史密森尼借助AI解读革命时期的纸质记录
美国独立战争与人工智能时代之间相隔约两个半世纪，然而史密森尼学会正将这一鸿沟视为一个值得用现代工具解决的问题。随着美国独立250周年临近，这家博物馆与研究机构的领导者们正转向AI，以更好地理解其馆藏中可追溯至建国时期的物品。
目的并非生成历史内容或模拟开国元勋的声音，而是索引、交叉引用和连接——利用机器学习揭示文物、手稿和记录之间的关系，这些关系否则将埋没在由不同机构、为不同目的而分别建立的目录中。
参与这项名为"革命十字路口"（Revolution Crossroads）项目的研究人员于今年春季开始将AI模型应用于相关材料。成果很快显现。据该机构称，曾经需要在多个数据库中耗费大量人力搜索的工作，如今在极短时间内便能产生线索。
从1774年的报纸广告到博物馆展架
早期发现之一展示了该系统在实际中的运作方式。模型识别出一位银匠在1774年前后为一只奶油壶——一种用于盛放奶油的小壶——刊登报纸广告，该物品与史密森尼美国国家历史博物馆今日所藏的一只奶油壶相似。在物品与其制造者和推销者之间建立这种联系，正是该项目旨在自动化的连接性工作。
此类个别发现本身并不起眼。然而将它们叠加在一起，便开始勾勒出建国时期的商业和社会网络：谁制造商品，谁为其做广告，谁购买它们，以及信息和资金如何在殖民地社区中流动。
史密森尼的数据科学家Mike Trizna一直在作为该项目面向公众的一面展示这些模型。2026年9月下旬在华盛顿，他在电脑屏幕上展示了《独立宣言》首次印刷出版物的数字副本，说明该技术如何处理具有非凡历史分量的文件。
更大的目标：让普通人的名字重回记录
效率只是雄心的一部分。史密森尼官员表示，更深层的目标是发掘那些在数百年间从文字记忆中淡去的人的故事——那些在革命发生的社区中生活并支撑这些社区的手工艺人、店主、农民和劳动者。
史密森尼首席数字与创新官Becky Kobberod将理想成果描述为项目真正为公共记录增添内容。她承认，新发现的人物不会是杰斐逊或华盛顿，但他们生活在社区中并帮助建设了这些社区——他们的名字一旦重新为人所知，便成为历史叙述的一部分。
这一表述将AI定位为档案工具，而非学术研究的替代品。模型提出候选联系；策展人和历史学家判断这些联系是否成立。
该项目如何对待藏品
"革命十字路口"的既定目标描述起来很直接，尽管底层工程并非如此。这些目标包括：
- 让公众和学者更有效地搜索史密森尼的藏品。
- 在史密森尼内部及外部机构的物品之间建立联系，美国国会图书馆被列为例证。
- 发掘此前未知或被遗忘的、其生活与建国时期有交集的人物。
- 构建关于建国时期社区如何形成和运作的更丰富图景。
将这项工作跨机构联合起来会带来与模型架构无关的复杂问题。不同的存储库依赖不同的编目标准、不同的元数据模式以及差异极大的数字化水平。在报纸索引、博物馆入藏记录和手稿收藏中匹配同一位银匠的名字，意味着需要调和不一致的拼写、变化的地名以及往往至多只是零散的文献记录。
访问权限是另一项制约。并非每个机构都能简单地将数据交给中央系统，因此该项目的覆盖范围既取决于技术能力，也取决于合作协议。
处理18世纪史料的杂乱性
18世纪的记录抗拒整齐的自动化处理。拼写未标准化，不同抄写员的笔迹差异极大，许多物品的来源信息不完整。AI模型在这些材料上的表现如何——以及它们标记不确定性时的透明度如何——将决定该项目产生的是可靠的研究线索还是仅仅具有暗示性的噪音。
拥有21座博物馆的机构与备受争议的遗产
史密森尼自1846年成立以来一直在策展美国的历史与文化。其业务如今涵盖21座博物馆和画廊以及国家动物园，藏品范围从美术到自然历史。
这项工作也涉及政治敏感领域。共和党总统唐纳德·特朗普曾质疑该机构对美国历史的一些呈现方式，使得谁被纳入国家叙事——以及如何纳入——成为一个现实议题而非学术议题。
成功会是什么样子
按照史密森尼自己的描述，成功意味着一个关联记录体系，让学者能够从一件文物追溯到其制造者，再到一则报纸广告，再到一个社区，并让普通公众无需专业训练也能做到同样的事。这意味着缺席记录数代的名字重新出现，与比他们存续更久的物品和文件绑定在一起。
独立周年纪念既提供了截止日期，也提供了受众。这项技术能否兑现承诺，取决于成千上万次微小的调和行动——一次拼写错误的名字，一本未注明日期的账簿，一只匿名的奶油壶。
本文基于Phys.org的报道。阅读原文。
Originally published on phys.org
