青年报·青春上海记者 唐骋华

当前，复旦大学全面推进人工智能交叉创新人才培养，将AI深度嵌入各学科知识生产过程，着力培育具备跨界能力、问题意识与持续进化力的人才。在此背景下，历史学系教授高晞开设的“AI与人文的交叉与融合”思政课题，成为复旦新文科与智能技术深度融合的典型实践。她带领博士生肖馥莲与一批00后本科生，将AI从工具变为研究方法，在探索人文学科革新路径的同时，也为智能时代的人文教育与人才培养，提供了可供借鉴的经验。

HistBench团队合影。本版均为受访者供图

一名文科生的AI觉醒

故事，要从博士生肖馥莲说起。

肖馥莲本科就读于四川大学历史学基地班，后保研至复旦大学历史学系，追随高晞教授攻读医学史和科学史。博二那年，她作为复旦大学和普林斯顿大学联合培养的博士生，赴美留学。其间，她的朋友圈发生了微妙的变化。

“我身边的中国留学生好朋友大多是理工科专业，每天讨论的都是人工智能、大语言模型。”肖馥莲回忆。2023年3月，GPT-4发布，讨论更热烈了，AI+物理、AI+生物、AI+工程……肖馥莲清晰地感知到AI时代正在降临。

但这种降临不是均质的。在交流时肖馥莲发现，理工科的各个领域都被AI渗透，而历史、哲学等人文学科尚待开垦。于是，肖馥莲开始上AI课程，学习大语言模型的基本原理，思考AI+历史、AI+人文的可能路径。她和朋友一拍即合，想给历史学做一个AI工具，帮助研究者处理多语种史料、识别残损文献等。

问题在于，现有的大语言模型具备这样的潜力吗？这需要测试。

2024年夏天，肖馥莲带着这个想法回到复旦大学，找到导师高晞，提出组建团队，付诸实践。高晞当即支持。在团队的努力下，一套名为HistBench的历史推理测评集最终形成。它涵盖29种古今语言，包含414道由历史学专家撰写的问题，要求大语言模型不仅能读懂史料，还要进行分析、推理和判断。测试的结果：即便当时最先进的大语言模型，在HistBench上的准确率都不足20%。

“这说明AI距离真正的历史学研究还差得很远，但反过来也说明，这个领域是一片蓝海，大有可为。”肖馥莲说。

项目运行还需要研究助理，但找人的过程并不顺利。肖馥莲原本希望以研究生为主力，但在历史系和周边院系问了一圈，硕博生们都有各自的研究方向和课题，分身乏术，对AI这个“副业”兴趣寥寥。“反倒是本科生，一听就眼睛发亮。”肖馥莲说，“他们时间灵活，对新事物的接受度更高，而且很多人早早就学习编程和人工智能了。”

2024级历史系强基班的崔竣迪就是这样。他自幼热爱文史，同时关注科技进展，当AI浪潮席卷校园，第一时间就试用各类大语言模型。“我不只是把AI当搜索引擎用，还会探讨专业问题。”崔竣迪告诉记者。他试过让AI解释史学理论中的时间性问题、分析线性史观与非线性史观的差异，大模型给出的回答虽然不够圆满，但“真的有一些东西”。得知HistBench项目后，崔竣迪果断加入，成为团队的核心成员。

肖馥莲。

一个小共同体的诞生

如果说肖馥莲是“点火”者，那么高晞就是让火种燃烧成火焰的人。

高晞的学术背景决定了她不会对AI无动于衷。作为深耕医学史、科技史、全球史四十余年的资深学者，高晞始终站在学科交叉前沿，关注科技与人文的互动，对新技术、新思潮有着高度的敏锐性，用她自己的话说：“我对新鲜事物一直保持好奇心。”这让她比传统历史学家更早认识到AI的价值。

肖馥莲回国前，高晞就已经使用大语言模型了。她发现，AI在处理史料翻译、文献检索等方面表现出色。比如一本英文著作，可以先让AI提取要点，极大地提高了阅读效率。但她也看到了问题：AI的输出往往是套路化的，而且喜欢“谄媚”使用者，“你越肯定它，它就越顺着你说话，甚至编造史料。”

“这就很危险了。”高晞说，“如果学生直接把AI生成的东西当结论，那历史学的‘求真’精神就没有了。”但这不是排斥的理由，相反，高晞主张历史学家应当主动介入，用历史学思维驾驭AI，而不能放任算法工程师给出“正确答案”。这就是为什么当肖馥莲希望继续推进HistBench时，她全力支持。

高晞如此迫切地推动这件事，还有更深一层思虑。Z世代已是“AI原住民”，他们在数字环境中成长，把大语言模型当作日常工具。如果历史学家对此视而不见，等于切断与下一代学人的连接，学术传承将面临断裂的风险。“不要问AI会不会取代历史学家，而是先要走进AI。”高晞说。

这又和复旦大学大力推动AI在文科领域的创新应用不谋而合。2024年，复旦大学正式全面推进人工智能交叉创新人才培养，校长金力提出要培养能提出好问题、能跨界创造、能持续进化的“干细胞式”人才，推动AI嵌入每一个学科。学校推出百余门AI相关课程与数十个“X+AI”双学位项目，让智能技术成为人才培养的核心支撑。高晞的探索，恰与学校的战略同频共振。

2024年9月，高晞在学校的思政大课平台上正式开设“强国之路——AI与人文的交叉与融合”课。这门课的目的，是让学生既了解AI如何为人文赋能，又懂得用人文规约AI的必要性，在实践中树立学术规范和文化自信。

课程公布后，肖馥莲、崔竣迪这样的历史学专业学生自不待言，大数据、生物医学工程、微电子、医学等专业的学生也纷纷报名。一个跨专业、跨学科的小共同体就在一门思政课上诞生了。

复旦大学学生在上人文智能课。

一群本科生的惊艳亮相

在高晞指导下，团队分为三个研究小组，由肖馥莲统筹协调。第一组，考察AI+人文的内涵与外延，通过爬取全球学术文献中的关键词，绘制知识图谱，看看当前AI与人文学科结合的热点在哪里，哪些方法、哪些领域最受关注。第二组，调研全球高校的AI+人文实验室，理清它们的组织框架、研究主题、经费投入及运作模式。第三组，访谈历史学者，了解他们对AI的真实态度，是拥抱、观望还是拒绝，以及如何在研究中使用AI。

为确保优势互补，每个小组都有历史学系学生和理工科学生。高晞的理由很简单：“只有让他们一起做事，才能打破学科壁垒。”

崔竣迪负责第三组，访谈了两位老师，一位是有数字人文背景的历史学者，一位是科技伦理方向的哲学教授。他记录下他们从排斥、怀疑到拥抱AI的转变过程，以及对学术伦理、AI幻觉、学生独立思考能力弱化等问题的担忧。

生物医学工程与技术创新学院2024级本科生凌婧怡负责政策梳理。她查阅了大量国内高校关于AI与人文结合的政策文件，发现宏观蓝图与微观落地之间存在“执行温差”。“一些高校只是开设了AI通识课，或增设了双学位项目，属于‘拼盘式融合’，缺乏真正的学科交叉。”凌婧怡说，“而且几乎所有课程都缺少AI伦理教育，这本应是人文学科最能发挥价值的地方。”

来自大数据学院的唐铮阳则和同伴爬取文献、数据，统计关键词，调研海外高校AI+人文实验室。他们用可视化工具做了一张全球AI人文研究的热点图谱，将欧美、日韩、新加坡等国家和地区的相关研究机构、投入方向、发展差异直观地呈现出来。“目前全球AI+人文的重心在中国和美国，但欧洲和东南亚也有各自的特点。大家的投入都很大，竞争激烈。”唐铮阳说。

经过数月打磨，团队共同完成了一份高质量的研究报告——《生成式AI视角下人文学科的范式演变、现实困境与融合机制研究》。高晞建议，将报告投给2025年12月在北京举行的第一届CCF人文智能大会。

起初，这群年轻人没抱太大希望。这届大会由中国计算机学会（CCF）主办，是中国AI与人文交叉领域最高规格的学术会议之一，参会者多为计算机、人文、社科等领域的“大咖”。一支几乎全员本科生的团队，能和业界精英比肩吗？结果，盲审通过，肖馥莲代表团队登台汇报研究成果。年轻的复旦学子自信宣讲、从容对话，成为本次大会亮眼的青春风景。

一门人文课的无尽回响

“这是我参与的‘强国之路’思政大课践行课题的阶段性成果，也是我参与的研究首次在正式学术场合亮相。”获悉论文入选大会，凌婧怡非常开心。其实收获最大的还不是学术成果。“我是学理工科的，以前总以为所有问题都有标准答案，现在意识到，事物并不都是非黑即白的。”凌婧怡说，“比如AI伦理，一方面要承认AI的便利性，一方面要对AI偏见保持警惕。”批判性思维的养成，对凌婧怡的科研之路将会有所助力。

同样理工科出身的唐铮阳，通过AI与人文课拓宽了认知边界。“刚开始我完全无法理解历史系同学的脑回路，他们讲‘范式演变’‘史料批判’，我听得一头雾水。”但这也促使他了解人文学科的思维方式，发现AI能在更广阔领域发挥作用。“它的边界比我想象的大得多。”唐铮阳说。

历史学专业的学生更是获得了跨越式成长。

一年多的实践让崔竣迪确信，“下苦功，读文献”仍是必备技能，AI的作用，在于帮助学者更好地处理材料和数据，提出真正有价值的问题。他由此坚定了人生方向：希望将来能追随高晞教授，深耕医学史、科学史，做一个有思想、懂技术、有底线的历史研究者。

肖馥莲为团队蓬勃的生命力而感动，感慨与一群志同道合的同龄人并肩探索，是AI时代最珍贵的学术收获。同时，她也在不断深化自己的研究。

如今，AI已是肖馥莲的得力帮手。她每天和各类大语言模型打交道，在旧电脑上部署“龙虾”处理史料，全力推进HistBench迭代优化，在她看来，AI不会取代历史学家，但会用AI的历史学家一定会跑得更快。更重要的是，这群眼里有光的年轻人，正在成为AI+人文这一新兴领域值得期待的力量。

青年报·青春上海记者 唐骋华

海报制作：李肇

编辑：谢彦宁 张红叶

编审：高玲

来源：青年报