Zyski:
- Możliwość oddzielenia i oznaczenia przeczytanego znaku i szacowanego ukończenia podczas transkrypcji inskrypcji i rękopisów na tekst roboczy za pomocą OCR/HTR
- Umiejętność rozpoznawania form halucynacji, takich jak niewyraźne uzupełnianie tekstu, fałszywe tłumaczenie i sfabrykowane atrybucje, a także porównywanie tłumaczenia ze źródłem i tłumaczeniem wstecznym.
- Umiejętność zrozumienia, w jaki sposób kontekst języka, pisma i gatunku decyduje o niezawodności sztucznej inteligencji oraz że ostateczna lektura i interpretacja należą do eksperta filologa
Jednymi z najbardziej bezpośrednich dźwięków, jakie pozostały nam z przeszłości, są źródła pisane: inskrypcje wyryte w kamieniu, gliniane tabliczki, papirusy, rękopisy pergaminowe, płyty nagrobne i pieczęcie. W tej jednostce zobaczymy, jak epigrafia (nauka polegająca na badaniu inskrypcji wyrytych na twardych powierzchniach, takich jak kamień, metal, ceramika), paleografia (umiejętność czytania i datowania starożytnych pism) oraz sztuczna inteligencja przyspieszają czytanie, tłumaczenie i redagowanie tych tekstów, ale dlaczego każde odczytanie musi zostać potwierdzone przez eksperta filologa.
Podstawowa zasada: sztuczna inteligencja pomaga czytać niewyraźny tekst, tłumaczyć język i sugerować możliwe uzupełnienia; ale o ostatecznym odczytaniu napisu, uzupełnieniu brakujących liter i znaczeniu decyduje biegły znający język i epokę. To właśnie w tym obszarze sztuczna inteligencja jest najbardziej narażona na halucynacje, ponieważ modelka ma dużą skłonność do uzupełniania brakującego lub niewyraźnego tekstu czymś „prawdopodobnym”, ale wymyślonym.
Etapy pracy ze źródłami pisanymi
1. Dokumentacja. Napis lub rękopis jest wyświetlany w formacie o zwiększonej rozdzielczości i wzmocnionym kontraście. W przypadku niejasnych powierzchni stosuje się specjalne oświetlenie (światło boczne) i techniki takie jak RTI; Sztuczna inteligencja pomaga wyostrzyć kontrast i krawędzie liter.
2. Rozpoznawanie postaci. W przypadku tekstu drukowanego stosuje się OCR (optyczne rozpoznawanie znaków), a w przypadku pisma odręcznego HTR (rozpoznawanie tekstu odręcznego). HTR oparty na sztucznej inteligencji świetnie sprawdza się w transkrypcji starych rękopisów.
3. Transkrypcja i uzupełnianie. W przypadku wyblakłych lub uszkodzonych części ekspert sugeruje możliwe uzupełnienia w oparciu o gramatykę i teksty równoległe. Wypełnione litery są zawsze oznaczone znakami, takimi jak nawiasy kwadratowe; To, co się czyta, i to, co przewiduje, nigdy nie jest mylone.
4. Tłumaczenie. Tekst jest tłumaczony z języka źródłowego (łacina, starogrecki, osmański, język klinowy itp.). AI daje pierwszą wersję roboczą tłumaczenia; niuans ekspercki koryguje terminologię i kontekst historyczny.
5. Komentarz. To, co mówi tekst, kto go napisał i do jakiego wydarzenia się odnosi, jest interpretacją historyczną i należy do eksperta.
Wskazówka: jeśli powiesz AI, aby „przeczytała i uzupełniła” niejasny tekst, bezpiecznie uzupełni puste miejsca. Zamiast tego powiedz „podawaj tylko wyraźnie czytelne znaki, pozostaw puste i zaznacz obszary, w których nie jesteś pewien”. Poproś o uzupełnienie w osobnym kroku, wraz z uzasadnieniem i upewnij się, że zostało to potwierdzone przez eksperta.
Halucynacje: największe niebezpieczeństwo w tym obszarze
Najbardziej niszczycielskim błędem sztucznej inteligencji w naukach humanistycznych jest fabrykacja. Istnieją cztery typowe formy w tym zakresie:
- Fabrykacja tekstu: „Uzupełnia” nieistniejącą część słabego napisu, dodając nieistniejące słowo.
- Fałszywe tłumaczenie: Tłumaczy słowo, którego nie rozumie płynnie, ale błędnie; Czytelnik nie może tego zauważyć, bo nie zna źródła.
- Sfabrykowane odniesienie: jest napisane: „Ten napis został opublikowany w tej publikacji”, ale ta publikacja nie istnieje.
- Błędne datowanie/atrybucja: Pewnie umieszcza styl pisania w niewłaściwym okresie.
Tego wszystkiego nie można nigdy używać bez potwierdzenia przez eksperta, który widzi źródło i zna język.
Uwaga: To, że tłumaczenie jest płynne i przekonujące, nie oznacza, że jest poprawne. Sztuczna inteligencja może nawet przekształcić znak klinowy, którego nie rozumie, w pewne zdanie. Osoba, która nie potrafi przeczytać tekstu źródłowego, nie jest w stanie samodzielnie zweryfikować poprawności tłumaczenia AI.
trzy mini etui
Przypadek 1 – HTR otworzył archiwum. W jednym z archiwów tysiące stron rękopisów osmańskich było niedostępnych dla badaczy, ponieważ ich przeczytanie wymagało wiedzy i czasu. HTR oparty na sztucznej inteligencji dokonuje transkrypcji notatników na wersję roboczą z możliwością przeszukiwania; Eksperci poprawili projekt i zaznaczono obszary nieczytelne. Nie jest to pełny tekst, ale pojawiło się potężne narzędzie do skanowania.
Przypadek 2 — wykryto sfabrykowane zakończenie. Sztuczna inteligencja ucznia odczytała potłuczony łaciński nagrobek; Sztuczna inteligencja „uzupełniła” brakujący wiersz płynnym zdaniem. Epigraf wykazał, że proponowane dokończenie było fizycznie niemożliwe, ponieważ w kamieniu nie było już miejsca. Całość zrekonstruowano i oznaczono na podstawie równoległych napisów.
Przypadek 3 — poprawiono fałszywe tłumaczenie. Jeden zespół zgłosiłby tłumaczenie starożytnej greckiej inskrypcji dokonane przez sztuczną inteligencję; Kiedy filolog to sprawdził, stwierdził, że sztuczna inteligencja przetłumaczyła czasownik w złym czasie, odwracając znaczenie tekstu (niezależnie od tego, czy była to ofiara, czy pamiątka). Powrót do źródła zapisał komentarz.
Cztery szablony do kopiowania
1) Transkrypcja konserwatywna:
Twoja rola: asystent transkrypcji. W tym obrazie napisu/rękopisu podawaj TYLKO wyraźne i czytelne znaki. Nie czytaj obszarów, które są niejasne, uszkodzone lub niepewne; Oznacz jako „[nieczytelny]”. UZUPEŁNIJ BRAKUJĄCE CZĘŚCI. Zwróć także uwagę na podejrzane postacie.
2) Uzasadniona propozycja uzupełnienia:
Poniżej znajduje się tekst z dokładnymi fragmentami czytania i [spacjami]. Zaproponuj MOŻLIWE uzupełnienia luk, ale dla każdej sugestii: (a) uzasadnienie (gramatyka, tekst paralelny), (b) czy luka pasuje do liczby liter, (c) alternatywy. To są sugestie; Nie jest to ostateczna lektura. Należy wskazać, że wymagana jest zgoda eksperta.
3) Wersja robocza tłumaczenia (źródło chronione):
Przetłumacz poniższy tekst w języku [język]. Zachowaj tekst źródłowy obok każdego zdania (wyrównaj linia po linii). Zaznacz słowa, których nie jesteś pewien i podaj alternatywne tłumaczenie. NIE wymyślaj warunków; Jeśli nie wiesz, napisz „niepewne”. To jest projekt; Sprawdzi to biegły filolog.
4) Weryfikacja tłumaczenia (tłumaczenie zwrotne):
Przetłumacz to tłumaczenie POWRÓT na język źródłowy i porównaj je z oryginalnym tekstem źródłowym. Zaznacz fragmenty, w których znaczenie zostało zmienione, dodane lub usunięte. Sprawdź zwłaszcza czas, temat i liczby.
Słaba zachęta/silna zachęta
Słaba zachęta:
Przeczytaj ten starożytny napis i powiedz nam, co mówi.
W słabym napisie AI nadrabia luki, może błędnie przetłumaczyć język, a osoba nie widząca źródła tego nie zauważy.
Potężny monit:
Na tym obrazie napisu najpierw przepisz TYLKO wyraźnie czytelne znaki, pozostawiając zasłonięte części „[nieczytelne]”. Następnie ODDZIELNIE zasugeruj możliwe uzupełnienia luk wraz z uzasadnieniem, ale nie proponuj żadnego konkretnego. Na koniec prześlij wersję roboczą tłumaczenia i zaznacz słowa, których nie jesteś pewien. Wszystkie podlegają zatwierdzeniu przez ekspertów.
Różnica: pierwsza daje fikcyjne „czytanie”; ta ostatnia sprawia, że warstwy przeczytane, przewidywane i przetłumaczone są oddzielne i możliwe do sprawdzenia.
Języki, skrypty i granice wiedzy AI
Teksty archeologiczne obejmują szeroką gamę języków i pism: inskrypcje łacińskie i starożytnej Grecji, rękopisy osmańskie i arabskie, tablice klinowe, hieroglify egipskie, inskrypcje runiczne i nie tylko. Biegłość w zakresie sztucznej inteligencji w tych językach i skryptach jest bardzo nierówna. Chociaż wersja robocza tłumaczenia może być uzasadniona w przypadku języków zawierających dużą ilość tekstu cyfrowego, takich jak łacina i starożytna greka, w przypadku tekstów słabo udokumentowanych, odszyfrowanych lub czytanych tylko przez kilku ekspertów, sztuczna inteligencja jest prawie całkowicie zawodna; tworzy przekonujące, ale całkowicie sfabrykowane „tłumaczenia” w tych obszarach.
Jest jeszcze kwestia kontekstu i gatunku. To samo słowo może mieć różne znaczenia w dokumencie prawnym, tekście modlitwy i nagrobku. Biegły filolog rozpoznaje rodzaj tekstu (nabożeństwo, pomnik, umowa, list) i odczytuje dane słowo w odpowiednim kontekście; Sztucznej inteligencji brakuje tej ogólnej wrażliwości i narzuca ona najpowszechniejsze znaczenie. Skróty, formuły i wyrażenia podstawowe (szczególnie bardzo powszechne w napisach) łatwo wprowadzają sztuczną inteligencję w błąd.
Zatem złota zasada brzmi: używaj sztucznej inteligencji jako akceleratora języków, które znasz i które możesz kontrolować; Nigdy nie polegaj wyłącznie na tłumaczeniu sztucznej inteligencji na język, którego nie rozumiesz. Osoba, która nie potrafi przeczytać źródła, nie jest w stanie zweryfikować poprawności tłumaczenia i dlatego nie może przekształcić tego tłumaczenia w twierdzenie naukowe.
Wskazówka: przekazując AI tekst, określ jego język, przewidywany okres i typ (napis/list/dokument). Znajomość kontekstu częściowo ogranicza dryfowanie sztucznej inteligencji w stronę najczęstszego, ale nieprawidłowego odczytu, ale nie eliminuje potrzeby potwierdzania.
Napisana tabela zadań zasobów
Zadanie
Rola sztucznej inteligencji
ludzka decyzja
weryfikacja
wzmocnienie obrazu
Kontrast/krawędź
Wybór kryteriów
Porównanie z oryginałem
OCR/HTR
projekt tekstu
nieokreślony charakter
korekta ekspercka
ukończenie
Zalecenie (uzasadnione)
Zaakceptuj/odrzuć
Tekst równoległy, kontrola lokalizacji
Tłumaczenie
projekt
niuans, termin
Tłumaczenie zwrotne, źródło
Komentarz
Podsumowanie kontekstu
znaczenie historyczne
ekspert, literatura
Typowe błędy
- Uzupełniam niewyraźny tekst. AI uzupełnia luki; Odczyt i przewidywanie należy oddzielić i oznaczyć.
- Zaufanie tłumaczeniu bez zobaczenia źródła. Tłumaczenie płynne nie jest tłumaczeniem poprawnym.
- Akceptacja wymyślonej atrybucji. Powiedzenie „To jest w tej audycji” wymaga potwierdzenia.
- Nie sprawdzanie fizycznej lokalizacji ukończenia. Propozycja musi zmieścić się w podzielonej przestrzeni.
- Interpretację pozostawiam AI. Znaczenie historyczne tekstu jest sprawą znawcy filologa.
Podsumowując
AI w epigrafice i tekstach starożytnych; Znacząco przyspiesza poprawę obrazu, wersję roboczą HTR/OCR, propozycję uzupełnienia i tłumaczenie wersji roboczej, a także otwiera zamknięte archiwa do badań. Jest to jednak obszar, w którym ryzyko halucynacji jest największe: czytanie jest oddzielane od przewidywania, zaznaczane są uzupełnienia, tłumaczenia są porównywane ze źródłem i tłumaczeniem wstecznym, a ostateczna lektura i interpretacja należą do eksperta-filologa.
Zadanie aplikacji
Wybierz napis lub obraz rękopisu (ze zbioru ogólnodostępnego). Wyodrębnij tylko wyraźne znaki za pomocą szablonu „Transkrypcja konserwatywna”, a następnie uzyskaj sugestie dotyczące spacji za pomocą „Sugestii uzasadnionego uzupełnienia”. Przygotuj wersję roboczą tłumaczenia i przetłumacz ją ponownie, korzystając z szablonu „Weryfikacja tłumaczenia” i zaznacz miejsca, w których zmieniło się znaczenie. Jeśli to możliwe, porównaj z opublikowanymi lekturami.
lista kontrolna
- [ ] Odrębnie zaznaczyłem przeczytaną postać i zakończenie przewidywania.
- [ ] Sprawdziłem, czy uzupełnienia mieszczą się w uszkodzonym obszarze.
- [ ] Sprawdziłem tłumaczenie z tekstem źródłowym i tłumaczeniem wstecznym.
- [ ] Potwierdziłem publikacje/cytowania podane przez YZ w aktualnym katalogu.
- [ ] Ostateczną lekturę i interpretację pozostawiłem zatwierdzeniu ekspertów.