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一项发表在《考古实践进展》上的新研究显示，生成式AI可能会再现过时的科学观点，这引发了关于AI如何呈现过去的担忧。缅因大学和芝加哥大学的研究人员使用两种聊天机器人生成尼安德特人日常生活的图像和文字描述。分析表明，AI生成内容的准确性在很大程度上取决于它能够访问的信息源。在这种情况下，视觉和文字输出都依赖于过时的科学材料。

生成的图像反映了100多年前的过时观点，将尼安德特人描绘成原始、类似猿的形象，体毛夸张、姿势佝偻。这些描述也排除了女性和儿童，强化了不完整和有偏见的呈现。伴随的叙述同样未能捕捉到现代研究中描述的尼安德特人文化的多样性和复杂性。ChatGPT生成的大约一半文本与当前科学理解不符，对于一个提示来说，这个数字超过了80%。

训练数据塑造AI知识

通过将生成的输出与不同时期的科学文献进行比较，研究人员追溯了AI系统所使用信息的可能来源。他们发现ChatGPT的响应与20世纪60年代的研究最为吻合，而DALL-E 3反映的是20世纪80年代末和90年代初的材料。研究作者指出，确保人类学数据集和学术文章对AI可访问是提高AI输出准确性的一个重要途径。20世纪20年代版权法引入的限制限制了数十年来对学术研究的访问，直到21世纪初开放获取倡议开始扩大可用性。未来管理学术著作访问的政策可能会影响AI系统生成知识和塑造公众对历史理解的方式。

参考文献

Magnani, M. & Clindaniel, J. (2025). Artificial Intelligence and the Interpretation of the Past. Advances in Archaeological Practice. DOI: 10.1017/aap.2025.10110

该研究通过使用DALL-E 3和ChatGPT API生成尼安德特人的图像和叙事，评估了生成式AI在处理考古学与人类学知识时的偏差。研究发现，AI模型产出的内容主要基于20世纪60年代至90年代的过时学术资料，导致对尼安德特人形象的描述存在刻板印象、性别偏差和时代错误。研究团队来自缅因大学和芝加哥大学。