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6.2. AI驱动的新兴数字人文研究方法

除了革新传统技术，AI还在数字人文领域催生了一系列全新的研究方法和应用场景，进一步拓展了人文探究的可能性。

●      历史与文学网络的智能分析与构建： 以“学者共和国”项目为代表的社会网络分析，传统上依赖人工整理书信元数据或学者关系。AI，特别是NLP和知识图谱技术，能够从大规模文本（如文学作品、历史档案、学术论文）中自动抽取实体及其关系，构建复杂的历史人物网络、文学角色网络或学术引文网络。机器学习算法可以进一步分析这些网络的结构特征、识别关键节点、预测潜在连接、揭示社群演化模式，为理解历史动态和文化传播提供新洞见。

●      增强型交互式叙事与创意生成： 早期增强型电子书（如Biblion）探索了多媒体与文本的融合。AI，尤其是生成式AI（如大型语言模型LLMs），为创造高度个性化、动态演进的交互式叙事开辟了新天地。AI可以根据用户输入或偏好实时生成故事情节、角色对话、场景描述，甚至调整叙事风格和节奏。这不仅应用于游戏开发和创意写作，也为教育（如编程教育中的对话式学习体验）和文学研究（如模拟不同文学风格、探索叙事可能性）提供了新工具。

●      图像、音视频资料的深度智能分析与修复： IIIF等框架提升了图像资源的可访问性。AI计算机视觉技术则进一步实现了对这些资源的深度内容理解。AI不仅能进行目标检测、场景识别、风格分析，还能用于历史图像的自动修复（去噪、上色、超分辨率）、残损文献的虚拟重建、甚至艺术品真伪的辅助鉴定。例如，AI可以通过分析图像块的纹理和频率特征来检测AI生成的图像，这对于维护数字档案的真实性至关重要。

●      文化遗产数字孪生与元宇宙体验的智能构建与运营： “威尼斯时光机器”等项目致力于构建历史场景的4D数字孪生。AI在其中扮演核心角色，包括从海量异构数据中提取和链接知识、驱动历史过程的动态模拟、支持用户与虚拟环境的智能交互、以及实现对数字孪生体的实时监测与预测性维护。AI使得构建更为真实、智能、个性化的文化遗产元宇宙体验成为可能。

6.3. AI在数字人文中的核心价值与多重角色

AI在数字人文中的价值是多方面的，其角色也远不止于一个简单的工具。

●      强大的分析引擎： AI能够处理和分析人文学者难以应对的超大规模、多模态、高维度数据，从中发现隐藏的模式、趋势和关联，从而在宏观层面拓展人文研究的视野。

●      高效的内容处理与生成助手： AI可以辅助完成大量重复性的数据处理任务（如文本转写、初步标注、元数据生成），甚至在一定程度上参与内容的初步生成（如文本摘要、草稿撰写、图像风格迁移），从而解放人力，让人文学者更专注于高层次的创造性思考和阐释。

●      跨学科合作的催化剂与桥梁： AI技术的复杂性天然要求人文研究者与计算机科学家、数据科学家等进行更紧密的合作。这种跨学科的碰撞往往能激发出新的研究问题和方法论创新。

●      人文研究的新对象： AI技术本身及其社会文化影响（如算法偏见、AI伦理、人机关系、AI创作的本质等）也日益成为人文学科（哲学、伦理学、社会学、传播学、艺术理论等）关注和研究的重要对象。数字人文在其中可以发挥独特作用，利用计算方法研究AI现象，或反思AI对人文知识生产的塑造。

AI的融入正推动数字人文从以“数字化”（digitization）和“工具化”（tool-orientation）为主要特征的阶段，向以“智能化”（intelligentization）和“范式重构”（paradigm-shifting）为特征的新阶段迈进。