隨著人工智能技術的發展，它可以讓殘破的文獻重現，讓模糊的影像變得清晰，其“生成”與“修復”能力正以前所未有的方式重塑人類理解世界與感知歷史的方式。當人工智能成為“重見歷史”的技術介質，就可能在無形中扮演記憶選擇的操作者和敘事重組的隱性介入者。然而，技術賦能并不意味著歷史真實性的自然延續，唯有在技術理性與文化反思協同共構的框架下，方能真正守護歷史的紋理與人類的記憶自由。

原文 ：《守護歷史的紋理與人類的記憶自由》

作者 |西安交通大學新聞與新媒體學院 馬曉悅/教授 萬婧/博士研究生

圖片 |網絡

2025年政府工作報告提出，要持續推進“人工智能+”行動。人工智能的“生成”與“修復”能力，正以前所未有的方式重塑人類理解世界與感知歷史的方式。隨著國家互聯網信息辦公室等四個部門對《人工智能生成合成內容標識辦法》的聯合發布，技術治理與信息邊界規范成為社會關注的重點。人工智能不再只是提升效率的工具，而逐步演變為深度參與公共表達、介入文化想象與重塑歷史感知的結構性力量。然而，歷史從不是脫離時代的客觀實物，而是與人類的認知結構、文化表達方式與集體記憶系統共生共構的存在。當人工智能成為“重見歷史”的技術介質，它也可能在無形中扮演記憶選擇的操作者和敘事重組的隱性介入者。或許，唯有在技術理性與文化反思協同共構的框架下，方能真正守護歷史的紋理與人類的記憶自由。

使歷史從“存在的痕跡”滑向“可能的版本”

歷史從不是冰冷靜止的遺跡堆疊，而是被感知、詮釋并持續參與的動態過程。泛黃的紙張、裂痕斑駁的碑刻、影像中模糊的光影等印記不僅傳遞信息，更傳遞時間本身的觸感。這些痕跡給人們一種“歷史的在場感”，仿佛與久遠年代的人和事短暫相遇。這些痕跡承載著歲月的摩擦，是歷史的“皮膚”，是文本與影像中最為真實的部分。然而，當人工智能以“清晰”“完整”為目標介入修復工作時，這些時間的沉積往往成為首先被抹除的對象。算法在修復中所追求的是符合邏輯和美學的數據補全，是一種“最有可能如此”的再現，而非“曾經如此”的保存。正如游戲《黑神話：悟空》中對古代神話場景的數字復現，雖然其視覺沖擊力令人驚嘆，卻也在某種程度上展現出一種經過高度計算的“理想古代”——它既熟悉又陌生，既逼真又虛構。歷史影像和文獻若在人工智能修復下朝著類似方向演化，便容易陷入對“理想歷史”的建構，而非忠實呈現歷史原貌。

從認知真實的角度看，人們理解歷史并不只依賴內容，更依賴其被感知的方式。未經修復的手稿紙張的粗糙、字體的暈染、水漬的侵蝕，往往比文字本身更能喚起人們對過去的聯想。這種“帶著時間感”的歷史不是精致還原的模型，而是帶著歲月重量的殘片和證據。當人工智能去除了“噪音”、重構了殘缺，讓一切變得清晰、規整，它也在無形中改變了人們與歷史的關系：模糊被等同為缺陷，破損被視作障礙，歷史被轉化為一種光滑的視覺產品，而非一段沉淀與傷痕共存的真實記憶。這種偏差在影像修復中尤為明顯——黑白照片不僅是技術限制的產物，更反映了當時的媒介特性、文化選擇與時代風格。當顆粒感、灰度層次與曝光瑕疵被“技術優化”取代，歷史便從一種特定時間與技術環境下的產物轉化為經由現代計算邏輯生成的“視覺模擬”。技術賦予了歷史新的觀看方式，卻也在不知不覺中重塑“真實”的標準，使歷史從“存在的痕跡”滑向“可能的版本”。在這一過程中，我們理解的已不再是歷史的本質，而是技術所塑造的幻象。

消解文化復雜性，磨平歷史個性

人工智能修復不僅是對歷史資料的整理與補全，更是對歷史敘事的一次無形干預。其生成邏輯并不忠實于歷史語境本身，而是基于算法模型、統計概率與當代審美取向進行選擇與優化。在算法眼中，“合理”意味著符合技術規則與數據規律。人工智能填補破損的文字時可能默認采用主流語言習慣而將邊緣語言排除在外；修復殘破古籍時，它或許會以現代版式進行重構，從而消解手寫文本的獨特氣息；為舊照片增色時，基于西方圖像數據庫建構起來的色彩體系也可能在無意識中取代了東方原生的視覺語言。然而，歷史從不單憑文字或影像存在，它的書寫方式、材料選擇、色彩基調，都是文化自我表達的一部分。當人工智能以“最優化”的方式進行修復時，可能無意間抹去了歷史原有的文化特質，使其更符合現代的感知習慣，卻遠離了歷史最初的真實肌理。

更值得警惕的是，當修復標準趨向全球統一，歷史的多樣性也可能在技術的規整中悄然消散。人工智能以效率與一致性為導向，其運作天然傾向于規范化與普適化，進而導致修復結果朝向審美同質化的方向演進。歷史資料在形式上變得更加清晰整潔，背后卻是文化差異的削弱，甚至是某種“全球記憶圖譜”的隱性成形。一段原本承載族群記憶的文本，一旦被技術按照“通用樣式”處理，其原初的文化信息也將隨之淡化。技術并非中立，它以邏輯和效率之名介入歷史書寫，其結果卻可能是文化復雜性的消解與歷史個性的磨平。當所有被修復的歷史都趨向一種相似的“美化面孔”，我們看到的將不再是歷史的多重視角，而是一個由算法統籌編排的單一世界記憶模板。在這一過程中，歷史的“物理真實”被整齊替換，而文化記憶的原生態被技術合成所遮蔽。這種修復保留了歷史的外形，卻可能失去了它的靈魂。

記憶的主體性與多樣性被技術邏輯重寫

歷史并非穩定可還原的事實集，而是被持續構建、選擇與詮釋的過程。從古代編年體到現代檔案體系，歷史記錄始終受制于當下的政治格局、文化認同與知識權力結構。社會學家莫里斯·哈布瓦赫指出，記憶并不是對過去的忠實再現，而是在社會關系中被組織和再生產的系統。在這一基礎上，人工智能修復不再是一個中性的技術過程，而是主動參與記憶生產的歷史“共同作者”。當人工智能決定哪些資料值得修復、如何修復、修復至何種程度時，它不僅介入了歷史資料的外在形態，更介入了敘事本身的構建邏輯。某些內容因圖像清晰或文本完整被優先還原，另一些則因“數據不充分”被擱置遺忘。修復的本質因而不只是復原，更是一種篩選機制，它重新定義了哪些記憶應被保留、哪些被延后，哪些可以公開、哪些應當靜默。這種可見性的分配不再基于史料價值，而取決于技術操作性、傳播效率與接受度。修復表面上恢復了“完整”，實則重繪了觀看路徑，使歷史結構順應算法邏輯與主流文化的期待。

其中，人工智能更深層的角色是記憶權力的代理人。在算法主導的信息系統中，歷史敘事的機制已發生轉變：從由學者與檔案員構建的知識系統，轉向由工程師與平臺設定的“敘事參數”。科技公司作為“算法主人”，擁有重新定義過去可見度的能力。它們決定哪些圖像被增強、哪些文字應識別、哪些版本適用于“公共記憶”的框架。當這種能力與商業、政治或意識形態利益交匯，修復可能成為“歷史治理工具”。政治敏感的影像可能被“技術性失焦”，私人信件也可能因不符模型范式而被“自動排除”。這將“是否能看見歷史”變為“是否被允許看見”。同時，算法修復也導致歷史認知滑移，使解釋性工作變為模型輸出。人工智能可增強圖像、補全文字，卻無法識別創傷記憶的倫理邊界，也無法理解殘缺作為記憶的一部分。記憶的權屬也由見證者、研究者轉移至能“編碼記憶”的平臺與機構。它們掌控修復的尺度與入口，使歷史成為可篩選與管理的信息集。最終，歷史不再自證其真，而需經由技術再現“合法化”；記憶不再以集體經驗為核心，而以視覺標準和傳播效率為目標。在這樣的轉向中，歷史的形態仍在，記憶的主體性與多樣性卻已被技術邏輯悄然重寫。

守護——技術規范與倫理約束的平衡

人工智能可以讓殘破的文獻重現、模糊的影像變得清晰，使被時間侵蝕的史料重新煥發生命力，但技術賦能并不意味著歷史真實性的自然延續。相反，在技術介入中，歷史的形態、內涵與社會記憶建構方式都在悄然變化。歷史修復不僅是技術補全，更是一種選擇：哪些史料值得修復、哪些細節應被恢復或淡化，這些決定影響著公眾的歷史認知與社會記憶的走向。正如歷史學家皮埃爾·諾拉提出的“記憶之場”所言：記憶并非被動存儲，而是在不斷的社會互動與權力運作下被重塑。人工智能修復某段歷史實際上也在影響社會如何理解這段歷史，而這種影響往往取決于技術開發者、文化機構與政策制定者的價值取向。若缺乏倫理邊界，修復就可能從保護變為改寫，淪為“再演繹”而非“再現”。因此，應設立嚴格的倫理審核機制，確保修復目標是保護歷史，而非出于商業、美學或意識形態需要進行選擇性構建。技術可以重塑影像，但不應重塑歷史；可以補全細節，但不能填補事實。只有在倫理框架中，人工智能修復才能真正服務于歷史的延續，避免成為操控記憶的隱性手段。

透明機制亦不可或缺。當前，國家互聯網信息辦公室等四部門聯合發布了《人工智能生成合成內容標識辦法》，推動顯著標識與分類管理，強化技術責任與公眾知情權。在信息過載背景下，人工智能生成內容具備更強的傳播力，更易被誤認為“未經加工的歷史”。例如，一段著色的舊影像若無推測標注，可能覆蓋對黑白時代的真實記憶；一份經人工智能潤飾的史料文本，若不呈現原貌，也可能在無形中替代原始信任。為此，技術開發者有責任嵌入清晰的標注機制，確保公眾在接觸人工智能修復內容時能夠區分原始與生成、事實與預測。同時，修復項目應當保留前后版本的可查閱路徑，使每一次技術介入都具備可追溯性、可批判性與可反思性。然而，更深的守護來自公眾的歷史素養。技術是否成為操控工具取決于受眾是否具備足夠的辨識力，不僅包括史實知識，更包括對圖像真實性、生成邏輯與技術邊界的認知。唯有當人們不將“更高清”視為“更真實”，不將“更流暢”誤認作“更可信”，歷史主體性方能在技術浪潮中保持清醒。

因此，人工智能修復的未來，不僅是算法路徑的優化，更是文化責任的重塑。它不應成為記憶治理的隱性手段，而應成為人類維護歷史多樣性、復雜性與開放性的工具。在“還原”與“塑造”之間、在“可見”與“應見”之間，人工智能修復應始終站在保護真實性與激活社會記憶的立場之上，方能真正延續歷史的生命，而非將其格式化為一個被計算定義的“過去版本”。

文章為社會科學報“思想工坊”融媒體原創出品，原載于社會科學報第1947期第6版，未經允許禁止轉載，文中內容僅代表作者觀點，不代表本報立場。

本期責編：潘 顏

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