AIシステム「アエネアス」が歴史家のための古代ラテン語碑文を解読

未来のテクノロジーとしてしばしば喧伝される生成型人工知能は、今や私たちが過去を深く理解する上で極めて重要な役割を果たしていることが証明されています。Google DeepMindのコンピューター科学者たちが、英国とギリシャの大学の古典学者や考古学者と協力して開発した画期的な新しい機械学習システムは、専門家が古代ラテン語碑文を解釈する方法に革命をもたらすでしょう。

ローマ建国叙事詩の中心人物である神話の英雄アエネアスにちなんで名付けられたこの洗練されたシステムは、紀元前7世紀から紀元8世紀までのラテン語碑文に決定的な文脈を提供するように設計された生成型ニューラルネットワークです。『ネイチャー』誌で研究者たちが詳述しているように、アエネアスは、テキスト的および文脈的な類似点の検索、碑文の視覚的詳細の統合、さらには断片化された歴史的記録の欠落部分を埋めるための推測的テキストの生成においても優れています。これらの能力は、碑文の研究に専念する学者である金石文研究者にとって大きな利点をもたらします。彼らはしばしば、不完全な遺物を解釈し、年代を特定するという骨の折れる作業に直面しています。

アエネアスの有効性を評価するため、開発チームは、修士課程の学生からベテラン教授まで23人の金石文専門家を招き、時間制約のある実際の研究ワークフローをシミュレーションする実験を行いました。結果は説得力のあるものでした。90%のケースで、歴史家たちはアエネアスが検索した類似点が彼らの調査にとって非常に有用な出発点であると見なしました。さらに、このシステムは、重要なタスクにおける彼らの自信を驚異的な44%も向上させました。部分的な碑文の復元や地理的起源の特定に関して、アエネアスを利用した歴史家は、単独で作業する人間の専門家や単独で動作する人工知能の両方を明らかに上回りました。碑文の年代推定においては、アエネアスは驚くべき精度を達成し、その予測は既知の歴史的日付から平均13年以内でした。その性能は、最も豊富で正確に日付が特定された歴史的証拠がある期間や地域で最も効果的であることが証明されていますが、参加者たちは、検索を広げ、重要でありながらこれまで見過ごされてきた類似点やテキストの特徴を発掘するアエネアス独自の能力を称賛しました。同時に、それは彼らが発見を洗練させ、過度に狭いまたは無関係な結論を避けるのに役立ちました。

金石文研究は、長年の専門知識を必要とし、特定の地域や期間に限定されることが多い、悪名高いほど困難な分野です。アエネアスは、研究の予備分析段階を劇的に加速させることを約束します。それは、断片的な資料に直面した際に人間の研究者が見落としがちな潜在的な類似点や類似テキストを特定するために、広大で複雑な証拠の山を迅速にふるいにかけることができます。テキスト分析を超えて、アエネアスは碑文の地理的位置を特定し、その作成時期を推定するのにも役立ちます。失われた部分の長さが不明な場合でも、断片化されたテキストの欠落部分を予測するシステムの能力は、その最もエキサイティングな機能に見えるかもしれません。しかし、この機能は、人間の権威による推測的な復元に似ており、不用意な学者を潜在的に危険な結論に導くという同様のリスクを伴います。

アエネアスが、これまでのすべての生成型AI製品と同様に、何ができないのかを理解することが重要です。それは、実際の研究を行うことではありません。開発チームはこの点について透明性を保ち、システムの主要な価値は「有用な研究の出発点」を提供することにあると強調しています。このツールは、標準的な参考文献、画像、あるいは理想的には元の遺物そのものと照らし合わせて抽出されたデータを厳密に検証するという学者の基本的な必要性を否定するものではありません。適切な専門知識を持つ研究者は、結果を解釈するために依然として不可欠です。アエネアスが根本的に変えるのは、彼らの作業の実現可能な範囲であり、以前のツールでは利用できなかった、はるかに広範な類似点の視野を可能にします。特に視覚的な手がかりを統合するその能力によってです。その迅速な検索能力は、学者を研究の出発点にずっと早く到達させ、金石文研究者により広い視野を開き、特定の地理的地域や歴史的期間の従来の制約を超越することを可能にする可能性があります。