Большие языковые модели как инструмент историка

Abstract

В последние годы наблюдается стремительное развитие технологий искусственного интеллекта, в частности больших языковых моделей. Их потенциал для анализа исторических текстов и решения сложных задач в области исторических исследований требует тщательного изучения. Традиционные методы работы с историческими источниками часто трудоемки и ограничены человеческими возможностями, что создает потребность в новых инструментах. Статья направлена на всесторонний анализ современного опыта применения больших языковых моделей в исторических исследованиях, оценку их перспектив и потенциальных преимуществ, а также выявление возможных ограничений и проблем. Особое внимание уделяется поиску оптимального сочетания возможностей искусственного интеллекта с традиционными методами исторического анализа. В работе использован метод критического анализа научной литературы, посвященной применению больших языковых моделей в исторических исследованиях. Проведено обобщение и систематизация опыта использования этих технологий для решения различных задач исторической науки. Применен сравнительный анализ эффективности традиционных методов и подходов, основанных на использовании языковых моделей. Выявлены основные направления применения больших языковых моделей в исторических исследованиях, включая атрибуцию текстов, восстановление утраченных фрагментов, анализ семантических изменений и реконструкцию праязыков. Продемонстрирована их эффективность в решении сложных задач и перспективы для выявления латентных характеристик исторических текстов. Впервые проведен комплексный анализ потенциала больших языковых моделей для исторических исследований. Предложен подход к интеграции этих технологий с традиционными методами.

Recent years have witnessed rapid development in artificial intelligence technologies, particularly large language models. Their potential for analyzing historical texts and solving complex problems in historical research requires thorough investigation. Traditional methods of working with historical sources are often labor-intensive and limited by human capabilities, creating a need for new analytical tools. The article aims to conduct a comprehensive analysis of the current experience of using large language models in historical research, assess their prospects and potential ad-vantages, and identify possible limitations and challenges. Special attention is given to finding an optimal combination of artificial intelligence capabilities with traditional methods of historical analysis. The study employs a critical analysis of scientific literature on the application of large language models in historical research. The experience of using these technologies to solve various problems in historical science is summarized and systematized. A comparative analysis of the effectiveness of traditional methods and approaches based on language models is applied. The main areas of application of large language models in historical research are identified, including text attribution, restoration of lost fragments, analysis of semantic changes, and reconstruction of proto-languages. Their effectiveness in solving complex tasks and prospects for revealing latent characteristics of historical texts are demonstrated. For the first time, a comprehensive analysis of the potential of large language models for historical research is conducted. An approach to integrating these technologies with traditional methods is proposed.