9 月 15 日 12:00–13:30，数字人文跨学科研究系列讲座第一讲在 T2-101 开讲。北师香港浸会大学副教授 Yegor Grebnev （葛觉智） 博士以「AI 的局限：人文学术出版的实例」为题，把牛津期刊 Manuscript and Text Cultures 的编辑后台打开给听众看，回答了一个很实际的问题：AI 到底能替编辑做多少事。

没有AI的时候，一本期刊是这样出炉的

一本学术期刊的诞生，比想象中琐碎得多。

作者交来一份 Word 稿件，团队要用 Pandoc 把它转成 Markdown，剥掉字体、字号这些冗余样式，只留下纯粹的内容；参考文献单独抽出来，做成 BibTeX 数据库；然后人工校对，一到两个工作日，专门盯那些最细的错——括号多了一个、姓名缩写后的句点格式不对、写作年份和出版年份弄混了、作者名字其实是弗拉芒语拼法不是法语；校完还得把引用键一条条嵌回正文；最后送进 LaTeX 编译成 PDF。

流程可靠，但很耗人。编辑一天能连续做这类活的时间有限，再往后脑子就转不动了。大量时间消耗在没有成长价值的重复劳动上。

Dr Grebnev 分享中

AI 接手以后，哪些活它确实干得更好

Grebnev 博士把 Claude 接进本地命令行，用一段长提示词下了一整套指令。实测下来，AI 在格式类任务上的表现已经超过人工：

- 参考文献纠错。它能联网核查、识别姓名拼写错误。有个案例是它判断出某位作者的名字并非法语而是弗拉芒语，据此指出了原文的拼写错误。这种错误人类编辑很难发现，因为我们并不认识每一位文献作者。

- Word 到干净 Markdown 的格式转换。

- 生成参考文献库、补充 DOI 等元数据。

- 标记文稿里显而易见的事实矛盾。

处理完的参考文献不仅没有明显错误，还揪出了几个连人工校对都会漏掉的问题。技术上，AI 已经可以从原始 Word 直接做到排版完成的 PDF。

但引用标记，他还是坚持手工敲

技术上， AI 完全可以自动往正文里插引用键，但Grebnev坚持手工做。

他的理由很简单：手敲每一条引用的过程，编辑必须把整篇稿子从头到尾读一遍，每一处引用对应哪本书、哪篇文献，心里都得清楚。走完这一步，编辑才真正握住文章的论证链条。

如果交给 AI，就算格式全对，编辑也不知道它每一处是怎么选的。事后核查要反过来猜 AI 的逻辑，成本更高，人也丢掉了对文本的把握。省下时间，却丢掉理解，对人文期刊编辑来说并不划算。

他的判断标准：这件事是在让我长本事，还是消耗我？

Grebnev 给了一条很实用的判断法则。面对任何任务，先问自己：

“这件事是让我长本事，还是只是在消耗我？”

能带来能力成长的事，比如版式的创造性布局、理解论证逻辑、做学术判断，哪怕费时也值得亲自做。

纯粹重复、做完也不长进的事，比如批量找标点错误、统一格式、改拼写，可以交给 AI，人只负责复核。

两种走偏都很危险：什么都自己干，会被无意义的重复劳动榨干；什么都往外包，把思考和学习也交给 AI，就会慢慢丧失独立判断的能力，也就是他所说的 brain rot（脑力退化）。

Grebnev 博士给学生的一条建议也很直接：任务的边界取决于你的目标。只想交出一份成品，可以放心借助 AI；想学知识、练本事、做出真正属于自己的东西，那么哪怕技术上能自动化，也值得亲手做一遍。

听众提出问题

数字人文跨学科研究系列讲座（Transdisciplinary Digital Humanities Lecture Series）将持续邀请不同领域的讲者，后续场次敬请关注。

撰文和图片：陈欣桐

编校：徐曦