AI助拉丁語學者解讀古羅馬碑文，精準還原失落歷史

隨著每年約有1,500則拉丁語銘文在歐亞各地被出土，這些刻在石碑、建築、陶器甚至塗鴉牆上的文字，是研究古羅馬社會、語言與思想的第一手史料。然而，由於年代久遠與物理損壞，許多銘文內容殘缺不全，對歷史學者而言，彷彿一場龐大的拼圖挑戰。

最新發表於《自然》（Nature）的研究指出，Google DeepMind團隊與英國諾丁漢大學合作，開發出一款生成式神經網路AI工具「Aeneas」，能協助學者拼湊斷簡殘篇，推估銘文的年代、地點、內容甚至補齊缺字。這一AI模型以特洛伊英雄、愛神阿芙蘿黛蒂之子「埃涅阿斯」命名，象徵跨越時空、尋找真相的歷史旅程。

Aeneas訓練資料涵蓋17萬6,861則拉丁銘文（約1,600萬個字符），其中5%含有影像，並納入銘文的出土地點、年代、語義與語法等特徵。模型可以根據現存文本的字形、拼寫、語言特色，推估其屬於羅馬帝國62個省分的哪一個，並推測銘刻的十年時段，甚至重建部分遺失內容。

在90%的案例提供有效研究起點

為測試AI能力，團隊將Aeneas應用於有名的「奧古斯都行狀錄」——羅馬首位皇帝奧古斯都記述生平功績的銘文。儘管該碑文充斥誇飾、錯誤地名與年代，Aeneas仍能透過古語拼寫等微妙線索，精確預測出學界目前爭論的兩個主流成書時段。

超過20位史學專家實測後發現，Aeneas在90%的案例中提供了有效的研究起點。研究也強調，AI與人類學者合作、彼此互補時效果最佳。隨著生成式AI在教育和人文領域的應用日增，這一成果證明先進科技不僅不會削弱人類批判思考，反而可成為解開歷史謎題的關鍵利器。

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首圖來源：phys.orglCC BY 4.0)

圖片來源：phys.org　(CC BY 4.0)

參考論文：
1、Contextualizing ancient texts with generative neural networksNature

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