作者：玛妮·休斯-沃林顿（Marnie Hughes-Warrington）、安妮·马丁（Anne Martin）、刘易斯·亚鲁普尔卡·奥布莱恩（Lewis Yarlupurka O’Brien）

出版社：劳特利奇出版社（Routledge）

出版年份：2025年

页数：206页

ISBN：9781003275084

本书为读者提供了一个进入“人工历史”与“人工历史学家”世界的导论。作者深入人工智能的界面背后，通过分析日常平台与获奖历史著作，探讨人类与算法如何共同建构历史，以及未来可能如何建构历史。

在全球范围内的每一个时刻，围绕着使用数字设备的普通人，都在不断生成各种“历史”。这些历史并非由专业历史学家，甚至并非由人类所书写，而是由人工智能通过分析我们的数字足迹并识别其中的模式所生成。人工智能所生成的“历史”不仅影响我们会购买什么、观看什么，还深刻影响我们获取教育、医疗与司法资源的方式。推荐系统的结果不仅仅是一个技术问题或伦理问题，本书指出，这同样是一个“历史问题”；如果我们希望构建更加公平与正义的系统，就必须从历史的角度加以理解。

本书进一步表明，历史建构的深层传统——包括澳大利亚原住民与第一民族的历史实践——能够为我们理解并应对人工智能时代的历史未来提供重要启示。

通过呈现一系列熟悉且易于理解的案例，《人工历史学家》为学生、学者以及所有关注全球史学、技术与人工智能的人提供了一部极具价值的参考读物。

第一章  你好，历史…………………………………………………第 1 页

第二章  历史的检验…………………………………………………第 10 页

第三章  历史的主题…………………………………………………第 25 页

第四章  历史的时间…………………………………………………第 41 页

第五章  历史的空间与场域…………………………………………………第 58 页

第六章  历史的主体与权威…………………………………………………第 75 页

第七章  历史的问题…………………………………………………第 95 页

第八章  历史的假设…………………………………………………第 117 页

第九章  历史的可能与不可能世界…………………………………………………第 138 页

第十章  与历史共在…………………………………………………第 158 页

• 人工历史学家（Artificial Historians）：指代能够识别过去数据的模式、对其进行分类并生成叙事的算法系统。它们在规模和速度上重塑了历史生成的定义。

  
  

• 机器的历史学双重角色：1. 生成式文本的创造者：通过大型语言模型（LLM）等平台，根据历史指令快速产出论文、摘要或虚构叙事。2. 历史活动的引擎： AI的核心是算法驱动的聚类、匹配和模式识别。每当你点击、浏览或删除数据时，AI都在将这些过去的数据转化为历史模式，并据此决定你未来的机会。这种递归式的、对过去数据的处理本质上就是一种历史编纂行为。

  
  

• 人工智能的问题本质上是“历史问题”： 推荐系统对教育、医疗和司法等领域的预测和影响，不仅是技术或伦理问题，更是一个历史问题。理解这一点是建立更公平、更公正系统的基础。

  
  

• 历史学家必须积极参与人工智能的设计： 历史学家面临的最大危险是放弃责任并成为被动的接受者。历史学家应该参与人工智能的设计，使其能够识别物种命运的开放性，并采取伦理和政治行动。