AI的局限
他校，是运用所校古籍版本以外的相关文献进行校勘。伴随着数据化时代的到来，大量各类数据资料库的建立已使他校变得十分便捷。只要思路所至，手又不懒，就可以通过数据库检索到大部分相关资料。不过，尽管数据库已相当充实，但也有数据库无法涵盖的文献。对于这一部分文献，还需遍寻互联网、奔走图书馆和查阅纸本书这样的手工操作。如此说来，他校对数据库可以借力，但难以对AI投喂大量繁多又不规则的文献。因为运用什么文献进行他校，校勘者本人虽有一定的范围认识，但也有不少事先思虑不及或操作之际才想到的相关文献。这种他校文献的不确定性，就让AI难以进行规范的他校。退一步说，即使AI可以在有限范围内做到他校资料比勘这一步，但他校最重要的下一步，就是通过他校资料与文本比勘后，作出分析判断——这种因人而异的个性化作业，AI是难以做到的。也就是说，在他校方面，AI还难以应对文献的不确定性，并对其做出合理的判断。
3.本校与理校：AI难以进入的核心地带
本校，是古籍文本内的校勘。这种校勘有别于版本对校和文献他校，是根据同一文本前后文内容、文本体例和文本表述方式等，从文本自身来寻找证据，解决问题。本校所面对的问题，既有已发现的问题，也有通过文本自证而“无中生有”的问题。这样的本校，如果将文本投喂给AI，或许可以做到第一步。那就是通过机械地排比，快捷地找出一部分问题，但不能指望AI可以找出所有问题。因为不同文本拥有不同的特征，并非千篇一律，AI应对不规则的问题还有一定的难度。本校可以说是一项手工化操作，并且是思辨性较强的作业。特别是在发现问题之后解决问题的阶段，针对文本的特殊性，主要需要校勘者的思考运作来作出合乎逻辑的判断。
关于理校，陈垣先生曾如此描述：“所谓理校法也，遇无古本可据，或数本互异，而无所适从之时，则须用此法。此法须通识为之，否则卤莽灭裂，以不误为误，而纠纷愈甚矣。故最高妙者此法，最危险者亦此法。”对于理校的理解，笔者与陈垣先生有些不同。“数本互异，而无所适从”之时作出判断，笔者还是把这种处理列入版本校范围。对“无古本可据”作出判断，才是理校。除了“无古本可据”，还应当加上“无他校文献”的前提。也就是说，既无版本依据，又无文献旁证，更无文本自证，这种情况下，理校就可能会被用到。理校与本校有些类似，最终都需要合乎逻辑的判断。不过，本校以文本自洽为主，理校以逻辑推理为主。由于缺少版本或文献依据，理校很容易陷于主观臆断的“妄下雌黄”境地。因此，理校几乎就是校勘的禁区。理校既考验校勘者综合知识积累所形成的学力，也考验校勘者高度的逻辑判断力，所以被视为“最高妙者此法，最危险者亦此法”。理校连同本校，这种高度依赖人的思考与逻辑推理的极端个性化作业，至少在目前，AI还绝对难以胜任。这不仅是笔者个人的认识，与同行交流，大家亦多有同感。
4.方法交互与判断的个性化
上述校勘四法，在实际运用中，并不是各自孤立的，而是交互为用，有时甚至难以截然分开。比如有时版本校需要他校来旁证，本校的判断有时就形同理校。无论是什么样的校勘，AI难以做到的，都是针对具体问题作出个性化的判断。因为这类判断需要校勘者的综合知识储备和对处理特殊问题的逻辑判断力。科学的方法主要有二途：归纳与演绎。AI长于统计学式的归纳，而最终的演绎还要靠人脑独运。校勘过程本身即学术思维的体现。AI虽可加速比勘，却无法取代判断的个性化过程。以传统为尺度评估新技术，可以使我们的讨论避免空洞的价值判断。
三、传统校勘学的现代意义
在古籍校勘作业中，既然有AI力所难逮之处，传统的校勘学方法和从古至今校勘实践积累的经验就依然大有用武之地。特别是其中许多针对个别问题的具体案例，即使在运用AI进行古籍校勘的过程中，依然极具意义，可以启发个性化的思维。从长期的古籍校勘实践中，笔者也归纳有不少典型的案例，这些案例分别收入《古籍校勘方法论》和即将出版的《古籍校勘实践论》中，都是目前AI难以替代的独到思维。由此可见，在AI时代，传统的校勘学并未过时。在校勘学领域，AI还有许多做不了的工作。不过，通过前面对AI优势与不足的分析可知，AI的出现让这一门古老的学问变得更为充实，它可以进行古籍整理的部分基本作业。传统校勘学的现代意义体现在AI难以胜任的非量化问题处理与思辨性的考证上。
综上所述，在科技发展日新月异的数智时代，传统的校勘学依托浩如烟海的古籍，并没有像一些事物那样因时移事变而被淘汰，依然保有顽强的生命力，令人欣喜。校勘学并不是一个孤立的学科，与版本学、目录学乃至传统的“小学”——文字、音韵、训诂，密不可分。从事古籍校勘者，都要用到这些基本知识。这些学科跟校勘学一样，在当下乃至今后，还会在古籍整理这样的冷门绝学中以旺盛的生命力存活，并发挥不可替代的作用。如此说来，强调传统校勘学及其相关学科的作用，并非冬烘过时，做的也不是无用功。综合了多种传统学科的校勘学，AI还难以取代。在古籍校勘中，AI只能完成其中的一部分工作，大部分作业还要由校勘者运用传统的方法来完成。校勘学的精髓恰恰在于“非量化”和“个性化”的思辨活动，因此传统方法依然有不可替代的价值。线性化的AI的确在综合归纳方面很强大，但面对非线性的问题则往往无能为力。
AI以其超乎想象的能力横空出世，一时间给许多学科带来很大的危机感和集体焦虑。然而，当对AI有了一定的了解之后，则应当树立自信。人工智能，人是主人。在人的主导下，人不会成为AI的奴隶。AI或许可以处理海量资料，但面对特殊的个性化资料，AI难以进行模式分类，难以做到非量化处理。校勘学在校勘阶段所处理的，正是这样不规则的资料。因此，不能过度依赖AI。据业绩推测，目前的AI大模型如GPT-4，参数量大约有1.8万亿，规模已经相当庞大，但与人脑拥有约100万亿突触连接相比，仍然不可同日而语。
在古籍校勘作业中，我们可以把AI视为一个像过去那样人数众多的团队，而主持者还应当是我们自己。包括资料投喂、模式构成、问题提出等，都应当由主持校勘的人来设计，不能把一切都交给AI。有学者估计，AI可能会解决40%的史学问题，但核心判断、深度阐释与原创思考，仍需要人来主导。在校勘学领域，如前所述，AI可以解决古籍标点的基本问题，但在思辨性较强的校勘阶段，AI的能力还相对薄弱。因此，面对来势凶猛的AI，我们应当抱有充分的学术自信，认清AI的能力边界。
四、数据库、AI与“知识遮断”的危惧
从广阔的意义来看，对AI的过度依赖，即“思维外包”，也是一种偷懒的方式，会导致“思维肌肉”的萎缩。几年前，在AI热潮兴起之前的大数据时代，笔者曾参与一个杂志的笔谈，写过一篇题为《警惕数据库》的文章。那篇文章指出一些数据库存在采录文献底本残缺所导致的信息不全等技术性问题。
最近读到利用历代进士登科数据库和中国历代人物传记数据库（CBDB）的统计撰写的《宋代进士家世背景的时空分析》一文。该文通过上述数据库构建了一个覆盖9554名北宋进士和18 730名南宋进士的数据集。在此基础上，构建了进士平民率和平民进士密度两个指标。文中表一《各地区有效进士数占比》记载川峡总进士数为2501名、有效进士数为581名。关于四川进士的数据，早在20多年前，日本学者近藤一成便已指出，根据对魏了翁文集中墓志铭的研究，南宋四川进士的实际数量要高过文献显示数据的两倍以上。很显然，历代进士登科数据库和中国历代人物传记数据库（CBDB）的机械性统计方式，对魏了翁文集中墓志铭所载零散的史料缺乏深层次分析，从而导致该文在数据统计上没有留意到非规则数据的存在。这就说明，数据库采录文献记载的信息缺失，会造成利用者的隐性统计数据出现有失准确的问题，由此必然会影响研究结论。
这个案例也适成《警惕数据库》一文的一个旁证。数据库采录文献记载的局限性，可能导致学术研究的偏差。AI若建立在不完备的数据之上，其推论也难免偏失。此外，笔者的文章还指出，过度依赖数据库，可能会导致知识遮断问题的出现。
在AI时代，这个问题更为突出。AI的便捷，更会让人们变得懒惰，丧失学习与创新的欲望，容易过分依赖算法而失去思考能力，使学术判断趋于机械化。就像现在开车几乎完全依赖导航，驾驶员认路的能力变得越来越弱一样。这就是技术反噬带来的知识遮断。技术便利掩盖了知识的不确定性，而学术的灵魂恰在于怀疑与求证。我们必须警惕技术对人类主体性的改变，防止思维肌肉的萎缩。思维肌肉的萎缩，用互联网上流行的一个词来说，就是“脑腐”（Brain Rot），也有人称作“降智”。所以在大数据时代和AI时代，即使是各种数据瞬间可查，有人还是强调死记硬背，并在这一过程中进行思考。这样做的一个直接目的是避免过分享受数智的便利而造成大脑退化。可以这样讲，进入AI时代，人文学研究的确面临着深层危机。
五、面向未来：在传统与AI之间搭建桥梁
毫无疑问，AI的迅猛发展，给包括校勘学在内的各个学科带来了巨大挑战，需要以深度思维来应对，迫使学者重新反思“思考”这一行为本身。比如被人们视为神乎其技的可量化处理，尽管能够说明一定问题，但也会造成具体语境的流失，丧失在场化的信息。AI拥有强大的能力，可以分析综合规范的大数据，但面对不规范的小数据，则在处理上显得力所不逮。人的思维不仅仅是演算，更是直觉、感悟与创造。AI或许能模仿逻辑，但无法取代灵感。
逻辑思辨与人文智慧的结合，是校勘学乃至整个学术研究的灵魂所在。因此，充分发挥人的主观能动性，在各种校勘方法运用之际，理性分析、审慎批判、清晰辩驳、逻辑论证、严谨立论这样的论辩思维，也能让我们的校勘具有一定的深度。就是说，面对AI的挑战，制胜的法宝正是逻辑思辨所显示的思想的力量。人的智慧可以生成AI，更有超越AI的深邃思考。因为AI具有的至多是形式上的重组能力，并不具有理念的生成能力。换句话说，AI擅长“有中生有”，难以做到“无中生有”。
尽管如此，生成式人工智能的出现还是深刻地影响了知识生产方式，不断突破认知与技术的边界。对此，传统校勘学不应排斥，只能因势利导，熟悉其运作机制，善加利用。不拒绝新事物、新技术，也不对其过度迷信和神化，显示出有边界的开放性。伴随着新的挑战，AI为校勘学的发展带来了新的契机。在理性反思中吸纳其优势，以人文精神引导技术使用，是当下校勘学发展的关键。
总的来看，AI尽管也可以在分析综合基础上生成文本，从根本上说，还是一种依赖海量信息的量化智能。早在数字化和人工智能时代之前，当学术领域颇为青睐量化史学的时候，笔者就多次指出，人的活动的不规则性和偶然性，决定了人心难以量化。打个比方，AI犹如牛顿的精确钟表，而世界则犹如海森堡的模糊云团，充满难以预测的不确定性。古籍也是前人活动的记录与固化，这也决定了在校勘学领域难以普遍采用以量化见长的AI。工业化可以大规模量产，但个性独特的工艺品，还离不开匠人的手工制作。包括校勘学在内，人文学科众多领域的论著都犹如匠人手工制造的工艺品。制造过程中，或许会用到新技术、新工具，但制造出的产品则必定是独一无二的个性化创作。AI不可替代的人的个性化操作，正是人的创造价值所在。
AI尽管不大可能生成独创性的思维，但毕竟还是通过海量的信息综合，拥有着超越个体人类的能力。在使用者正确投喂与引导的前提下，AI有时也能生成一些具有启发性的认识。对于这一点，我们绝不应当忽视并加以排斥，而是需要善于利用AI给予的启发意见。无论是研究还是校勘，需要对问题的正确投喂和准确定义，才能引导AI调动其庞大的数据与知识，给出具有启发性的意见。
工业革命时期，机器把人从低效率繁重的体力劳动中解放了出来。数智时代的技术革命，同样会把人们从简单重复且烦琐的作业中解脱出来，专注于高端的创造性思考。我们欣逢这样的时代，数字化的成果，让我们“读书破万卷”；AI的发展，海量的信息综合所生成的一定的创造能力，又让我们“下笔如有神”，在此基础上发挥独创性，如有神助，AI就是这样的神助。在这个时代，知识汲取和贮存的方式已经出现飞跃性的变化，AI强大的知识综合能力让人可以站在巨人的肩膀上起跳。因此，以前瞻的视野，熟练地掌握AI的技术性能，充分认识其知识遮断、逻辑缺席、潜在误判等局限与风险，扬长避短，善用AI这一人类智慧发明的高效工具，自主而智慧地设计模型，提示问题，调整参数，将传统学术精神与技术未来融为一体。
在人机耦合的共存模式下，充分发挥人的独创性，摸索新的技术条件下校勘学的发展路径，定义未来的可能性，将是今后的一项重要任务。历代学人通过古籍校勘实践而归纳出的既个别又典型的大量案例，不仅对从事具体校勘具有启示与参考意义，还可以作为资源提供给AI，让AI在校勘学领域拥有更强大的分析综合能力，最终运用于古籍校勘实践。
六、结语：AI赋能，深耕校勘
纯粹的机器世界，程式化的模式，太过冰冷，没有人的气息。这不是人类社会应有的状态。人工智能不等于人类智能。隐伏在事实背后人的喜怒哀乐、微妙心曲、因人而异的情绪波动，AI难以洞察。AI即使达到高度人性化，也无法取代真的人。AI更像是一个共性的人，集合了很多人的智慧，但难以取代个性化的具体的人。整合标准化的内容，是AI的擅长之处，可以施展神威，但遭遇非格式化的人文科学领域，面对具体的人的活动的不规则与偶然性带来的复杂因素，则显现出乏力。
校勘学是人文社会科学领域中的学科之一。古籍整理与校勘的本质是人与文本的对话。AI可为助手，却不可为主宰。人的精确引导和投喂，可以让AI有高水平发挥。AI的灵魂在人这里。AI在医学领域颇显神威。不过，医学界还是强调基础的系统训练。只有这样，才能在运用AI之际判断其诊断的准确性，才能诊治AI无法应对的复杂疑难病症。这一认识也完全适用于传统校勘学。扎实的基础训练和丰富的实践经验，能让我们判断AI标点的准确性，也可以在校勘过程中做AI无法胜任的工作。
AI时代的到来，使传统校勘学面临新的挑战与机遇。AI的能力可能会越来越强，成为人类不可或缺的得力工具，甚至成为一种生活方式，知识生产的方式正在发生巨变，未来难以预料。然而，AI仍局限于可量化之域。无论载体是何种形式，只要有文本存在，就有文化传承，董理旧籍，思维独运，就有校勘学的生存空间，传统的校勘学一直会大有用武之地。校勘并不仅仅是机械比勘，而是人的逻辑运用与创造。AI可助力而不能取代，技术的未来必须以人文精神为导向。校勘学作为一种“非量化的人文学”，在新技术环境中仍具生命力。校勘学的价值在于不可量化的判断与理解，这也是人文学的核心。
在数字文献学刚刚被提起时，AI出现，统合数字化与AI技术，又让新一代文献学呼之欲出。在人与机器共存的时代，唯有坚守学术理性与思辨精神，传统校勘学方能在新技术条件下继续焕发恒久的生命力。以面向未来的积极姿态，不拒新，不媚新，以传统为根，以理性为翼，与新技术共存，在传统学术与新技术之间搭建冷静而温情的桥梁，探索校勘学在新时代的发展路径，让AI最大限度地赋能古籍校勘，则是古籍校勘从业者和教学者义不容辞的使命与责任。完全排斥AI与完全依赖AI都不可取。需要明确边界，清楚AI能做什么，不能做什么，从而熟悉并熟练掌握AI这一利器，站在巨人的肩膀上起跳，做AI做不了的事，才是对一个学者能力的最大挑战。
AI时代，不仅传统的校勘学，包括历史学在内的所有人文科学都大有可为。有人不无夸张地说，在AI时代，文科生才是最大的赢家。的确，过去专业性地利用计算机需要学会编程写代码，这让缺少理科训练的人文科学研究者望而生畏。然而AI的出现，取消了中间环节，不需要懂代码，直接说“人话”即可。在这个时代，最稀缺的资源就是人的批判性思维与独特的审美意识。在这样的时代，需要带着这样的思维与意识来引导AI。人是导演，AI是演员。
可以预见的是，AI必将带来人文科学的又一次飞跃性革命，这是一次前所未有的结构性巨变。将来论文、著作如何写作,乃至书籍和报刊会成为什么形态，都可能需要重新定位。不过，无论如何变化，独创性的思维一定会成为最重要的主导。前提是，我们需要充实自身的人文知识，提升逻辑分析能力，在此基础上，熟悉AI，熟练使用AI，主宰AI，以最大限度赋能AI，为我所用。
在拥抱AI的同时，我们还需要对AI保持高度的警觉。AI在各个领域的应用正以超乎想象的速度发展。以前笔者讲“警惕数据库”，多少有些耸人听闻。因为数据库的版本不完整、不准确或资料不全面，至多只会影响研究质量，造成的危害也仅限于一定的范围。但AI则不一样。AI势必对我们熟悉的既有学术范式带来颠覆性的巨变，不仅止于文化领域，更会给人类生活的方方面面带来全新的变化。赋能AI，会丰富文化，创造效益，极大提升人类的生活质量。然而，AI是一柄双刃剑，兼有天使与魔鬼两个面向。跟核能类似，核能可以造福人类，核武器则可能毁灭人类。AI如果不正确使用，滥用乃至恶用，会对学术甚至文化带来关系生死存亡的危害。对核能的利用，人类已经有了足够的警惕。这种警惕，应当借鉴于AI。AI这匹具有超能力的野马，需要人类用良知来驾驭，明确其可为与不可为的边界。人类制造的工具一定不能让它反噬人类。一切技术发展，最终还应当回归到人本身。
原载于《社会科学战线》2026年第9期
