“DH无界谈”纪要 | 为什么越是人工智能时代，越需要计算批评

2025年5月29日下午，中国人民大学数字人文研究院“数字人文无界谈”学术研讨第十三场于中国人民大学立德楼802举办。本次讲座由中国社会科学院文学研究所赵薇副研究员主讲，题为《为什么越是人工智能时代，越需要计算批评》。中国人民大学文学院副院长、数字人文研究院副院长陈涛教授担任讲座主持。

讲座伊始，主持人陈涛老师就系列讲座的举办初衷和本场讲座的拟定内容予以简叙，并择要介绍了赵薇老师的学术背景，充分肯定其在数字人文领域所积累的丰富实践经验。此次讲座紧扣数字人文方法论的底层问题，强调应当聚焦计算批评，增强关于工具的反思，有意识地去除研究中出现的算法黑箱问题，方能回应外界针对数字人文研究的诸多批评，构筑与传统人文学科之间沟通对话的可能。

赵老师首先指出，无论如今的数字人文研究在工具及方法的使用上多么丰富、先进，都须从实实在在的人文问题出发，获取传统学界的认可与支持。然而，伴随着深度学习的发展，尤其是以大语言模型为基础的人工智能时代的到来，人对工具的应用原理已经很难做到知其然且知其所以然，更无法以有明确人文意义的体验和现象与算法互释，这与人文学者渴望在使用工具的过程中思辨性地深化认识的追求是有所悖逆的。在这方面，社科院文学所的计算批评实验室也正在积极将主流大语言模型接入建设中的数字人文平台，完成从文学实体抽取到知识图谱的工作流，并将自己的成果工具化为对传统学问有用的智能检索、问答系统，但同时不忘对这一过程本身展开反思和研究之研究。以这两年出现的针对文献所作的自动分类研究为例，基于预训练的向量模型所得分类结果背后的标准是不易确定的，AI的黑箱问题让使用者无法正确认识“认识”的过程本身，无法用人文知识对接特征向量，这从本质上讲是去智识的，也正是这一点加剧了传统人文与数字人文之间的对话隔阂。因此，在选取量化模型时，应当以简单、可解释为第一要务。赵老师以小说对话网络建模为例，介绍了是如何由基于特征的做法一步一步走到了今天的接入大模型，以高准确率/召回率完成引语归属（speech attribution）任务，进一步说明对于真正的创造性工作，大模型充其量是一种效率工具。 要想真正超越这一困境，一条可行的出路即在于研究者需在实操过程中不断嵌入反思，通过“数据→模型→细读→理论→数据→……”的阐释循环，确保每一环节都是对前一环节的反思，从而以细读体验激活工具的“自反性”，让模型成为一种“阐释学的工具”，以期破除算法黑箱。接着，赵老师以近年来完成的几个量化研究个案为例，介绍了如何实现计算批评。第一个案例是关于二十世纪生态话语与写作之关系的研究：以相关性建模来探究生态文类的边界，再在整个二十世纪美国小说的尺度上做检验，通过极值文本的细读来发掘不同时期生态批评话语的内核，及其与文化实践之间的关联。这也是在一定数据规模和阅读尺度上对生态意识形态的捕捉与描述。案例二借助机器学习的文体区分实验，对现代汉诗的节奏理论重新建模，从模型的误判文本和典型文本的细读入手，在最细的颗粒度上与算法对话，从而更新人们对新诗格律、节奏、典型诗行、“散文化”“民歌”“口语”“先锋性”“散文诗”等一揽子历史遗留问题的认识。讲座之末，赵老师再度回顾了所述案例中研究者的审美经验与算法、与文本之间的密切互动与“交锋”，认为只有将对于工具的反思性深植于当下的数字人文研究之中，在“建造”的过程中充分体现人的思辨，并与历史展开对话，才能让数字人文在文学研究乃至各种人文研究中切实落地。也惟有经历了这一步骤，数字人文研究方有望在一定程度上抵御外界的批评，使之真正能为传统人文学界所接纳。

在提问、交流环节，有同学就运用“GraphRAG+人反馈”消除幻觉问题进行交流，并请教计算批评研究是否能够将传统文学研究所注重的审美维度完全考虑进去，从而形成有效对话。赵老师认同人类反馈增强的学习效果，但不认为这类技术可以完成真正的文本溯源并解决黑箱问题，而计算批评的最大特点就在于是在一个完全可见的流程中，从数据分析入手，以审美经验对读算法，最终是为了激活文学批评的潜力、拓宽批评的话语空间。又有同学询及外部世界的复杂性往往未必能用简单的模型予以描写、解释，传统研究对于问题的认识过程有时也处于一种“黑箱”状态，讲座所强调的数字人文研究“去黑箱”的思维方式是否可能在某种程度上迫使人去适应、迁就机器的功能，从而简化了对于问题的理解，譬如对于文类问题的计算讨论，是否充分考虑到了少数的经典文本和多数的平庸文本在传统文类边界判断中的权重差异，并将其合理落实到数据分析的层面，或有待商榷。赵老师认为，首先以往研究忽略掉多数所谓“平庸”文本的做法其实并不合适，尤其是对于大众文艺文类而言，其边界可能并不需要取决于经典的少数，因此也不存在权重的问题。其次，从数据中获取结构的过程必然伴随着“简化”，这其实是“抓主要矛盾”，其目的是为了将认识真正向前推进，而并非是为了“还原现实”，这也是设计计算批评实验的重要原则。从根本上讲，这是由人的认识过程的特殊性决定的。否则“眉毛胡子一把抓”，结果就是什么都没有抓住，人变成了机器，变成了AI，因为AI的原则就是“模拟现实”，但那只是个幻象。最后，赵老师还就研究案例中所涉数据集是否覆盖全面的问题给予了答复，认为数字人文研究中使用的数据集固然宜以全面收集为目标，但在具体实践中往往也须兼顾到数据的易得性与收集的成本问题。不过，仍当尽量选用具有一定代表性和系统性的材料作为主要的数据来源。

来源：数字人文研究