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作者：张涛;
单位：四川大学历史文化学院;
摘要：在生成式人工智能技术加速渗透史学研究和公众传播的背景下，大语言模型已成为高效生产历史知识的便捷工具。然而，学界对其生成历史文本的真实性基础与潜在风险仍缺乏系统阐释。大语言模型工作机制的核心在于通过海量语料获得概率分布。也正因如此，大语言模型在历史真实性方面的风险得以暴露：首先，基于统计而获得的概率容易放大史料中的主流模式与权力偏见；其次，统计概率与因果逻辑在历史真实性建构方面存在本质性差异，这使得模型的真实性隐患难以根除；最后，也是最为隐蔽的，从叙事结构层面看，模型对文本结构的学习与生成仍是基于概率的“拼接行为”,因而可能将不相容的结构进行混合，由此在整体上破坏了模型生成历史文本的真实性。为应对这些问题，需进一步探讨历史研究者与AI的共存共创路径，通过明确定位人机分工、建立验证机制、适应AI改变研究取向、推动垂类模型发展、制定伦理规范以及推进教学改革等多维度努力，实现富有成效的人机协作关系，从而为历史研究开辟新的可能性空间。
关键词：大语言模型;;人工智能;;历史真实性;;概率分布;;因果逻辑;;深层叙事结构
