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中研院歷史語言研究所數位人文學研究室工作坊
主題：體驗、收穫、焦慮：漫談AI浪潮如何影響歷史研究的流程、方法與前途
時間：2026年6月29日（一）10:00－12:00
地點：中央研究院歷史語言研究所研究大樓一樓文物圖像研究室
主持：
Lance Pursey（白嵐史，中研院歷史語言研究所博士後研究學者）
講者與講題：
1. 許雅惠（國立臺灣大學歷史學系教授）
講題：從史料到資料——談個人研究資料庫的建立（以宋遼金墓葬資料為例）
2. 李宗翰（國立臺灣師範大學歷史學系教授、系主任兼文學院副院長）
講題：AI與文本細讀
活動內容：
本次工作坊分為兩個階段：
1. 兩位長期研究中國中古史的學者分享數位人文與AI工具於歷史研究的應用經驗。
2. 與會學者共同交流AI工具帶來的體驗、收穫、焦慮，以及未來歷史研究的發展方向。
活動採自由入座，無須報名。
主辦單位：
中央研究院歷史語言研究所數位人文學研究室。
個人筆記整理：
1. 主持人 Lance Pursey 提出一個值得思考的問題：
「我們是在為AI而做研究，還是利用AI完成研究？」
這提醒研究者應以研究問題為核心，而不是為了使用AI而使用AI。
2. 許雅惠教授分享：
(1) 建立個人研究資料庫的重要性。
(2) 以宋遼金墓葬資料建立研究資料庫為例。
(3) 關聯式資料庫有助於史料整理、分析與再利用。
(4) 簡報中提及「caneila clatcfat」（名稱待確認），紅色標示部分屬一般資料處理方式，但本研究資料庫未採用。若有了解者，歡迎補充正確名稱。
3. 李宗翰教授分享：
(1) AI可協助文本整理與閱讀。
(2) 文本不等於邏輯。
(3) AI可作為思考陪練員（Thinking Partner），協助提出假說、整理資料及激發研究靈感，但不能取代研究者的判斷與批判思考。
(4) AI應回到研究需求，而非取代研究能力。
4. 現場提及的重要觀念：
(1) 關聯式資料庫。
(2) 系統化資料整理。
(3) 語意檢索（Semantic Search）。
(4) 批判性思考。
(5) 技術本質。
(6) 思考陪練員（Thinking Partner）。
(7) 假說生成器（Hypothesis Generator）。
(8) 看見新的研究可能。
(9) 深入思考，不只停留於印象式記憶。
(10) 「大巧若拙」的研究精神。
5. 其他紀錄：
(1) 陳冠榮（信諾科技總經理）提及，業界普遍偏好具有實務經驗的人才。
(2) 柳立言退休研究員於現場分享相關觀點。
(3) 提及蘇軾、王維、吳道子及1061－1064年間相關藝術史案例，作為AI輔助歷史研究的示例。
(4) 分享2020年已經開始使用人工智能機器人與AI如何激發創造力及研究思考。
6. 歷史研究可結合5W1H架構：
(1) When（何時）
(2) Where（何地）
(3) Who（何人）
(4) What（何事）
(5) Why（為何）
(6) How（如何）
想進一步請教：
1. AI對歷史研究最大的幫助與限制為何？
2. 有哪些適合建立個人研究資料庫的工具或方法？
3. AI如何兼顧效率與史料可靠性？
4. 如何避免AI產生錯誤引用或幻覺（Hallucination）？
5. 是否有推薦的數位人文、AI歷史研究、知識管理或語意檢索工具？
6. 是否有更多國內外研究案例、論文或專書值得參考？
個人體會：
人工智慧已逐漸應用於公私領域，提升資訊整理與工作效率，但閱讀原典、理解脈絡，以及獨立思考與判斷的能力，仍無法被取代，兩者應相互配合。
《攻殼機動隊》（Ghost in the Shell，1995）提到：「孩童之時，所言俱為孩童，所感如是孩童，所思亦復孩童；唯成年之後，便將童年摒棄。」若將「孩童」視為語言與經驗的隱喻，人在尚未具備完整語言前，所言、所感、所思更多源於直接經驗；隨著語言發展，卻可能逐漸以語言取代經驗本身，甚至需要藉由各種證據證明經驗的存在，而忽略了經驗本身的價值。
陳寅恪於1923年〈與妹書〉曾指出：「……我偶取《金剛經》對勘一過，其注解自晉唐起至俞曲園止，其間數十百家，誤解不知其數。我以為除印度西域外國人外，中國人則晉朝唐朝和尚能通梵文，當能得正確之解，其餘多是望文生義，不足道也。……」（《學衡》第20期，第18–19頁。）此段文字提醒後人，研究佛教經典不宜僅依漢字字面理解，而應結合語言學、歷史學與文獻學，透過原始資料與多語對勘，降低望文生義所造成的誤解。
推薦延伸閱讀：
達賴喇嘛尊者與華人量子科學家對談，2023年09月04日 北印 達蘭薩拉·行宮。（中文翻譯：蔣揚仁欽博士、文字記錄：格賴卻英）
懇請曾參與本次工作坊，或從事歷史學、數位人文、人工智慧、知識管理及文本研究的先進，分享心得、案例及相關研究資源，謝謝。
