スミソニアン、AIを駆使して独立戦争の紙の記録を読み解く

アメリカ独立戦争と人工知能の時代の間には約2世紀半の隔たりがあるが、スミソニアン協会はその隔たりを現代のツールで解決する価値のある問題として扱っている。アメリカ合衆国が独立250周年を間近に控える中、博物館・研究複合施設の指導者たちは、建国時代に遡る所蔵品をより深く理解するためにAIに目を向けている。

目的は歴史的コンテンツを生成したり、建国の父たちの声をシミュレートしたりすることではない。索引を作成し、相互参照し、結びつけること——つまり、機械学習を用いて、異なる組織が異なる目的のために別々に構築したカタログに埋もれている遺物、写本、記録の間の関係を明らかにすることである。

「レボリューション・クロスローズ」として知られるこの取り組みに参加する研究者たちは、春に資料へのAIモデルの適用を開始した。成果はすぐに現れた。かつて複数のデータベースを徹底的に手作業で検索する必要があった作業が、同機関によれば、ほんのわずかな時間で手がかりを生み出している。

1774年の新聞広告から博物館の棚へ

初期の発見の一つは、このシステムが実際にどのように機能するかを示している。モデルは、1774年頃にクリーマー(供食用の小さなピッチャー)の新聞広告を出していた銀細工師を特定した。それは、今日スミソニアン国立アメリカ歴史博物館が所蔵するものと類似している。物体と、それを作り販売した人物との間にこの種の関連を確立することは、まさにこのプロジェクトが自動化するために設計された結びつけ作業である。

その種の個々の発見はそれ自体ではささやかなものである。しかし、積み重なると、建国時代の商業的・社会的ネットワーク——誰が商品を製造し、誰が広告を出し、誰が購入し、情報と資金が植民地社会でどのように動いたか——を描き始める。

スミソニアンのデータサイエンティストであるマイク・トリズナは、この取り組みの一般公開部分の一環としてモデルを実演してきた。2026年9月下旬、ワシントンで彼はコンピューター画面に独立宣言の最初の印刷出版物のデジタルコピーを表示し、この技術が歴史的に極めて重要な文書をどのように扱うかを示した。

How the Smithsonian is using AI to connect artifacts from the American Revolution
Smithsonian data scientist Mike Trizna, shows a copy on a computer screen of the first printed publication of the Declaration of Independence, Tuesday, Sept. 29, 2026, in Washington. Credit: AP Photo/Manuel Balce Ceneta

より大きな目標:普通の人々の名前を記録に戻す

効率性は野心の一部に過ぎない。スミソニアンの幹部によれば、より深い目的は、何世紀にもわたって書かれた記憶から消え去った人々——独立戦争が展開したコミュニティに住み、それを支えた職人、店主、農民、労働者——についての物語を浮かび上がらせることである。

スミソニアンの最高デジタル・イノベーション責任者であるベッキー・コベロッドは、理想的な結果を、このプロジェクトが実際に公的記録に追加する段階に達することだと位置づけている。新たに回復される人物はジェファーソンやワシントンではないだろうと彼女は認めているが、彼らはコミュニティに住み、それを築くのを助けた——そして彼らの名前は、再び知られるようになれば、歴史的記録の一部となる。

その枠組みは、AIを学問の代替ではなく、アーカイブの道具として位置づけている。モデルは候補となるつながりを浮かび上がらせ、キュレーターや歴史家がそれが成り立つかどうかを判断する。

プロジェクトのコレクションへのアプローチ

レボリューション・クロスローズの公表された目標は、その根底にある工学がそうでなくとも、説明するのは簡単である。それには以下が含まれる:

  • 一般の人々や学者がスミソニアンのコレクションをより効果的に検索できるようにする。
  • スミソニアン内部および外部機関(例として議会図書館が挙げられている)の所蔵品間のつながりを引き出す。
  • 建国時代と人生が交差した、これまで知られていなかった、あるいは忘れられた人物を浮かび上がらせる。
  • 国家の誕生時にコミュニティがどのように形成され機能したかについて、より豊かな像を構築する。

その作業を機関横断的に連携させることは、モデルアーキテクチャとは無関係の複雑さをもたらす。別々のリポジトリは、別々の目録基準、別々のメタデータスキーマ、そして大きく異なるデジタル化のレベルに依存している。新聞索引、博物館の受入記録、写本コレクションにわたって一人の銀細工師の名前を照合することは、一貫性のない綴り、変わる地名、そしてしばしば断片的な文書を調整することを意味する。

How the Smithsonian is using AI to connect artifacts from the American Revolution
AI models being used by the Smithsonian to find connections across its collections for historic figures including Thomas Jefferson are seen, Tuesday, Sept. 29, 2026, in Washington. Credit: AP Photo/Manuel Balce Ceneta

アクセスももう一つの制約である。すべての機関が単純にデータを中央システムに渡せるわけではないため、プロジェクトの到達範囲は技術的能力と同じくらいパートナーシップ協定に依存する。

18世紀の資料の雑然さへの対処

18世紀の記録は整然とした自動化に抵抗する。綴りは標準化されておらず、筆跡は写字生によって大きく異なり、多くの物体の来歴情報は不完全である。AIモデルがその資料でどれだけ機能するか——そして不確実性をどれだけ透明に示すか——が、プロジェクトが信頼できる研究の手がかりを生み出すか、単に示唆的なノイズを生み出すかを決定する。

21の博物館を擁する機関と論争の的となる遺産

スミソニアンは1846年の創設以来、国家の歴史と文化をキュレーションしてきた。その活動は現在、21の博物館とギャラリー、および国立動物園に及び、美術から自然史まで幅広いコレクションに広がっている。

この取り組みはまた、政治的に敏感な領域にも踏み込んでいる。共和党のドナルド・トランプ大統領は、同機関のアメリカ史の描写の一部に疑問を呈しており、誰が国家的物語に含まれるか——そしてどのように——という問題を、学術的なものではなく生きた主題にしている。

成功とはどのようなものか

スミソニアン自身の説明によれば、成功とは、学者が遺物から製作者へ、新聞広告へ、コミュニティへと移動でき、一般の市民も専門的な訓練なしに同じことができる、リンクされた記録の集合体を意味する。それは、何世代にもわたって記録から消えていた名前が、彼らより長く残った物体や文書に結びついて再び現れることを意味する。

独立の記念日は、締め切りと観客の両方を提供する。技術がその約束を果たすかどうかは、何千もの小さな調整の行為——一つの綴り間違いの名前、一つの日付のない台帳、一つの匿名のクリーマー——にかかっている。

This article is based on reporting by Phys.org. Read the original article.

Originally published on phys.org