圖來源/數(shù)智時代古籍研究前沿論壇暨‘我用AI校古籍’（2025年）總結會

無論你是否身處AI行業(yè)，近期總能頻繁刷到關于中國AI新物種的新聞。在美國拉斯維加斯會展中心舉辦的CES大會上，來自中國的AI產(chǎn)品遍布各個展館，成為全場關注的焦點，這也恰如其分地印證了2025年中國AI應用落地的蓬勃發(fā)展態(tài)勢。

AI正在為萬物賦予新的可能性，過去一年里，各類軟硬件新產(chǎn)品層出不窮，AI教育、AI電商、AI家電、智能穿戴、AI健康、AI助手、AI陪伴等應用遍地開花。AI 已經(jīng)成為一切產(chǎn)品的底層能力。

相比百億乃至千億賽道里的AI產(chǎn)品，在沒被更多人關注到的傳統(tǒng)文化領域，AI發(fā)揮的作用同樣耀眼。

古籍整理原本是一個專業(yè)門檻極高的工作，需要專家和學者逐字敲擊錄入電腦，過程中還得分辨版刻混用字、俗體字、異體字、底本錯字，工作可謂艱辛且繁瑣?，F(xiàn)在AI 能夠把這些工作分層，大多數(shù)工作可以由機器和簡單的人工操作來完成。

這意味著AI重塑了古籍整理的新范式，很多人僅憑借興趣愛好就能參與古籍整理的工作，讓沉睡千年的古籍以更快的速度走出“深閨”。

古籍為什么重要？近現(xiàn)代歷史上，古籍文字憑借美感吸引著名家著書立言。朱光潛在《中國古代美學簡介》中提出，古籍不僅是文獻資料，其版式、字體等也具有極高的審美價值。

孔子校訂"六經(jīng)"是中國最早的系統(tǒng)性古籍整理實踐，奠定了后世古籍整理以校勘、注釋為核心的方法論基礎。兩千多年后，一幫古籍愛好者在AI 的輔助下踏上孔子走過的路，他們以技術為舟楫，渡向孔子曾渡過的河。

2024年，字節(jié)公益平臺識典古籍發(fā)起“我用AI校古籍”活動，上線僅一年半便吸引3.7萬人報名參與，累計整理2萬部共15億字。背后靠的正是識典古籍平臺里幾乎無處不在的AI。

古籍大眾智能化的春天已來，而這一切是如何發(fā)生的呢？

01

AI重塑了古籍整理的新范式

古籍是文化傳承的重要載體，承載著豐富的歷史信息、文化內涵和思想智慧，千百年來古籍在流動的文明長河滋養(yǎng)著人們的精神世界。即便到了如今的AI時代，當很多人以為這種艱澀難讀的古籍應當被束之高閣時，它卻依舊迸發(fā)著新的活力。

識典古籍團隊甚至都沒料想到，一場古籍整理活動能吸引數(shù)萬公眾參與。

劉爾君是上海大學中國古代文學專業(yè)研二的學生，自小喜歡文學。2025年4月，她偶然看到網(wǎng)上招募“我用AI校古籍”志愿者的消息，毫不猶豫報了名，“這既是我的專業(yè)也是我的熱愛。”

順利入選后，從“初階組”做到“進階組”，短短幾個月她累計校對近70卷古籍，其中包括7卷《永樂大典》。她參與的首批任務以佛經(jīng)為主，如《金剛經(jīng)》《楞嚴經(jīng)》《華法經(jīng)》等佛教經(jīng)典古籍，“佛經(jīng)用字繁復，異體字多，初看如天書，但越難越有趣?！眲柧Q，校對近70卷古籍不算什么，她有個同學校對了200多卷。

對很多不熟悉古籍的大眾而言，很容易被《永樂大典》這種類古籍大部頭嚇退，事實上并非只有文學愛好者才能校對古籍。在校對古籍的數(shù)萬參與者里，不僅有千余所高校的師生，也有上班族、退休老人，甚至青少年。

校對古籍的工作，正從“學人時代”進入到大眾智能化時代。這背后離不開識典古籍AI功能的迭代和進化。

2022年10月，字節(jié)跳動聯(lián)合北京大學共同打造了識典古籍數(shù)字化平臺，AI技術正式進入古籍整理全流程。依托AI，識典古籍還將哈佛燕京圖書館的7000部古籍轉化為高清數(shù)字資源，并免費向公眾開放，用戶登錄平臺可檢索宋刻《十誦律》、元刻《隋書》、明抄《永樂大典》等珍本。

隨著人工智能技術的突飛猛進，2024年識典古籍發(fā)起“我用AI校古籍”活動，旨在把古籍整理從專業(yè)性工作降到普通大眾均可參與的文化實踐。

過去古籍整理因專業(yè)人才匱乏、生僻字識別難度大，整理效率長期偏低。AI的引入顯著改變了這一局面：AI可快速完成初步點校和基礎整理工作，再將任務拆解為多個簡單、標準化的模塊，大幅降低參與門檻。

完全沒有古籍整理背景的志愿者，只需借助“識典古籍”平臺的OCR校對等AI工具及配套教程，即可高效完成古籍的初步整理任務。

為什么大眾會熱衷整理古籍？擁有十多年古籍整理經(jīng)驗的清華大學人文學院副教授唐宸告訴我們，主要是AI的強大功能，降低了大眾對傳統(tǒng)古籍的恐懼。只要破除恐懼心理，投入進去后就很容易發(fā)現(xiàn)古籍中蘊藏的文化美。

以往古籍整理專業(yè)門檻很高，主要依賴專家和學者逐字?？?、斷句標點，最后還要核校一遍，導致效率低下。

唐宸見證了AI技術如何把學者從這種繁瑣的勞動中解脫出來。他過去整理古籍的方式非常機械，需要把古籍復印出來，再逐字把它錄入到電腦里，敲的時候很容易出錯，如果沒辦法獲得復印件，他就要到圖書館里手抄。

即便那時候有一些工具可用，也達不到當前的效率。例如古籍的圖像轉成文字，就需要用一些古籍OCR（光學字符識別）工具，加標點又要去用一個工具?！斑^去用計算機整理古籍的最大問題是流程比較割裂，現(xiàn)在識典古籍把整個流程統(tǒng)一到了一個系統(tǒng)里?！碧棋氛f。

在識典古籍這個系統(tǒng)里，數(shù)據(jù)可以無縫流轉，完成從頭到尾的所有工作。而隨著大模型能力的進化，古籍整理的速度又進一步提升。

2024年華東師大的博士劉帥參加了“我用AI校古籍”活動，一個月里他初步整理出200萬字的古籍，到了2024年底，三個月時間里劉帥校過、標過、排版過、審過的書一共有191種，總字數(shù)500萬以上?！爸叭斯ふ砉偶球T自行車，現(xiàn)在突然變高鐵了?！眲浾f。

“我用AI校古籍”活動最初是在字節(jié)內部發(fā)起的，沒料想很多員工參與的積極性特別高，當中有喜歡傳統(tǒng)文化的人，或者是文科生。他們一部分價值感來自于，自己當年學的東西竟然還有用武之地。

甚至有一部分員工，下了班就沉浸式校對古籍中，發(fā)現(xiàn)這是一件特別解壓的事。而這正是古籍跨越千年歷史后，與現(xiàn)代人產(chǎn)生的深度連接。

經(jīng)過幾期的招募活動，截止目前，字節(jié)已經(jīng)有兩三千位同事加入到古籍整理活動中。

若想讓更多人參與進古籍整理中，單單是字節(jié)內部人參與還遠不夠。2024年的六月份，識典古籍和北大數(shù)字人文研究中心共同開了一個研討會，決定向公眾推廣這個活動。一年多以來，活動累計帶動3.7萬人參與進古籍整理的工作。

AI“盤活”了沉睡千年的古籍，更激發(fā)出大眾整理古籍的熱情。

02

AI如何校古籍

2025是大模型通過高頻迭代迅速提升性能的一年，陸續(xù)開始應用到各種小眾領域。最近有媒體報道，Gemini 3.0 Pro僅用1小時，就破解了拉丁文古籍《紐倫堡編年史》中500多年未解的神秘注釋，識別出這是中世紀學者的歷法換算表。

豆包作為日活過億的頭部大模型同樣應用廣泛，尤其在傳統(tǒng)文化領域的應用令人驚喜。識典古籍平臺基于豆包大模型的基座，精調出一系列擅長特定任務的專業(yè)模型，因為精調的模型比較小，響應速度也快。它們如同各個領域的專家，被植入進系統(tǒng)內高效絲滑地執(zhí)行任務。

要明白這一點，需知道古籍整理的全流程，從以下步驟也能看出AI 是如何把傳統(tǒng)古籍“盤活”的。

一，把古籍影像上傳到平臺，通過OCR技術自動識別，對古籍的影像文字進行單個切分，再進行文字識別和順序識別。這個過程并不簡單，OCR技術需要將古籍圖像轉化為可編輯文本，接著平臺再將流程拆解為 “AI初?！蟊姶中！獙＜揖！?三級體系，最后由北大的專業(yè)力量把關。

這樣的流程最為科學，既提升了效率又將保證了高準確率。

識典古籍平臺粗校版《永樂大典》頁面

二，傳統(tǒng)古籍是沒標點的，AI會通過序列標注的方式對古籍自動進行標點劃分，目的是為了便于現(xiàn)代人閱讀。在這方面AI 極為擅長，唐宸教授說：“早期用電腦加標點質量確實不行，現(xiàn)在識典古籍運用大模型加標點，水平已經(jīng)超過碩士生?！?/p>

三，AI自動為古籍劃分結構。傳統(tǒng)古籍往往“有字無篇”，卷、回、段落、標題全靠讀者肉眼尋找，翻檢效率極低。識典古籍將版面視覺模型與序列標注模型疊加，能識別頁面欄線、插圖，乃至自動輸出多級目錄。

盡管AI處理復雜版式時有較高可靠性，但實際效果受圖像質量、字體變體等因素影響，最后需結合人工校對以提升精度。

四，提取古籍里的人名、地名、書名等，再自動關聯(lián)到百科。AI能通過序列標注方式識別古籍文本中的專有名詞，包括人名、地名、書名、時間、官職五類實體，這是因為模型在訓練過程中學習了古籍的文風和用字規(guī)律，能力相當于這個領域的專家。

識別結果會以不同顏色或下劃線形式高亮顯示，用戶可對錯誤或缺漏的實體進行人工修正，下方還有詞條顯示，甚至可鏈接到抖音百科進一步了解相關知識。

AI識別“子男”并提供詞條，可鏈接到抖音百科

值得一提的是，2024年以前識典古籍主要運用的是傳統(tǒng)NLP （即自然語言處理）技術，現(xiàn)在已經(jīng)完全依賴大模型。這得益于字節(jié)豆包大模型的性能提升，以及火山引擎提供的算力支持。大模型的優(yōu)勢在于，具備龐大的知識儲備，此外深度思考能力讓它更能做出準確的判斷。

當然，大模型并非不會出錯。2024年模型還總出現(xiàn)幻覺，例如會給一個歷史人物補充一些虛假的介紹，但到2025年已經(jīng)減少很多。

古籍大眾化的關鍵一點在于翻譯。很多古籍都是用文言文寫的，閱讀門檻將不少人擋在門外，這就讓翻譯變得尤為重要。過去行業(yè)基本上用的都是機器翻譯，也能出結果，但出錯率比較大。

2024年，識典古籍團隊決定使用大模型進行翻譯。識典古籍的AI翻譯功能由多個精調的模型組成，這些模型有的是歷史專家，有的是佛教專家，能夠讀懂文言文的語境和上下文，直接把專業(yè)技能拉滿。最初機器翻譯的準確率只有13%，運用了大模型進行翻譯后，現(xiàn)在準確率已經(jīng)能達到80%乃至90%。

如果說以上的AI能力打通了古籍和大眾的那堵墻，讓大眾都能參與進來校對。那么識典古籍的“深度研究助手”，則是為了幫助專家和學者更高效便捷地使用。

識典古籍深度研究助手界面

這款深度研究助手同樣是基于大模型的古籍研究工具。它并非簡單的"問答機器人"，而是具備自主研究能力的AI智能體，能夠對平臺收錄的數(shù)萬部古籍進行深度挖掘與智能分析，自主完成從研究計劃制定、知識系統(tǒng)挖掘、表格整理與研究報告生成的全流程工作。

用戶只需輸入研究主題，便能在古籍資料中進行全面的挖掘與智能分析，顯著提升研究效率與深度。

唐宸教授在日常調研和學習中，已經(jīng)深度依賴這個深度研究助手，主要用來檢索一些比較細節(jié)的古籍知識，還經(jīng)常向它提問開放性問題。一定程度上，這個深度研究助手相當于他的“同行”，能和他一起碰撞靈感。

作為深度且專業(yè)的用戶，唐宸對識典古籍的評價很高?！皬拈喿x和檢索圖文的角度來說，識典古籍應該是最好用的，主要因為它數(shù)字化的古籍足夠多，現(xiàn)在已有四萬多種的體量了?！碧棋氛f。

03

大眾智能時代

幾年下來，識典古籍的數(shù)字化成績斐然。2022年10月，識典古籍以390部古籍為基礎，在網(wǎng)頁端、今日頭條古籍頻道正式上線第一版產(chǎn)品。

如今3年多過去，平臺已累計向全社會開放超47000部古籍資源，各渠道每月服務用戶超240萬人，每天有35萬人次檢索資料，平臺總訪問量突破1.47億。

從390部到4萬多部，識典古籍用3年多時間實現(xiàn)了體量的百倍擴容。這得益于AI大模型與豆包技術的深度應用，實現(xiàn)了古籍的智能化整理與深度研究助手功能，讓古籍研究更高效、更普及。

背后也是科技與文化傳承的深度結合，古籍從“深閨”走向“大眾”，實現(xiàn)了傳統(tǒng)文化的創(chuàng)造性轉化。

隨著“我用AI校古籍”活動的推進，很多的高校自發(fā)把這個活動納入到他們古籍相關專業(yè)的教學中。這個活動有一個統(tǒng)計口徑，稱為貢獻值，貢獻值會折算成學生日常的課堂成績。學生們在古籍校對中既拿了學分，又能感受到傳統(tǒng)古籍的魅力。此外，還有超過4000個外部團隊使用識典古籍進行古籍研究整理。

可以說傳統(tǒng)古籍的"活化"，離不開所有人的參與。他們?yōu)槲幕瘋鞒凶龀鲎约旱呢暙I，從專業(yè)修復到大眾傳播，從學術研究到創(chuàng)意轉化，各方力量共同織就了古籍活化的恢弘畫卷。

1月10日，“數(shù)智時代古籍研究前沿論壇暨‘我用AI校古籍’（2025年）總結會”在北京舉行。活動現(xiàn)場，北京字節(jié)跳動企業(yè)社會責任部產(chǎn)品與運營總經(jīng)理羅海岳向行業(yè)同仁發(fā)出邀請：“識典古籍是一個共建共享平臺，我們期待與更多專業(yè)機構和團隊合作共建?！?/p>

這份邀請很快得到回應。在當天“數(shù)智時代古籍整理與人才培養(yǎng)”分論壇上，來自北京大學、暨南大學、內蒙古師范大學等高校的老師們，紛紛談起把“識典古籍”搬進課堂，以及用于學科建設的經(jīng)歷。

清華大學人文學院副教授唐宸，對識典古籍幾乎手不釋“卷”。他說，只需打開手機版識典古籍a(chǎn)pp，就能隨手查資料，哪怕在火車上。

唐宸認為，識典古籍還改變整個行業(yè)。學術界過去用同類型的產(chǎn)品，通常里面只有一兩萬種古籍，而且收費很高。識典古籍作為公益平臺不僅古籍數(shù)量龐大，還完全免費，為推廣傳統(tǒng)文化做出巨大貢獻。

“都說我們中國有5000年文明，你得讓民眾看見，口頭說沒有意義，得讓他們去閱讀，去查找，去檢索?！碧棋氛f。而這就是識典古籍努力向大眾普及的事。

古籍作為中華文明的重要載體，其保護與活化對于傳承民族文化、增強文化自信具有深遠意義。未來，字節(jié)跳動將在古籍保護傳承之路上繼續(xù)深耕，擴充古籍資源，并降低公眾閱讀和理解門檻。而隨著大模型的持續(xù)迭代，AI一定能幫助更多古籍煥發(fā)新生。

撰文｜孫方

編輯｜柳嘉

「白鯨實驗室」原創(chuàng)文章

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