周三，奥地利科学院将发布“全球首个专为古希腊语打造的先进大型语言模型”——Apollo。该模型由法国AI实验室Mistral与技术服务公司Sail Reply合作开发，训练语料约为6亿个历史希腊语单词，来源包括手稿、纸草文献和铭文。

Apollo将通过聊天机器人界面免费向学术界开放，旨在帮助学者更快速地识别与其研究领域相关的纸草碎片，并探索新的研究方向。对于那些破损不全的文献，Apollo能够根据统计概率填补缺失的词句，或许能揭示隐藏的历史事件和习俗细节。

Sail Reply合伙人Dimitris Vlitas告诉WIRED：“一年前，像这样解锁知识还是难以想象的。”

迄今为止，修复破损纸草文献需要资深学者先识别单词分界（古希腊文无空格），再准确判断文献年代，考虑当时的社会政治背景，并参考资料选出合适的词语填补空缺。伦敦大学学院古典学与历史语言学教授Stephen Colvin表示：“全球能精通希腊历史的人非常少。”

而这些专业知识都已融入Apollo中。奥地利科学院历史学家兼纸草学家Anna Dolganov说：“遇到荷马文本，它会补充荷马希腊语；遇到多利克方言铭文，它会使用多利克方言。”

那些被繁琐修复工作困扰的学者们期待Apollo能加快进度，让他们专注于历史文献的意义，而非费力辨认内容。

牛津大学古典语言文学教授Armand D'Angour表示：“这非常令人兴奋。如果有机器告诉我‘这三个词可能填补那个空缺’，工作效率会大大提升。”牛津拥有全球最大的古代纸草收藏。

Apollo不太可能改变我们对古代世界的整体认知，因为许多纸草尚未修复正是因为内容平凡——私人信件、婚约、公务文件。Colvin说：“普通人可能以为会突然发现索福克勒斯的新剧本，但这不会发生。”不过，该模型有助于挖掘古代生活的新细节，验证现有学术假设。D’Angour说：“每次有新成果问世，都会为古代世界增添一丝知识。”

Vlitas表示，如果Apollo成功，这种技术可推广到其他古代语言，如拉丁语或埃及语，甚至任何需要大规模语料提炼和索引的学科。AI在某些领域已取得显著成就；OpenAI最近宣布其AI模型解决了一个200年的数学难题，谷歌DeepMind发布了利用AI编制的基因突变影响分子生物学的庞大数据集。

有人担心依赖基于概率的语言模型填补古文空缺，可能会引入错误，污染历史记录。对此，Apollo设计为提供多个词语选项供学者选择。Dolganov强调：“关键是人类专业能力必须保留。如果完全依赖AI转录和解读历史材料，问题就会出现。”