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作為二戰(zhàn)后興起的兼具學(xué)術(shù)研究意義、社會(huì)行動(dòng)議程與公共歷史價(jià)值的研究方法與學(xué)科領(lǐng)域，口述史的興起與發(fā)展在相當(dāng)程度上受益于科學(xué)技術(shù)的革新與應(yīng)用。如今，隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，這一領(lǐng)域也正迎來前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。人工智能在語音識(shí)別、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、知識(shí)圖譜、機(jī)器翻譯、大數(shù)據(jù)挖掘與智能機(jī)器人等方面的突破與應(yīng)用，顯著地影響著口述史的采集、整理、保存、分析、傳播與利用等全流程，為口述史實(shí)踐與研究注入新的生機(jī)與活力。人工智能不僅提高了口述史工作的效率和質(zhì)量，更重要的是，它為書寫、理解和解釋歷史提供了新的視角和方法。

近年來，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始探索人工智能與口述史的融合路徑。然而，這方面的系統(tǒng)性研究尚顯不足。大多數(shù)研究仍局限于技術(shù)的單點(diǎn)應(yīng)用，缺乏對(duì)口述史全流程智能化的整體性思考；對(duì)人工智能賦能口述史的理論框架構(gòu)建不夠完善，研究方法與路徑探索相對(duì)分散；對(duì)技術(shù)應(yīng)用可能帶來的倫理挑戰(zhàn)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警關(guān)注不夠充分。本次講座旨在系統(tǒng)分析人工智能在口述史各個(gè)環(huán)節(jié)的具體實(shí)踐，探索二者深度融合的可能性與限制性，并對(duì)未來發(fā)展趨勢(shì)做出前瞻性判斷。

智能化采集：打破傳統(tǒng)采集模式的局限

人工智能正以前所未有的廣度和深度嵌入口述史采集的各個(gè)環(huán)節(jié)，推動(dòng)口述史采集模式從“面對(duì)面”走向“人機(jī)對(duì)話”、從被動(dòng)式“提問—回答”走向主動(dòng)式“沉浸體驗(yàn)”。傳統(tǒng)口述史采集主要依靠訓(xùn)練有素的訪談?wù)?，通過面對(duì)面訪談來記錄個(gè)人經(jīng)歷。這種模式高度依賴訪談?wù)叩哪芰徒?jīng)驗(yàn)，同時(shí)受制于時(shí)間、空間、人力等現(xiàn)實(shí)條件的限制。

人工智能正在徹底改變口述史采集的全過程，包括訪談前的準(zhǔn)備工作。傳統(tǒng)口述史準(zhǔn)備需要花費(fèi)大量時(shí)間查閱資料、了解受訪者背景、設(shè)計(jì)訪談提綱和進(jìn)行模擬訓(xùn)練等等。而人工智能在準(zhǔn)備階段可發(fā)揮多方面作用：在背景資料梳理方面，它能快速整合分析海量資料，提供全面背景信息；在訪談提綱設(shè)計(jì)方面，能根據(jù)受訪者經(jīng)歷和相關(guān)歷史資料自動(dòng)生成結(jié)構(gòu)化提綱；在模擬訪談方面，能模擬不同類型受訪者的回答模式和情緒反應(yīng)，為訪談?wù)咛峁┙跽鎸?shí)的實(shí)踐環(huán)境，新手可在虛擬場(chǎng)景中練習(xí)提問策略、傾聽技巧和應(yīng)對(duì)突發(fā)情況的方法。

在實(shí)際訪談過程中，虛擬訪談助理（Virtual Interview Assistant）等人工智能系統(tǒng)為口述史采集提供了更加智能、高效的解決方案。虛擬訪談助理是基于人工智能的交互式系統(tǒng)，通過多種技術(shù)實(shí)現(xiàn)與受訪者的智能對(duì)話。首先，它通過自然語言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)人類語言的理解與生成，能夠根據(jù)訪談主題自動(dòng)生成訪談提綱，并根據(jù)受訪者背景定制訪談內(nèi)容。在訪談中，它能根據(jù)對(duì)話進(jìn)展動(dòng)態(tài)調(diào)整問題順序和深度，挖掘更豐富的歷史細(xì)節(jié)。其次，知識(shí)圖譜技術(shù)有助于進(jìn)一步強(qiáng)化口述史的智能采集能力。它以結(jié)構(gòu)化方式表達(dá)復(fù)雜的知識(shí)關(guān)系，當(dāng)受訪者提到某一歷史事件時(shí)，系統(tǒng)可以基于知識(shí)圖譜補(bǔ)充相關(guān)背景信息，幫助受訪者進(jìn)一步回憶起當(dāng)時(shí)的情境。再者，情感計(jì)算技術(shù)則賦予虛擬訪談助理感知和解讀人類情緒的能力。在訪談中，人工智能系統(tǒng)可以通過面部表情識(shí)別、語音分析等實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)受訪者的情緒狀態(tài)，并據(jù)此調(diào)整訪談節(jié)奏和策略。

事實(shí)上，人工智能應(yīng)用于口述史采集已經(jīng)初現(xiàn)端倪。有學(xué)者正在探索使用對(duì)話式講故事助理（Conversational Storytelling Agent）來收集某些方面的口述史。該助理是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自然語言處理系統(tǒng)，通過自動(dòng)化對(duì)話收集數(shù)字故事。系統(tǒng)采用預(yù)設(shè)腳本引導(dǎo)敘述者，提供肯定性回應(yīng)和支持性話語來模擬人際訪談體驗(yàn)。該系統(tǒng)采用“奧茲巫師”原型測(cè)試技術(shù)，設(shè)計(jì)傳統(tǒng)聊天機(jī)器人和創(chuàng)新美學(xué)兩種界面形式，支持文本、語音與視頻等多媒體格式和多語言功能，通過引導(dǎo)性問題促進(jìn)敘述者講述并獲得即時(shí)反饋和情感支持。傳統(tǒng)方式依賴人工訪談，既耗時(shí)又耗力，難以擴(kuò)展到大規(guī)模社會(huì)群體。而對(duì)話式講故事助理被視為擴(kuò)展口述史收集范圍、提高效率并觸及更廣泛人群的有效工具。

除了口述史訪談智能化，人工智能與虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等沉浸式技術(shù)的結(jié)合，也為口述史采集注入新的互動(dòng)維度。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)能夠?qū)⑹茉L者帶回歷史場(chǎng)景，通過高度仿真的視覺、聽覺、觸覺等多維刺激激活深層記憶。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)則能在訪談過程中實(shí)時(shí)疊加歷史檔案、照片和地圖等輔助資料，幫助受訪者進(jìn)行時(shí)空對(duì)照，提高口述內(nèi)容的準(zhǔn)確性。

可以預(yù)見，隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，口述史采集將不斷突破時(shí)空限制。受訪者可以通過智能設(shè)備隨時(shí)隨地參與訪談，多語言支持和實(shí)時(shí)翻譯功能打破了語言障礙，使跨文化、跨語言的口述史采集成為可能。更重要的是，人工智能技術(shù)的普及使口述史不再局限于專業(yè)研究者的領(lǐng)域，而成為全社會(huì)共同參與的公眾實(shí)踐。

智能化整理：從煩瑣到高效的蝶變

人工智能正以前所未有的廣度和深度重塑口述史整理的各個(gè)流程，推動(dòng)口述史整理從“人工操作”走向“智能處理”、從被動(dòng)式“機(jī)械整理”走向主動(dòng)式“深度加工”。傳統(tǒng)的口述史整理工作往往需要投入大量時(shí)間與精力，完成音視頻資料的手工轉(zhuǎn)錄、文本校對(duì)、目錄編制、索引構(gòu)建、元數(shù)據(jù)創(chuàng)建、內(nèi)容摘要撰寫等煩瑣任務(wù)。

隨著人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)，口述史整理的智能化已成為重要趨勢(shì)。在轉(zhuǎn)錄環(huán)節(jié)，語音識(shí)別技術(shù)已取得長(zhǎng)足進(jìn)步。目前一些自動(dòng)語音識(shí)別系統(tǒng)已具備較高轉(zhuǎn)錄準(zhǔn)確率，而且能進(jìn)行智能標(biāo)點(diǎn)、分段、生成時(shí)間戳和說話人標(biāo)記等處理，在多語言、多口音、多說話人場(chǎng)景下展現(xiàn)出卓越適應(yīng)性。雖然自動(dòng)轉(zhuǎn)錄可能仍需人工校對(duì)，但整體效率提升顯著。

在編目與索引環(huán)節(jié)，人工智能同樣展現(xiàn)出強(qiáng)大能力。基于命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)鍵詞抽取、主題建模等算法，人工智能系統(tǒng)能自動(dòng)識(shí)別和提取人名、地名、事件、時(shí)間、主題等核心信息，生成標(biāo)準(zhǔn)化元數(shù)據(jù)，進(jìn)而構(gòu)建層次化的編目與索引結(jié)構(gòu)。例如，通過知識(shí)圖譜技術(shù)，口述史文本中的人物關(guān)系、事件脈絡(luò)、地理信息等可以被自動(dòng)解析，并以語義網(wǎng)絡(luò)形式組織起來。這不僅有助于提高編目工作的效率和準(zhǔn)確性，還能通過深度語義分析，實(shí)現(xiàn)口述史資料的智能關(guān)聯(lián)和動(dòng)態(tài)檢索，使研究者能夠迅速定位特定主題或事件的相關(guān)內(nèi)容。

在摘要提取方面，自動(dòng)文本摘要技術(shù)則有助于提升口述史信息獲取的便捷性。傳統(tǒng)摘要撰寫依賴人工閱讀和主觀判斷，耗時(shí)長(zhǎng)且標(biāo)準(zhǔn)化程度低。而自動(dòng)文本摘要技術(shù)通過深度學(xué)習(xí)與自然語言生成模型，能夠自動(dòng)分析口述史文本并提取其中的核心觀點(diǎn)，生成精練摘要。

在實(shí)際應(yīng)用中，已有一系列專業(yè)工具助力口述史整理。它們?cè)谧詣?dòng)化轉(zhuǎn)錄、關(guān)鍵詞提取、內(nèi)容摘要生成、索引構(gòu)建等方面發(fā)揮了重要作用，推動(dòng)口述史資料處理向智能化方向發(fā)展。

人工智能的技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用拓展正推動(dòng)口述史整理進(jìn)入一個(gè)全新的智能化時(shí)代。這種變革并非意味著傳統(tǒng)人工處理模式將被完全取代，而是開創(chuàng)“人機(jī)協(xié)同”的新型工作范式。在這種范式下，人工智能系統(tǒng)將主要承擔(dān)自動(dòng)轉(zhuǎn)錄、編目索引、關(guān)鍵詞提取、自動(dòng)摘要等技術(shù)性任務(wù)，而人類研究者則專注于轉(zhuǎn)錄質(zhì)量把控、編目索引結(jié)果優(yōu)化、關(guān)鍵詞審核校正、摘要準(zhǔn)確性驗(yàn)證等專業(yè)判斷工作，確?？谑鍪氛淼膶I(yè)性和準(zhǔn)確性。

智能化保存：更安全、更高效的資料管理

人工智能正以前所未有的廣度和深度融入口述史保存的各個(gè)層面，推動(dòng)口述史保存模式從“物理存儲(chǔ)”走向“智能存儲(chǔ)”、從靜態(tài)式“歸檔存放”走向動(dòng)態(tài)式“智能管理”。傳統(tǒng)口述史保存方式主要依賴紙質(zhì)載體與模擬介質(zhì)，如紙質(zhì)文字稿、錄音帶、錄像帶等。這些介質(zhì)在長(zhǎng)期存儲(chǔ)過程中容易發(fā)生物理損耗且存儲(chǔ)壽命有限，導(dǎo)致信息檢索困難。而且，隨著資料規(guī)模呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，數(shù)字化保存也面臨諸多挑戰(zhàn)，如存儲(chǔ)空間急劇消耗、數(shù)據(jù)檢索效率下降以及信息安全隱患加劇等。人工智能技術(shù)的引入為破解這些難題提供了全新的解決方案。

首先，智能化的數(shù)據(jù)壓縮和存儲(chǔ)技術(shù)可以大幅降低口述史資料的存儲(chǔ)成本。傳統(tǒng)數(shù)字存儲(chǔ)往往采用非壓縮的原始格式（如WAV、MP4等），占用空間大?；谏疃葘W(xué)習(xí)的智能壓縮算法，如H.266/VVC編碼技術(shù)，能在保證質(zhì)量的前提下大幅減小文件體積。相比傳統(tǒng)H.264或H.265編碼，H.266可將文件體積分別縮減至原來的1/4和1/2，從而節(jié)省存儲(chǔ)資源。

其次，區(qū)塊鏈技術(shù)可以為口述史資料提供更加安全和可信的存儲(chǔ)環(huán)境。口述史資料的數(shù)字化雖然提升了存儲(chǔ)、傳播與利用的便捷性，但同時(shí)也帶來數(shù)據(jù)篡改、版權(quán)侵權(quán)、隱私泄露等安全隱患。區(qū)塊鏈技術(shù)以其分布式賬本、密碼學(xué)驗(yàn)證、去中心化共識(shí)機(jī)制等特性，為口述史資料構(gòu)建起一套不可篡改、可追溯、安全可控的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和驗(yàn)證體系。通過智能合約與時(shí)間戳機(jī)制，每一條口述史資料的存儲(chǔ)、訪問、修改等操作均可被精確記錄，并確保數(shù)據(jù)的完整性與真實(shí)性。

再者，云計(jì)算技術(shù)為口述史資料提供彈性擴(kuò)展、按需使用的存儲(chǔ)模式。傳統(tǒng)本地存儲(chǔ)需要預(yù)先部署大量硬件，隨著資料增長(zhǎng)，存儲(chǔ)壓力增加，設(shè)備更新與維護(hù)成本高昂。而云存儲(chǔ)使口述史資料的存儲(chǔ)模式從靜態(tài)配置轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)分配，機(jī)構(gòu)可根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整存儲(chǔ)資源，在降低前期投入成本的同時(shí)又能靈活應(yīng)對(duì)未來數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的需求。云存儲(chǔ)服務(wù)商通常結(jié)合人工智能技術(shù)，對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能壓縮、重復(fù)數(shù)據(jù)刪除以及自動(dòng)備份，從而進(jìn)一步優(yōu)化存儲(chǔ)效率并提升數(shù)據(jù)的安全性與可恢復(fù)性。

人工智能技術(shù)的深度融合正在推動(dòng)口述史保存體系的智能化變革。智能壓縮技術(shù)讓資料存儲(chǔ)更高效，區(qū)塊鏈技術(shù)讓資料管理更安全，云計(jì)算技術(shù)讓數(shù)據(jù)存儲(chǔ)更彈性。這些技術(shù)的協(xié)同作用不僅有助于提升口述史資料的存儲(chǔ)效率與利用水平，也開辟了未來數(shù)字化存儲(chǔ)與智能管理的廣闊前景。

智能化分析：重塑口述史研究范式

人工智能正以前所未有的廣度和深度賦能口述史分析的各個(gè)維度，推動(dòng)口述史研究范式從“主觀解讀”走向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，從單一的“文本細(xì)讀”走向多模態(tài)的“智能解析”。傳統(tǒng)的口述史分析主要依賴研究者的主觀解讀和經(jīng)驗(yàn)判斷，通過文本細(xì)讀、歸納總結(jié)等方式探究口述史資料的深層意義。然而，這種以研究者主觀認(rèn)知為核心的研究模式不可避免地存在分析效率低、研究視角有限、難以充分挖掘大規(guī)模口述史資料的潛在結(jié)構(gòu)性規(guī)律等局限性。面對(duì)這些問題，人工智能技術(shù)為口述史分析提供了全新的研究工具、方法論以及范式轉(zhuǎn)變的可能性，使研究者能夠以更加系統(tǒng)高效的方式對(duì)口述史資料進(jìn)行深度研究。

首先，自然語言處理技術(shù)有助于實(shí)現(xiàn)口述史資料的智能化解析。通過分詞、詞性標(biāo)注、句法分析與語義理解等處理，自然語言處理系統(tǒng)能夠自動(dòng)提取口述史資料中的關(guān)鍵信息（如人物、事件、時(shí)間、地點(diǎn)等），并對(duì)其進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表示和關(guān)聯(lián)分析，幫助研究者更準(zhǔn)確、全面、快速地把握其基本內(nèi)容和脈絡(luò)。例如，命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)可以自動(dòng)識(shí)別出口述史文本中的重要實(shí)體，并將其歸類為“歷史人物”“地理位置”“重大事件”等相應(yīng)類別，幫助研究者更直觀地理解口述史敘述的基本框架；句法分析和語義理解技術(shù)則能識(shí)別因果關(guān)系、時(shí)間順序、事件關(guān)聯(lián)等邏輯結(jié)構(gòu)，使研究者能夠更加精準(zhǔn)地把握敘述邏輯和歷史脈絡(luò)。這些技術(shù)有助于大幅提升信息提取效率，幫助研究者更全面系統(tǒng)地挖掘與分析海量口述史資料中的豐富信息，從而提升研究的科學(xué)性和客觀性。

其次，知識(shí)圖譜和語義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有助于發(fā)現(xiàn)口述史資料中的隱性知識(shí)和深層關(guān)系。知識(shí)圖譜是一種基于實(shí)體—關(guān)系模型的結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示方式，能夠通過命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取與屬性標(biāo)注等技術(shù)手段，將口述史資料中的人物、事件、地點(diǎn)等元素進(jìn)行系統(tǒng)性關(guān)聯(lián)。而語義網(wǎng)絡(luò)則側(cè)重于概念間的關(guān)聯(lián)表達(dá)，兩者結(jié)合構(gòu)建出可視化的知識(shí)體系。借助這些技術(shù)，研究者可以直觀地觀察人物之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、事件的因果鏈條以及歷史發(fā)展的多重路徑，從而揭示口述史資料中隱含的知識(shí)結(jié)構(gòu)。例如，在分析某一重大歷史事件的口述史資料時(shí)，研究者可利用知識(shí)圖譜技術(shù)自動(dòng)構(gòu)建該事件的敘事框架，同時(shí)通過語義網(wǎng)絡(luò)分析不同敘述者如何描述事件的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，以及這些敘述之間的共性與差異。

再者，數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有助于從海量口述史資料中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的模式、趨勢(shì)與結(jié)構(gòu)。在傳統(tǒng)口述史研究中，研究者往往需要通過大量文本閱讀、歸納總結(jié)，才能識(shí)別出某些歷史現(xiàn)象的規(guī)律。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助研究者從海量口述史資料中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)潛在模式、趨勢(shì)與結(jié)構(gòu)，進(jìn)而揭示個(gè)體敘述背后的社會(huì)動(dòng)態(tài)與集體記憶演變規(guī)律。例如，通過聚類分析，研究者可以對(duì)口述史資料進(jìn)行主題劃分，識(shí)別不同歷史時(shí)期、不同社會(huì)群體的敘述主題與關(guān)注焦點(diǎn)；通過情感分析，研究者可以探究敘述者在不同事件背景下的情感傾向，分析社會(huì)情緒的演變趨勢(shì)；通過觀點(diǎn)提取，研究者可以自動(dòng)識(shí)別不同敘述者對(duì)某一事件的多元態(tài)度，并分析這些態(tài)度如何受到社會(huì)、政治、文化等因素的影響。

當(dāng)前，市場(chǎng)上已有諸多先進(jìn)的生成式人工智能大模型（如DeepSeek、ChatGPT、Gemini、Claude等），它們?cè)谧匀徽Z言處理、多模態(tài)數(shù)據(jù)分析以及知識(shí)推理等方面展現(xiàn)出強(qiáng)大能力。這些模型不僅能高效處理大規(guī)?？谑鍪焚Y料，還能夠進(jìn)行定制化調(diào)整，以滿足不同研究主題的需求。由于這些人工智能模型具備強(qiáng)大的語義理解和知識(shí)生成能力，研究者可以利用它們對(duì)多模態(tài)的口述史資料進(jìn)行深度分析，如主題分析、內(nèi)容分析、敘事分析、話語分析、情感分析等，從而提供更加系統(tǒng)化和結(jié)構(gòu)化的研究視角。

人工智能技術(shù)不僅僅革新了口述史的研究工具和方法，更推動(dòng)了該領(lǐng)域研究范式的深刻轉(zhuǎn)型：從傳統(tǒng)的人文解釋學(xué)范式向數(shù)據(jù)密集型和技術(shù)驅(qū)動(dòng)型的新范式轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)變?yōu)榭谑鍪费芯孔⑷胄碌幕盍拖胂罅?，也使其在?shù)字人文乃至更廣泛的跨學(xué)科研究中占據(jù)更加重要的位置。

智能化傳播與利用：口述史呈現(xiàn)多維度創(chuàng)新

人工智能正以前所未有的廣度和深度拓展口述史的傳播與利用方式，推動(dòng)口述史呈現(xiàn)模式從傳統(tǒng)的“靜態(tài)展示”走向沉浸式的“交互體驗(yàn)”、從單一式的“文本記錄”走向智能化的“多維應(yīng)用”。傳統(tǒng)的口述史在呈現(xiàn)形式與傳播方式上長(zhǎng)期受到技術(shù)限制，主要依賴于文本、音頻與視頻等靜態(tài)媒介，因缺乏互動(dòng)性和沉浸感而難以引發(fā)廣大公眾尤其是年青一代的興趣。人工智能與數(shù)字人文的深度融合正在開辟口述史傳播與利用的新路徑、新方式與新格局，通過智能展示、智能推薦與智能應(yīng)用等多重技術(shù)，有助于創(chuàng)造更加大眾化、交互性和沉浸式的口述史體驗(yàn)。

首先，人工智能驅(qū)動(dòng)的智能展示技術(shù)正在全面革新口述史的呈現(xiàn)方式，為其注入前所未有的沉浸感和交互性。以沉浸式現(xiàn)實(shí)為例，這項(xiàng)技術(shù)通過增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)和混合現(xiàn)實(shí)等手段，將原本局限于文字或影像的口述史內(nèi)容轉(zhuǎn)化為可感知、可交互的沉浸式場(chǎng)景。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)可以將口述史內(nèi)容無縫嵌入現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，例如，當(dāng)用戶進(jìn)入某一歷史遺址或特定空間時(shí)，系統(tǒng)能夠基于定位技術(shù)觸發(fā)相關(guān)的口述史片段，仿佛置身于特定的歷史情境中，直接與過去對(duì)話。更進(jìn)一步，通過混合現(xiàn)實(shí)技術(shù)，還可以實(shí)時(shí)疊加虛擬的歷史場(chǎng)景，使用戶能夠在真實(shí)與虛擬交織的空間中體驗(yàn)歷史的多重維度。

虛擬人技術(shù)則為口述史的傳播注入了鮮活的生命力?；诳谑鍪焚Y料，人工智能能夠重建口述者的聲音、面容、表情等生理特征，并以數(shù)字人的形式呈現(xiàn)這些記憶的主人公。用戶不僅可以聆聽數(shù)字人口述者的故事，還能通過自然語言處理技術(shù)與其進(jìn)行實(shí)時(shí)對(duì)話，提出問題并獲得即時(shí)回答，從而實(shí)現(xiàn)真正的交互式體驗(yàn)。

虛擬現(xiàn)實(shí)與體感交互技術(shù)的結(jié)合進(jìn)一步拓展了口述史沉浸體驗(yàn)的邊界。體感交互技術(shù)通過捕捉用戶的肢體動(dòng)作、手勢(shì)和表情，使用戶能夠以更加自然的方式與虛擬場(chǎng)景中的口述史內(nèi)容進(jìn)行互動(dòng)。目前已經(jīng)有機(jī)構(gòu)利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)再現(xiàn)某一歷史場(chǎng)景，幫助參觀者在虛擬引導(dǎo)下“探訪”相關(guān)遺址。

隨著目前文生視頻技術(shù)的不斷發(fā)展，基于口述史文本自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)影像場(chǎng)景成為可能，從而使抽象的口述記憶得以具象化、可視化，并在時(shí)空環(huán)境的數(shù)字重構(gòu)中實(shí)現(xiàn)沉浸式再現(xiàn)。在博物館展覽與文化遺產(chǎn)展示領(lǐng)域，文生視頻技術(shù)的引入進(jìn)一步拓展了沉浸式體驗(yàn)的可能性，使歷史敘事超越傳統(tǒng)的靜態(tài)文物、文字說明和音頻導(dǎo)覽，轉(zhuǎn)向更具互動(dòng)性和情境感的動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)。

其次，人工智能驅(qū)動(dòng)的智能推薦技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)口述史資源的精準(zhǔn)傳播。傳統(tǒng)的口述史傳播往往采用單向模式，缺乏對(duì)受眾興趣和需求的精準(zhǔn)把握。人工智能系統(tǒng)可以采集用戶的瀏覽行為與興趣偏好等數(shù)據(jù)，利用協(xié)同過濾與內(nèi)容過濾等算法，自動(dòng)為其推送相匹配的口述史內(nèi)容，提高傳播的精準(zhǔn)度和轉(zhuǎn)化率。同時(shí)，人工智能系統(tǒng)還能根據(jù)用戶反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略，提升用戶接受度和參與度。

再者，人工智能技術(shù)為口述史資源的智能應(yīng)用開辟了廣闊空間，推動(dòng)其在教育、文化與社會(huì)生活中的深層次融合。通過自動(dòng)問答、知識(shí)推理、智能分析與輔助決策等技術(shù)，人工智能系統(tǒng)能夠?qū)⒖谑鍪焚Y源與其他數(shù)據(jù)資源進(jìn)行深度整合，從而拓展其應(yīng)用邊界。例如，在教育領(lǐng)域，將口述史資料嵌入智能教學(xué)系統(tǒng)，可以通過語音識(shí)別、自然語言理解與虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，為學(xué)生提供沉浸式、交互式的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。在輿情與社會(huì)研究領(lǐng)域，通過文本挖掘、社會(huì)計(jì)算與情感分析等技術(shù)，人工智能系統(tǒng)可以將口述史資料與社交媒體數(shù)據(jù)、新聞報(bào)道、學(xué)術(shù)研究等信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，從而為社會(huì)輿論趨勢(shì)的研判提供歷史維度的參考。

人工智能與數(shù)字人文的深度融合正在推動(dòng)口述史傳播與利用的革命性變革。從智能展示技術(shù)帶來的沉浸式體驗(yàn)，到智能推薦技術(shù)實(shí)現(xiàn)的精準(zhǔn)傳播，再到智能應(yīng)用技術(shù)賦予口述史資源的跨領(lǐng)域價(jià)值，人工智能正在讓口述史從單純的歷史記錄轉(zhuǎn)化為具有情感共鳴的多維敘事載體。在這一過程中，人工智能不僅推動(dòng)了口述史的形式創(chuàng)新，也在一定程度上重新定義了歷史記憶的保存、傳播與體驗(yàn)方式，使其從靜態(tài)的歷史檔案轉(zhuǎn)變?yōu)閯?dòng)態(tài)的文化資產(chǎn)。

挑戰(zhàn)與展望：人機(jī)協(xié)作的口述史新紀(jì)元

上述討論勾勒了人工智能對(duì)口述史各環(huán)節(jié)的深遠(yuǎn)影響，但其理想目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)集智能采集、整理、保存、檢索、分析、傳播與應(yīng)用于一體的智能口述史系統(tǒng)。這一系統(tǒng)將推動(dòng)口述史實(shí)踐與研究范式的深刻變革，使其在數(shù)字人文、公共史學(xué)、文化記憶等領(lǐng)域發(fā)揮更廣泛作用。

然而，人工智能應(yīng)用目前仍面臨多重挑戰(zhàn)。在技術(shù)層面上，人工智能在語音識(shí)別、方言處理和隱喻理解等方面存在局限，可能導(dǎo)致歷史敘述失真或誤讀。在法律與倫理層面上，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、隱私安全和算法偏見問題不容忽視。在社會(huì)層面上，數(shù)字鴻溝可能造成不同群體在口述史生產(chǎn)與傳播中的結(jié)構(gòu)性不公。此外，過度依賴技術(shù)還可能削弱口述史的情感溫度與人文價(jià)值，偏離學(xué)科本質(zhì)追求。

面對(duì)這些挑戰(zhàn)，人機(jī)協(xié)作而非單純技術(shù)替代是口述史發(fā)展的必由之路。人工智能的引入并非消解人類研究者的核心作用，而是重新定義學(xué)術(shù)勞動(dòng)分工。人工智能可以高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、識(shí)別表層模式和執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)，但研究設(shè)計(jì)、方法選擇、理論建構(gòu)、情感理解與深度解讀仍高度依賴人類研究者的專業(yè)素養(yǎng)與批判思維。事實(shí)上，人類研究者的知識(shí)儲(chǔ)備與理論水平?jīng)Q定了人工智能應(yīng)用的質(zhì)量和深度，包括如何提出優(yōu)化指令、評(píng)估生成結(jié)果的學(xué)術(shù)價(jià)值以及將技術(shù)創(chuàng)新與學(xué)科理論有機(jī)結(jié)合。這種協(xié)作模式是動(dòng)態(tài)互動(dòng)的：研究者指導(dǎo)人工智能的應(yīng)用方向，人工智能則提供更加豐富的數(shù)據(jù)支持和分析視角，雙方在互動(dòng)中不斷優(yōu)化研究路徑與成果。

人工智能時(shí)代的口述史新紀(jì)元將以人機(jī)協(xié)同為核心特征，通過學(xué)科交叉與知識(shí)共享，構(gòu)建由研究者、技術(shù)專家與公眾等共同參與的多元實(shí)踐共同體。口述史工作者需積極擁抱人工智能，提升數(shù)字化素養(yǎng)與智能應(yīng)用能力；技術(shù)開發(fā)者則應(yīng)深入理解口述史的多元屬性、特征與價(jià)值，開發(fā)符合特定需求的智能工具，同時(shí)也要充分認(rèn)識(shí)到口述史作為承載豐富歷史信息、真實(shí)語言表達(dá)和深度人文內(nèi)涵的高質(zhì)量語料庫對(duì)于訓(xùn)練人工智能大模型的重要價(jià)值。這種深度融合將使口述史突破傳統(tǒng)模式局限，以更加開放、多元的形態(tài)拓展研究廣度與深度，真正實(shí)現(xiàn)技術(shù)賦能下的人文價(jià)值傳承與創(chuàng)新探索，開創(chuàng)口述史智能化實(shí)踐、研究、應(yīng)用的廣闊前景與全新境界。

 來源:《光明日?qǐng)?bào)》