人工智能技术的飞速演进为古文字研究带来了显著变革，大语言模型的问世为该领域的发展提供了新的可能性。与此同时，许多问题也随之而来。我们需要深入剖析这些机遇与挑战，以探索出古文字在数字时代的发展路径。

　　传统古文字研究中，甲骨、简帛等载体上的文字因缺乏标点、语义晦涩等问题，对研究者的专业素养要求极高，也限制了其传播范围。当前，针对古汉语优化的大语言模型（如“AI太炎”）凭借其合理的模型架构与数据处理能力，在古文字相关任务中展现出实用价值。在文本处理方面，这类模型能够对无标点古籍进行精准句读，使《论语》《史记》等典籍的内容更易于辨识；同时，其文言文与白话文的转换功能，有效降低了普通读者接触古籍的门槛。在语义解析层面，模型可对生僻字词进行释义，并识别文本中的典故系统，例如在解读《楚辞》时联系《诗经》的比兴传统，注释《汉书》时参照《史记》的相关记载，为研究者理解文本提供有效的帮助。

　　在文献分析与知识挖掘领域，大语言模型的应用体现出显著优势。通过对跨朝代文献的对比分析，其能够梳理文化思想的演变脉络，如从《礼记》与《朱子语类》的文本比对中追溯儒家礼制的发展轨迹，从唐宋八大家文集的梳理中提炼古文运动的演进线索。对于文献中隐含的知识，模型可通过深度分析予以提取。在文献数字化建设方面，模型能够助力古文字文献的数字化转化与检索系统构建，通过知识图谱技术将字形演变、音义流转、文献出处及历史语境等信息关联整合，形成结构化的知识体系，为研究者提供高效的检索与分析工具。

　　然而，大语言模型在古文字研究中的应用仍存在诸多局限。其一，专业理解深度不足。古文字研究需结合历史语境进行综合考辨，而模型对这类深层次学术问题的处理能力有限，时常出现误判，如将甲骨文中的“王”字误释为“士”，对《周易》卦辞的解读偏离学术尝试。这一现象源于训练数据中专业语料的匮乏，以及算法对语境细微差异的识别能力不足。其二，数据质量与分布问题突出。古文字数据本身具有稀缺性，且存在显著的分布不均衡特征，如商周甲骨文拓片相对丰富，而战国竹简完整篇章较少；儒家经典注本繁多，墨家文献则存世稀少。这种数据失衡直接影响模型的训练效果，导致其在不同领域的性能表现存在较大差异。其三，模型可解释性欠缺。大语言模型的决策过程具有“黑箱”特性，难以呈现推理逻辑，使得研究者对其输出结果的可靠性难以验证，这在强调实证精神的古文字研究中构成明显障碍。

　　在古文字教育与文化传播层面，大语言模型展现出独特的应用价值。借助基于模型开发的智能学习工具，古文字知识的传播路径得以拓展。如通过交互式学习APP，用户输入金文“礼”字即可了解其从甲骨文到楷书的演变、《说文解字》的释义及《仪礼》中的用例解析。在沉浸式教学场景构建中，模型与VR/AR技术的结合能够重现历史语境，如让学习者“置身”殷墟窖穴，观察虚拟卜官刻写的过程。在大众传播领域，我们可以用模型辅助创作古文字主题短视频，以通俗化解读吸引年轻群体关注，通过弹幕互动等形式促进传统文化的当代传播。

　　大语言模型的引入不仅是古文字研究工具的革新，更推动着研究范式的转型。当前，技术领域与古文字学界的跨学科合作已初见端倪，研究者正探索如何使算法更精准地理解“六书”造字规律，通过专家标注数据提升模型的专业性能，这类实践正在形成新的学术协作模式。需要明确的是，古文字的核心价值在于其承载的文明记忆与人文精神，技术的真正意义在于为这份遗产的传承提供现代支撑，使古老文字在数字时代持续焕发学术生命力与文化影响力。（文：张惜词）