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为什么AI不能直接修志？
王 欣
当前，人工智能快速迭代，为各行各业数字化转型带来新的机遇，也为新时代地方志编纂拓展了智能化探索空间。随着第三轮修志全面推进，各地方志机构积极探索AI辅助修志应用，AI赋能修志成为行业热议话题。部分同志抱有乐观期待，认为依靠AI便可一键生成志稿，甚至认为机器可以承担大部分修志工作。
这一看法混淆了工具手段与编纂主体的根本关系。地方志作为官修信史，肩负存史、资政、育人的重要使命，修志工作在长期实践中形成了一套严谨的编纂准则。从人工智能的能力边界看，无论是通用大模型，还是经过本地化训练的定制模型，都不具备独立编纂合格志稿的能力，只能充当修志辅助工具。
一
面向普通用户的通用大模型，并非为志书编纂量身研发，存在难以克服的先天局限。
第一，通用大模型不熟悉志书的编纂体例。修志恪守横排竖写、述而不论、详今略古的编纂原则，对篇目设置、纪年用法、人物称谓、记述分寸等都有统一规范。通用大模型缺乏方志专业训练，生成志稿容易出现结构紊乱、详略失衡、表述不当等问题，难以达到志书的编纂标准。
第二，“AI幻觉”是通用大模型不可忽视的现实风险。无征不信，是方志编纂的立身根本，每一处史识、每一组数据，都需要有据可查、有源可考。通用大模型依托大数据算法生成内容，极易虚构人物事迹、事件脉络和史料出处。这类谬误混杂于志稿之中，隐蔽性强，不易察觉。
第三，通用大模型无法把控修志核心记述尺度。地方志承担为党立言、为国存史的职责，重大事件记载、重要人物记述，均需准确把握政治立场与记述分寸。通用大模型不具备相应的史实判断能力，无法做好权衡取舍。
二
从各地智能化修志实践探索看，行业内有一种观点：如果把志书、年鉴等资料文献输入模型进行训练，让AI完整掌握一地地情史料，就能实现AI直接修志。这种看法混淆了占有史料和编纂志书的本质区别。即便将一地志鉴文献全部输入模型进行训练，AI依然难以写出合格志稿。
第一，AI只能整合复述现有文本，不具备史料辨析能力。修志绝非简单摘抄和拼接资料。实际编纂过程中，不同档案、文献的记载往往存在出入，或存在疏漏矛盾。修志人员需要比对卷宗、多方溯源，甄别真伪，还原历史原貌。AI只能汇总已有的资料，面对相互冲突的记载，难以判别正误，无法完成去伪存真的关键工序。
第二，AI可汇聚海量资料，却无法形成修志必备的专业史识。志书是资料性文献，面对繁杂资料，哪些内容应当记载、怎样提炼发展主线、如何凸显地域特质，依靠的是修志人员日积月累的政治意识、历史视野与专业判断。这类根植于史德、史识、史观的综合素养，无法单纯依靠算法获得。因此AI生成的志稿，常常是流水账式记述，难以准确把握主线脉络。
第三，AI固有的生成逻辑，与志书实录存史的准则存在内在矛盾。修志讲究宁缺毋滥，史料不足便应存疑留白，不作主观臆断。而AI的生成机制，习惯于补齐叙事链条，史料存在缺口往往会自行推演完善。
总之，本地化训练后的AI模型能模仿志书的体例要求和行文范式，却不具备考据研判、审慎取舍的专业内核，生成的志稿虽形似志书，却无志书之魂。训练可以教会AI模仿志书的写法，却无法赋予其对历史负责的专业立场。
三
AI不能直接修志，并非否定人工智能在辅助修志中的应用价值，而是破除技术万能的片面认知，树立“依靠不依赖、赋能不替代”的理性导向，充分发挥人工智能辅助修志的作用。
AI适宜承担志书编纂中事务性、重复性的基础工作，将修志人员从琐碎的事务中解放出来，把更多精力投入篇目谋划、史实考证、志稿初纂、尺度把关等核心业务。AI可承担以下辅助工作：
一是文稿润色。人工初稿完成后，可由AI理顺逻辑、删繁就简、规整语句，统一全志文风，提升文字质量。
二是体例规整。AI可统一全书纪年范式、人物称谓、标点用法与段落层级，规避体例不一、表述矛盾等问题。
三是素材归集。AI可对零散庞杂的资料进行系统梳理、分类整理，为人工研判筛选打下基础。
四是基础校核。AI可筛查文字错漏、重复记述、格式偏差等问题，减少人工初审负担。
志书是官修信史，修志工作必须严守专业底线。篇目架构谋划、政治方向把控、史实考证辨析、入志内容取舍，这些关乎志书质量的关键环节，必须由修志人员主导研判、审核把关，绝不能简单交由AI生成或替代。
智能化是地方志事业高质量发展的必然趋势，合理运用人工智能技术，可为第三轮修志提质增效，但始终无法替代人的专业判断与核心作用。推进第三轮修志，应当理性看待人工智能，正确处理人与机器的关系，坚持人为主导、智能为辅。既主动拥抱数字变革，善用新技术减负增效；又摒弃技术崇拜，谨防工具依赖。同时，恪守志书编纂的专业准则，以人的专业史识驾驭智能工具，守住方志求实存真的底色，打磨经得起时代与历史检验的精品志书，推动新时代地方志事业高质量发展。
来源：成都方志
作者：王欣（成都市地方志工作办公室）
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