让AI来破译失传语言会怎样？

# 当人工智能被用来破译失传语言时会发生什么？ 来源：https://arstechnica.com/science/2026/07/what-happens-when-you-put-ai-to-work-deciphering-lost-languages/ 但人工智能系统仍然无法向人类交付一份翻译，因为流利度和意义在这里并不是一回事。模型可以学会哪些符号跟在哪些符号后面，以及哪些词语经常聚在一起，却完全不知道它们具体指代什么。 这也是为什么验证任何关于这些语言的人工智能辅助主张如此困难，而且这个问题比单一案例更为庞大。通常，你会根据母语使用者、其他文本或数十年积累的专家共识来检验一项提出的翻译或解读。但对于真正未被破译的语言，这些都不存在。除非有时光机，否则无法验证。 小型存世语料库使这个问题雪上加霜：线形文字A的全部存世语料约为7500个字符，短到可以塞满一个屏幕；面对如此之少的数据，几乎任何假说都能找到零散的证据来支持自己。 因此，这一领域的论断高度依赖独立的专家审查和同行评议，而非统计置信分数。也正是因为这个原因，“人工智能发现了一个模式”和“人工智能找到了正确的含义”是两种截然不同的说法，却容易混为一谈。 这绝不意味着人工智能在这些语言上是死路一条。恰恰相反：它是一个真正的加速器，能够将数年人工交叉比对的工作压缩到几分钟内，并让更多人能利用比以往机构资源更多的方式去尝试这些问题。 但它并没有移除破译工作始终需要的两个要素。一个是真正的比较锚点。另一个是严格的人工审校，以区分真正的突破和诱人的巧合。 直到线形文字A或伊特鲁里亚语中出现其中一个要素，人工智能在语言破译中的角色将一直停留在今天的样子：一个非常快速的助手，协助一个非常古老、非常人性的谜题。 *简·阿德金斯* (https://theconversation.com/profiles/jane-adkins-2740819)*是都柏林城市大学计算机学院的博士研究生。* (https://theconversation.com/institutions/dublin-city-university-1528) *本文根据Creative Commons许可从The Conversation (https://theconversation.com/)重新发布。阅读*原文 (https://theconversation.com/cracking-the-code-can-ai-help-us-decipher-ancient-languages-288238)*。*