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ヤン・シャンイン

古代の学問としての歴史の活力は、そのオープンさから生まれます。習近平総書記は、「人工知能は新たな科学技術革命と産業変革の重要な原動力であり、世界の経済社会発展と人類文明の進歩に重大な影響を与えるだろう」と指摘した。人工知能は音声認識、自然言語処理、機械学習に使用されており、学習、コンピューター ビジョン、ナレッジ グラフ、機械翻訳、ビッグ データ マイニングなどにおける画期的な進歩と応用は、人間社会のあらゆる側面を大きく変えただけでなく、歴史の繁栄と発展にデジタルの翼を与え、新たな活力と活力を注入します。歴史の一分野として、オーラルヒストリーも人工知能によってもたらされる前例のない機会と課題に直面してきました。私たちは新しいテクノロジーを積極的に受け入れ、革新的なビジョンと広い心を使ってオーラルヒストリー研究における人工知能の具体的な応用経路を探求し、収集、分類、保存、分析、普及、およびオーラルヒストリー研究における人工知能の役割を把握する必要があります。他の面での強化効果。

収集プロセスでは、人工知能が従来の面接モデルを完全に変更し、オーラルヒストリー収集のインテリジェント化を実現すると期待されています。口頭史研究の重要な目的は、口頭話者の歴史的記憶をインタビュー形式で収集、整理、保存し、口頭話者が経験した歴史的現実を提示することである。自然言語処理、ナレッジ グラフ、感情コンピューティングなどのテクノロジーの進歩に伴い、仮想インタビュー アシスタントや会話アシスタントなどの多くの人工知能システムが開発されています。これらの人工知能システムは、人間と機械の対話で面接対象者と対話し、面接対象者の特性に基づいてパーソナライズされた面接概要を自動的に生成し、面接プロセスに応じて質問の内容と順序をリアルタイムで調整します。さらに、仮想現実や拡張現実などの没入型テクノロジーを使用すると、インタビュー対象者が特定の時間と空間の状況に「旅行」し、その年の人々や出来事を没入型で追体験し、オーラルヒストリー収集のための没入型雰囲気を作り出し、より多くの思い出を呼び起こすことができます。インタビュー対象者間の感情的な共鳴。

組織化プロセスでは、人工知能により転写、カタログ化、索引付けの効率と品質が大幅に向上し、オーラルヒストリーの組織化の自動化が実現しました。オーラルヒストリーの研究では、文書の整理、文章の整理、視聴覚の整理のいずれであっても、インタビュー内容の整理が非常に重要です。一連の厳格な作業手順があります。音声認識、自然言語処理、ナレッジグラフなどのテクノロジーの発展により、オーラルヒストリー編集のプロセス全体を自動化することがますます可能になっています。文字起こしに関しては、インテリジェントな音声認識プログラムが、話された音声を自動的にテキストに変換し、インテリジェントな句読点、セグメンテーション、タイムスタンプや話者タグの生成などを実行できるため、文字起こしの効率が大幅に向上し、手動文字起こしのコストとコストも削減されます。エラー率。カタログ化とインデックス作成の観点では、自然言語処理とナレッジ グラフ技術により、固有表現認識、キーワード抽出、トピックなどのアルゴリズムを通じて、オーラル ヒストリー資料内の重要なトピック、キーワード、名前、地名、時間などを自動的に識別して抽出できます。情報のクラスタリング、事前定義されたルールと標準に従ってメタデータを生成し、データ ディレクトリとインデックスを確立します。

保存プロセスでは、人工知能が口腔履歴の保存方法と管理モデルを変更し、安全率、管理効率、利用レベルを向上させます。膨大な口腔史資料のデジタル保存は、ストレージスペースの不足、検索効率の低さ、データセキュリティのリスクなど、多くの課題に直面しています。人工知能は、これらの問題を解決するための新しいアイデアと方法を提供します。たとえば、インテリジェントなデータ圧縮とストレージ技術により、口述履歴資料の保管コストを大幅に削減でき、ブロックチェーン技術により、関連資料のためのより安全で信頼できる保管環境を提供でき、人工知能が口述履歴資料の意味的特徴を自動的に抽出できます。多次元のきめ細かいインデックスによりインテリジェントな検索が実現され、利用効率が大幅に向上します。人工知能の効果的な適用により、膨大なオーラルヒストリー資料の長期保存とインテリジェントな管理がより便利かつ実現可能になり、技術的な観点からオーラルヒストリーの活力が高まります。

分析プロセスにおいて、人工知能は新しい研究ツールと手法を提供し、オーラルヒストリー研究の新しいパラダイムと新しい道を切り開くのに役立ちます。従来のオーラル・ヒストリー研究は、分析プロセスにおいて主に研究者の主観的な解釈と歴史的想像力に依存しており、個人の経験の記述と解釈が重視されていますが、人工知能の導入により、オーラル・ヒストリー研究のためのより定量的な分析とデータ駆動型の方法が提供されます。ツールと方法。これらの研究ツールと方法には、オーラル ヒストリー資料のインテリジェントな分析を実現できる自然言語処理テクノロジー、研究者がオーラル ヒストリー資料の暗黙の知識と深い関係を発見するのに役立つナレッジ グラフおよびセマンティック ネットワーク テクノロジーが含まれ、研究者がデータ マイニングから学習するのに役立ちます。膨大なオーラルヒストリー資料などから貴重なパターンや傾向を発見するための機械学習技術など。人工知能はオーラルヒストリー分析のツールと方法であるだけでなく、オーラルヒストリー研究におけるパラダイムの変化と革新の触媒でもあり、伝統的な人文解釈学のパラダイムからデータという新しいパラダイムへのオーラルヒストリー研究の変革を促進します。 -集中的でテクノロジー主導型。

コミュニケーション プロセスにおいて、人工知能は一連の新しいプレゼンテーション モードとアプローチを切り開き、より人気のある、インタラクティブで没入型のオーラル ヒストリー体験の作成に役立ちます。人工知能とデジタル人文科学の組み合わせにより、オーラル ヒストリーの普及に新しい道、新しい方法、新しいパターンが開かれました。たとえば、インテリジェント ディスプレイ テクノロジーはプレゼンテーション方法を革新し、没入型現実、バーチャル ヒューマン、体性感覚インタラクションなどのテクノロジーの開発は、没入型オーラル ヒストリー体験の作成に役立ちます。別の例として、インテリジェント レコメンデーション テクノロジーは正確な普及を実現し、人工知能を実現できます。このシステムは、ユーザーの閲覧行動、興味の好み、その他のデータを収集し、協調フィルタリングやコンテンツ フィルタリングなどのアルゴリズムを使用して、一致する口腔履歴コンテンツを自動的にプッシュして、コミュニケーションの精度やコンバージョン率などを向上させることができます。

近い将来、人工知能とオーラル・ヒストリーの統合がより深くなり、オーラル・ヒストリー研究の概念、方法、経路、モデルにおける全面的な革新が促進され、オーラル・ヒストリーが前例のない活力と活力で輝くことが予測されます。 。しかし、人工知能はオーラル・ヒストリーの発展にとって「万能薬」ではないことも明確に認識しなければなりません。人工知能は大きなチャンスをもたらす一方で、オーラル・ヒストリー資料の信頼性と代表性をどのように保証するかなど、多くの課題ももたらします。著作権侵害、プライバシー漏洩、データ濫用などのリスクを回避する方法、アルゴリズム モデルの偏見や誤解を回避する方法、デジタル ディバイドによって引き起こされる不平等に対処する方法など。これらは、人工知能を活用しながらオーラルヒストリー研究が慎重に扱わなければならない問題です。未来に向けて、私たちは人工知能の助けを借りて研究レベルとイノベーション能力を向上させるだけでなく、人間主義的な感情と学術倫理を遵守し、歴史の学術理論でテクノロジーの応用を意識的にリードし、人間と機械のコラボレーションを実現する必要があります。 、相互の利点を補完し、研究のインテリジェントな実践を拡大し、幅広い展望と研究と応用の新しい領域を作成します。

（著者は中国人民大学歴史学部教授）

『人民日報』（2024年7月29日9面）