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图片说明： 深度学习技术应用于研究青铜器铸造技术的示意图 （受访者提供）

当尖端人工智能（AI）技术遇上“古老”的考古研究，会碰撞出怎样的火花？在2025世界人工智能大会上，一场用大模型等AI技术拼合古代陶瓷碎片的比赛吸引了大量目光，这项考古学中最具挑战性，也最耗时耗力的工作正逐渐被前沿技术接手。实际上，AI在考古中的作用远不止于此，考古学家、北师香港浸会大学高等研究院访问教授荆志淳在大会期间接受《环球时报》记者采访时表示，AI已经成为我们探索物质文化和解读古代社会机制的“新引擎”，展望未来，考古学将迈向全新的“智能时代”。

生成完整器物3D模型

成千上万的陶器碎片，每一片都铭刻着久远的故事，将这些碎片拼合成完整的器物，仿佛在拼一个复杂且残缺的拼图。这一过程耗时数月甚至数年，成果却常常不尽如人意。如今，人工智能和深度学习技术正在成为破解这一考古界难题的“超级武器”。

这场名为“大辛庄陶片拼合AI挑战赛”的活动，由山东大学考古学院、北师香港浸会大学高等研究院和浙江大学数学高等研究院联合发起，大赛鼓励参赛者利用大模型等AI技术，对济南大辛庄遗址H690灰坑出土的商代陶器碎片进行拼合分类，并从中读出历史信息。

AI究竟是如何帮助我们拼好这些陶片，又能从中读取哪些历史信息呢？荆志淳告诉《环球时报》记者，AI是陶片拼合的“超级工匠”和“三维建模师”。传统的陶片拼合，完全依赖考古人的经验、耐心和手工操作，效率极低，而且往往难以达到理想的完整度。而AI的介入，将带来革命性的变化。

陶片成功拼合，接下来的关键就是还原它们的原始器型。生成式AI技术，特别是扩散模型，能够根据已拼合的碎片，甚至是基于有限的数据，生成完整的器物3D模型。而接下来，“从拼合的陶片中，我们可以读取到异常丰富的历史信息。”荆志淳说，陶片并非简单的“碎块”，它们是古代社会活动和文化交流的“沉默证人”。我们可以从中解锁年代序列、社会组织与生活图景、聚落功能与社会结构等信息。

警惕“黑箱”操作

《环球时报》记者关注到，目前AI已在考古领域大展拳脚。据报道，学术期刊《自然》近日发表的一篇考古学论文称，谷歌旗下人工智能企业DeepMind与学术合作者开发了一款名为“埃涅阿斯”(Aeneas)的AI工具，能预测罗马时期拉丁铭文的缺失部分，帮助考古和历史学家确定文本语境。去年初，外国高校学生团队用AI破解了2000年前罗马帝国著名卷轴文物中的部分内容。

值得关注的是，AI的应用不仅局限于物质文化。荆志淳提到，深度学习模型通过分析复杂的考古数据集，能够揭示古代技术、社会制度和组织中隐藏的深层模式。通过整合考古数据和生态数据，它还能帮助我们重建过去的社会—生态系统，从而增强我们对人—环境互动复杂性的理解。“AI技术带来了强大的分析工具，更开创了全新的思维范式。它正在将考古学家从繁琐、重复性的劳动中解放出来，使我们能够将更多精力投入到高层次的理论构建、文化阐释和深层模式挖掘中，从而实现对人类社会理解的重塑。这场深度学习革命，无疑是考古学发展历程中又一次具有里程碑意义的科学变革。”

另一方面，荆志淳利用计算机视觉技术分析陶器和陶范（铸造青铜器的模具）的显微结构。“这项工作对我触动很大，AI在这里就像拥有了‘显微慧眼’，它能够系统性地提取和量化这些肉眼观察难以把握的微观信息，让我们得以从更精细的层面，洞察古代手工业的演变过程和技术创新。”

不过，随着AI在考古学中应用的深入，对其“黑箱”操作的担忧也日益增加。国际上越来越强调开发可解释的AI模型，让考古学家能理解AI作出判断的依据，从而更好地评估结果的可靠性。同时，数据伦理、知识产权等问题也成为国际AI考古领域关注的重点。“我们必须认识到，AI模型的输出结果需要考古学家具备批判性思维和理论素养去评估和解读。AI是强大的工具，但最终的解释权和理论构建，仍在于考古学家。”荆志淳强调。

“数据富矿”为中国AI考古提供肥沃土壤

“谈到AI考古，一个绕不开的话题就是中国的地位和贡献。”荆志淳曾在希腊从事田野考古，在美国明尼苏达参加多项考古调查和发掘。他告诉《环球时报》记者，中国的AI考古水平正处于世界前列，并且拥有独特、世界其他国家无法比拟的巨大优势。