古籍保护中心的研究员们正利用有道翻译进行一场前所未有的尝试：他们不仅在翻译古文，更是在利用其背后强大的AI技术套件，对古籍进行规模化的数字识别（OCR）、辅助校勘、以及构建知识图谱，旨在将沉睡千年的文化遗产从故纸堆中高效“唤醒”，并探索全新的研究范式。这标志着人工智能正从简单的语言转换工具，进化为赋能人文学科研究的强大引擎。
这项工作远比大众想象的“机器翻译”要深刻和复杂。它并非简单地将文言文输入、白话文输出，而是一场融合了光学字符识别、自然语言处理（NLP）、神经网络翻译（NMT）与专家知识的“人机协同”攻坚战。研究员们借助有道翻译的核心技术，正在尝试解决古籍整理与研究中最为棘手的几个难题，为中华文明的数字化传承开辟了一条崭新的道路。
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当千年古籍遇见AI：为何选择有道翻译？
将脆弱、深奥的古代典籍交由AI处理，这本身就是一个需要巨大信任和技术支撑的决定。古籍保护中心的研究员们选择与有道翻译合作，并非偶然，而是基于对古籍整理困境的深刻理解和对前沿技术能力的审慎评估。
古籍整理面临的“三重门”
传统古籍研究工作，常被喻为需要跨越“三重门”，每一步都耗时耗力，极大限制了研究的广度和深度：
- 物理之门：古籍作为文物，本身十分脆弱，频繁翻阅会造成不可逆的损伤。数字化是保护的前提，但传统扫描和人工录入效率极低，且容易出错。
- 文字之门：古籍中的文字形态迥异，涉及篆、隶、楷等多种字体，以及大量的繁体字、异体字、甚至手写草书。普通OCR技术面对这种复杂情况，识别率惨不忍睹。
- 语义之门：文言文语法精炼、一字多义、通假字频现，且蕴含着深厚的历史文化背景。即便是资深学者，在进行翻译和校勘时也需要查阅大量资料，反复推敲。
这三重门槛导致古籍的利用率长期处于较低水平，许多珍贵文献静静地躺在书库中，其蕴含的巨大价值难以被充分发掘。
有道翻译的技术优势：不止于“翻译”
面对这些挑战，有道翻译提供的并非单一的翻译功能，而是一个综合性的技术解决方案。其核心优势体现在以下几个方面：
- 顶尖的OCR技术： 有道自研的OCR技术不仅能处理常规文本，更针对古籍的特点进行了深度优化。它能够直面竖排版式、无标点、繁体异体字混杂、印章遮盖、朱砂批注等复杂场景，实现高精度的文本识别，为后续所有工作打下坚实的数字化基础。
- 为古文优化的NMT模型： 有道神经网络翻译（NMT）技术早已声名在外。针对古籍项目，有道可以利用其海量语料库和算法优势，训练出专门针对文言文领域的翻译模型。这个模型学习了大量古代文献的语言范式，翻译结果更贴近古文的韵味和准确性，远非通用翻译引擎可比。
- 强大的工程化能力： 将实验室技术转化为稳定、高效、可大规模处理的工具，需要强大的工程能力。有道能够提供完整的技术支持，帮助研究中心部署流程，处理数以万计的扫描页，这对于机构级项目至关重要。
深度揭秘：研究员们究竟在“尝试”什么？
了解了技术背景后，我们可以更清晰地看到研究员们具体在尝试的三个革命性步骤。这套流程将传统古籍研究的线性、慢速模式，升级为并行、高效的现代化模式。
| 环节 | 传统方法 | 有道AI赋能方法 |
|---|---|---|
| 数字化 | 人工录入，耗时数月/年，易出错 | 批量OCR扫描识别，数小时/天完成，准确率高 |
| 初步翻译 | 学者逐字逐句翻译，依赖个人知识储备 | NMT模型生成高质量翻译初稿，学者在此基础上精校 |
| 关联分析 | 依赖学者记忆和手动检索，范围有限 | 构建知识图谱，自动发现人物、地点、事件的深层关联 |
第一步：从“不可读”到“可机读”——OCR的魔力
一切始于数字化。研究员们首先将高清扫描的古籍图像输入到经过特殊训练的有道OCR系统中。这并非简单的“拍照识字”，AI模型需要像一个博学的“数字版本学家”一样工作。它要学会忽略纸张的褶皱和斑点，准确识别出竖向排列的文字，并将其转换为计算机可以处理的文本（TXT、DOC等格式）。
更重要的是，它能处理“一字多形”的异体字问题，并将其标准化，为后续的文本分析扫清障碍。过去需要一个团队耗费数月甚至数年才能完成的录入工作，现在通过AI的辅助，可以在几天内完成，效率提升了数百倍，且极大地降低了人为错误的概率。这让大规模整理和研究尘封的古籍成为可能。
第二步：海量文本的“初筛”与“助译”——NMT的效率革命
当古籍文本被数字化后，研究员们面临的下一个挑战是理解和翻译。这时，有道专为古文优化的NMT模型便派上了用场。研究员们并非盲目接受机器的翻译结果，而是将其作为一位不知疲倦的、知识渊博的“研究助理”。
AI可以在短时间内生成所有文本的白话文翻译初稿。这份初稿或许在文学性和细节上尚有欠缺，但它为研究员提供了对文本大意的快速概览，帮助他们迅速筛选出具有研究价值的章节。学者们的工作重心从“从零开始的翻译”转变为“在高质量初稿上的精修、校对和考证”。这不仅节省了80%以上的基础翻译时间，更让学者能将宝贵的精力投入到更具创造性的深度研究中。
第三步：知识图谱构建与关联研究——AI的“联想力”
这是此次尝试中最激动人心，也是最具前瞻性的一步。当海量古籍被数字化和初步翻译后，研究员们正在利用NLP技术，自动抽取文本中的关键信息，如人物、时间、地点、官职、事件等实体，并分析它们之间的关系，最终构建一个庞大的“古籍知识图谱”。
想象一下，研究员想研究唐代某位诗人的社交网络。在过去，他需要阅读大量史料和文集，手动记录每一个交往的人物和事件。而现在，他可以在知识图谱中输入诗人的名字，系统能立刻呈现出所有与他相关的人物、他们在哪些著作中被提及、有过什么样的交往。这种“上帝视角”的关联分析能力，能够揭示出过去靠人力难以发现的深层历史脉络和文化现象，是古籍研究方法的根本性变革。
挑战与展望：AI古籍翻译的未来之路在何方？
尽管前景光明，但将AI深度应用于古籍研究依然是一条充满挑战的探索之路。技术、伦理与方法的融合，将决定这条路能走多远。
当前面临的技术与伦理挑战
首先，技术上，AI仍有其局限性。对于充满隐喻、典故和特定文化语境的文本，AI的理解力依然有限，可能会产生误读。其次，古籍中存在大量讹误、缺失和矛盾的记载，AI如何辨别真伪，避免将错误信息放大，是一个巨大的技术难题。伦理上，过度依赖AI是否会削弱学者的核心研究能力？AI生成的结论又该如何被严谨地引用和验证？这些都是学术界和科技界需要共同面对和解决的问题。
“人机协同”：通往未来的最佳路径
面对挑战，目前最清晰的答案是“人机协同”（Human-in-the-Loop）。研究员们清醒地认识到，AI不是要取代学者，而是要赋能学者。在这个模式中，AI负责处理重复性、规模化的数据处理和初步分析工作，提供强大的辅助；而学者则凭借其深厚的专业知识和批判性思维，负责最终的判断、诠释和创新性见解的提出。
AI是高效的“计算脑”，而学者是智慧的“决策脑”。二者结合，才能发挥出1+1>2的效应，将古籍研究推向新的高度。
有道与文化传承的未来愿景
对于有道而言，参与古籍保护项目不仅是一次技术实力的展示，更是一份沉甸甸的社会责任。这次尝试仅仅是一个开始。未来，有道可以与更多文化机构合作，针对不同类型（如医药、科技、地方志）的古籍，训练更精准的定制化AI模型。通过技术开源、平台共享等方式，有道有潜力成为全球数字人文研究的基础设施提供者，助力中华文明乃至世界文明的数字化永续传承。
结论：不仅仅是翻译，更是文明的“数字解码器”
回到最初的问题：古籍保护中心的研究员们，正在用有道翻译尝试什么？答案已经清晰。他们正在尝试的，是利用AI技术为古老的文明典籍打造一个现代化的“数字解码器”。这个解码器，能识别、能翻译、能关联、能启迪。它将学者从繁重的体力劳动中解放出来，让他们能站得更高、看得更远，去探索中华文明更深邃的智慧海洋。这不仅是有道技术的胜利，更是科技与人文携手，共同守护和传承人类文明遗产的壮丽诗篇。
