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译者导读：


本文作者Colleen Morgan 为约克大学数字考古与遗产研究部学者。在近些年的数字考古实践中，发现生成式AI对考古学造成了多重损害：它用完美画面抹去了历史的不确定性，用虚构细节替代了学术推测，甚至可能弱化考古学家通过手绘重建获得洞见的能力。这些问题反衬出传统考古可视化方法的价值 - 用烟雾暗示未知区域、通过手绘加深对遗址的理解、利用多重感官诠释激发新问题。

过去几个星期，我翻译导读了几篇有些相关性的文章，包括AI与历史研究，BBC研究发现新闻的信息扭曲，和频繁使用AI与人类批判性思维的关系。
（BBC新闻部首席执行官发文炮轰：AI歪曲事实正成为可信信息最大威胁

研究表明：AI尚难以应付历史知识

外刊｜认知卸载：频繁使用AI或降低人类批判性思维能力）


生成式AI无法辨别观点和事实的区别，会将两者无缝地糅合在一起，以符合语言逻辑而可能无意义的形式产出。也会基于残缺的语料，尽力填补全部空白，这对于启发未来的想象力这没有问题，但用于重建历史（尤其是史前史大量信息残缺）时，却会带来严重扭曲。

AI的精确重建模糊了已知与未知的界限。用虚构的细节取代了严谨的学术探索。这种貌似完整实则扭曲失真的重建结果一旦形成，就会随着精妙绝伦的影像，占据观者对于相关问题的心智，产生错误且难以更改的历史观。

更深层的危险在于，AI重建可能会削弱考古学本身的知识生产能力。当考古学家不再需要亲手绘制重建图，不再需要思考每个细节的可能性，考古学的批判性思维就会逐渐退化。

译文：

生成式AI常被视为当代科技的缩影，有时甚至被认为代表着未来。我们可以用它来创造新的艺术或技术、分析新兴数据，或模拟人物、场景和物体。但有趣的是，它也正在影响我们看待过去的方式。

科普文章配图已开始运用AI图像，例如展示尼安德特人的科学发现。一些博物馆展现中石器时代（约9000至4300年前）的场景时也使用了AI。TikTok用户采用AI制作考古和历史主题的逼真短视频。它甚至被用于关于巨石阵的电视纪录片。


AI generated image showing in human ancestor sitting in front of a computer.


然而，在考古学中使用AI图像存在诸多问题——其中一些是生成式AI应用中普遍存在的问题，包括环境影响和侵犯知识产权（使用人类创作的训练数据）。


但其他问题则更具考古学特色。我在数字技术"复活"过去方面比较丰富的经验，作为学者，我认为生成式AI在考古学表现方面既有迷人潜力，也存在巨大的误导风险。


即使在使用AI之前，考古学界就普遍认为对过去的视觉重现极其复杂，应当格外谨慎对待。例如，考古学家Stephanie Moser研究了在学术和科普文献中发表的550幅人类进化重建图像。她的研究发现这些描绘存在严重偏见，如只有男性在狩猎、创作艺术、制作工具和举行仪式，而女性则处于更被动的角色。


Diane Gifford-Gonzalez的类似研究揭示，"在231幅史前男性形象中，没有一幅展示男性触碰儿童、女性或任何性别的老年人...没有一个儿童被展示在做有用的工作。"这些重建并未反映科学家对过去的深入理解。我们知道人类社会组织形式丰富多样，包含多种性别角色和自我表达方式。


最近一项基于DNA的研究表明，女性实际上是铁器时代社会的中心。"切达人"（Cheddar Man）因打破"北方所有人类祖先都是浅肤色"的认知而登上头条。深色皮肤重建基于古DNA分析，引发热议。

（译者注：切达人是在英国萨默塞特郡切达峡谷发现的一具约9000年前的人类遗骸，是目前已知最早的英国现代人类全基因组测序样本之一。这个重建模型帮助我们直观地了解早期英国居民的样貌特征。）


Reconstructed head of the Cheddar Man based on the shape of his skull and DNA analysis, shown at the Natural History Museum in London.

这是展示在伦敦自然历史博物馆的切达人(Cheddar Man)头部重建模型。这个重建是基于其头骨形状和DNA分析结果完成的。该图片来自维基百科，采用知CC BY-SA许可协议。


这类争议及类似争议揭示了重建工作的标志性影响力、其政治含义，以及它们塑造我们对过去认知的能力。


虽然切达人重建展示了研究是一个迭代过程，但这类重建具有粘性。它们会留下深远的视觉遗产，即使有新数据出现也不易被取代。


当这些重建被纳入生成式AI数据集时，问题更加严重。除了使用过时数据外，AI生成的过去场景视觉重现可能极其不准确。


即使包含更合理的细节，这些细节也可能与其他高度不准确的元素无缝融合。例如，观众无法分辨哪些内容是基于数据的，哪些是AI产生的所谓"幻觉"（错误）。


在考古学家中，强调不确定性具有核心重要性和关注度。考古插画师Simon James指出，重建艺术家会策略性地使用烟雾来遮掩未知元素。


作为数字考古学家，我曾对许多不同遗址和主题进行虚拟重建。我深知在进行整体性表现时往往涉及估算和推测。


确实，照片级的真实性并非可视化的首要考虑因素——特别是在探索不同假设或面向年轻受众时。但了解哪些内容有考古数据支持、哪些更具推测性，对于真实的视觉传达至关重要。


伪考古学


这一点在当前尤为重要，因为伪考古学在大众媒体中日益普遍，例如Netflix播出的《远古启示录》（Ancient Apocalypse）。名人主持人兼作家Graham Hancock声称存在一个拥有先进技术的冰河时代亚特兰蒂斯文明。但这一说法已被考古学家彻底驳斥。


可以说，使用生成式AI将使制造骗局变得更加容易。除了考古学信息误导的高风险外，将生成式AI用于考古学可视化实际上可能损害考古学知识生产。


我的研究表明，在考古学中制作重建和插图对理解和诠释过去极其重要。基于科学创作可视化内容——包括声景、嗅景和基于多重感官的其他诠释——对产生新问题很有帮助。


绘图使考古学家能够创建更详细的心智模型，从而更好地理解考古遗存。将这种创作委托给AI，考古学家就失去了一个强大的知识生成工具。此外，我与艺术家的合作研究表明，创造性方法为讲述过去的新故事开启了令人着迷的可能性。


即使面对这些问题，我仍鼓励采用积极、批判、实用的方法来理解数字技术对我们研究过去的影响。这包括探索生成式AI在考古学可视化中的应用。


考古学家和非专业人士能够利用生成AI创造性地制作解释性媒体。事实上，一些考古学家已在探索使用AI来生成关于古代生活的假设。我们也在教导考古学学生批判性地使用AI。


但关键的是，考古学家需要参与并批判所有可视化作品——无论是由生成AI创作的还是使用其他媒介创作的。


原文链接：

https://theconversation.com/how-ai-imagery-could-be-used-to-develop-fake-archaeology-247838?utm_source=clipboard&utm_medium=bylinecopy_url_button

作者：Colleen Morgan，Senior Lecturer in Digital Archaeology and Heritage, University of York


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