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调研与分析

方法 · 用AI智能体检索旧档案

让AI连夜读完400年的古文献,翻出了一条哪份陨石目录都没有的记录

把一堆数字化的旧文献和一个问题交给AI智能体,它会按语义检索、筛出候选段落,读完并翻译,再和原始扫描件逐一核对。一位软件工程师用这种方法检索旧文献和旧报纸,找到了一条1812年的陨石坠落记录,这位工程师核对过的6份陨石目录都没有收录。历史学家Benjamin Breen在荷兰东印度公司的文书里,找到了一条渡渡鸟狩猎记录,正好可以填进渡渡鸟目击年表中空缺的1611–16年。两人的发现都还没有经过专家确认。还有人只凭一张扫描件,就读懂了一封217年来无人能读的密信。我们把这些案例整理在这里。

2026年10月13日·3 个案例

1812年Java Government Gazette版面局部。报道刊登了一封信,称Cokurrgaum村附近有一块石头从雷雨云中落下
这是1812年12月19日Java Government Gazette第3版,上面刊有一条Waites核对过的6份陨石目录里都没有的陨石坠落记录。原始版面收藏在Delpher(荷兰皇家图书馆)。来源:Jesse Waites博客

本文顶部的版面是1812年12月19日Java Government Gazette第3版。这篇报道转载了当年8月登在孟买报纸上的一封信,信里写道:“a stone precipitated from a Thunder-cloud near the village of Cokurrgaum three days ago (the 6th August). It weighs I should think four pounds at least”(三天前,也就是8月6日,Cokurrgaum村附近有一块石头从雷雨云中落下。我想它至少有4磅重)。这是软件工程师Jesse Waites和AI智能体一起检索东印度公司文书和旧报纸时发现的报道。Waites核对过的6份陨石目录里,都没有这次坠落的记录。

过去几周,这样的发现接连公开。9月30日,AI工程师Carter Church在X上发帖,说用GPT-6 Astra读懂了一封217年来无人破解的拿破仑军密信,帖子浏览量超过538万次。 10月1日,历史学家Benjamin Breen公开了用Opus 5.5智能体找到的1615年渡渡鸟狩猎记录。 一周后,Waites的陨石文章在Hacker News上拿到184分。

Waites的做法是这样的:给旧文献建好能按语义检索的索引(嵌入),先大范围捞出候选段落,用便宜的模型筛一遍,再让大模型阅读、翻译,并和原始扫描件对照。 Breen则让大模型给嵌入检索捞出的候选排序,再亲自审读这份清单。 提出问题、判断什么才算新发现,这两件事两人都是亲手做的。

Reference 01波士顿软件工程师Jesse Waites · 个人博客。Waites发布的Antiquity介绍文章把这项工作列为自己的案例,并附有JTPCK的介绍,这是一家承接定制AI文档分析业务的公司。Waites与JTPCK是什么关系,目前没有公开。

让AI一夜扫完435万页东印度公司文书,连目录里没有的犀牛和火山喷发记录都找了出来

Waites读了Breen那篇渡渡鸟文章后,心想“I can do this”(我也能做)。于是先问Deep Research助手:哪些历史问题最有可能靠网上已有的资料解开?得到了13个候选。接着和Claude Code一起搭了一条流水线:用嵌入建索引,按语义检索,用小型判定模型Jev筛选,由Claude Haiku翻译并提取日期和地点,再由Claude Code智能体对照原始扫描件核实,最后和学界整理的陨石、火山目录比对。

荷兰东印度公司文书共435万页、570万个段落,用一块GPU连夜跑了12小时完成索引。按Waites的估算,一个人每天读8小时、每周5天、每页2分钟,大约要读70年。筛选这一步也很便宜。在找动物记录时,检索命中了59,000个提到大象的段落,交给Jev读一遍筛掉,只花了约3美元。 据JTPCK的案例介绍页面,找陨石时用的是“a heavy stone fell from the sky with a loud report”(一块沉重的石头伴着巨响从天而降)这样的句子来检索。

正式开找之前,Waites先让系统把已知事件重新找一遍:Breen的渡渡鸟记录、1783年拉基火山喷发、1815年坦博拉火山喷发。看这些能不能被检索出来,以此确认检索是否靠得住。

结果有三项。第一项是本文顶部那张版面上的1812年陨石坠落记录。这条记录不是出自东印度公司文书,而是出自旧报纸。Waites在检索东印度公司文书的同时也查了旧报纸,陨石报道就登在其中的Java Government Gazette上。原始版面可以在荷兰皇家图书馆的旧报纸阅览服务Delpher上查看。 6份陨石目录里都没有它。如果得到确认,它会比Cokurrgaum所在的印度马哈拉施特拉邦目前最早的陨石坠落记录还早26年。

第二项是1738至1740年作为礼物送给斯里兰卡康提国王的三头爪哇犀。1738年送了一头,1740年用Loverendaal号送了两头,但都在送达前死了。在Waites核对过的犀牛记录清单里,找不到这次运送的记录。第三项是火山喷发。从769条喷发报告中筛选后,留下了3次史密森尼火山目录里没有的喷发:1722年2月的Gamkonora、1712年初的Ciremai、1780年2月的Slamet。犀牛和火山记录的原件,是荷兰国家档案馆收藏的东印度公司文书。

这三项结果都还只是没有经过专家审核的候选。Waites已经联系了陨石策展人、犀牛研究者Kees Rookmaaker和火山学家,正在等回复。Waites还想找出1808–09年那次至今不知是哪座火山引发的大喷发,但让AI把巴达维亚(今雅加达)第一份报纸上的633篇报道全部读完,也没找到相关记录。

Waites发给Deep Research助手的问题

which open historical questions are most likely to be solvable with data that already exists online?

Jev筛选动物提及时提的问题

Is this a real animal? Is it wild? Where is it?

按要找的对象改写这三个问题。它们被用来在数万条提及中只留下真实的记录。

Reference 02加州大学圣克鲁兹分校历史学副教授Benjamin Breen · Res Obscura(Substack)

渡渡鸟目击记录空了5年,AI翻遍旧文书,找到了一条1615年的狩猎记录

Breen在为一本讲动物灭绝的书准备渡渡鸟一章时,让Opus 5.5智能体去检索GLOBALISE的东印度公司文书。GLOBALISE是荷兰几家研究机构用AI转录东印度公司手写文书并免费公开的项目。 Breen也同时用了GPT-6。按Breen的说法,Opus 5.5这样的智能体会再开出好几个和自己一样的智能体,分头阅读多种语言的史料;给它API密钥,它还会自己跑嵌入检索。这次工作中,智能体最多增加到十二个左右。

智能体找到的段落出自1615年4月Wapen van Amsterdam号的航海日志。船员们记下,在毛里求斯“caught many tortoises, dodos [dodeersen], and some geese and parrots”(捉到许多陆龟和渡渡鸟,还有一些鹅和鹦鹉)。原件是荷兰国家档案馆收藏的东印度公司文书。此前,渡渡鸟目击年表里1611–16年的记录一片空白。Breen认为这一段正好可以补上这个空缺,并写道“I do think that this is a publishable result”(我认为这是可以发表的结果)。 Breen在评论区也表示,据其所知,1615年4月这一段此前从未有人报告过。

已知的记录也回到原件重读了一遍。1638年文书中的“velthoenderen”(看来是红秧鸡),在1890年一位法国学者的译本里被译成“perdrix”(山鹑);Opus 5.5回到原始手稿,纠正了这个译法。 无论是1615年的这一段,还是这次译法纠正,都还没有经过该领域专家的正式审核。

Reference 03SentinelOne的AI工程师Carter Church · 个人网站

把一张扫描件交给GPT-6 Astra跑了约6小时,读懂了一封217年来无人能读的拿破仑军密信

这个案例不是翻检成堆的文献,而是读懂了一封谁都读不懂的信。Church把1969年法国一份军事学术期刊刊登的、写给马尔蒙将军的密信扫描件交给GPT-6 Astra,跑了约6小时。智能体只凭这一张扫描件,从转录字符一直做到破译。Church写道:“I spent six hours of model time and a few evenings of my own”(用了模型6小时,外加我自己几个晚上)。

这封信由1,300个密码单位组成,用到155种符号。此前公开的符号含义只有33个,靠它们能读出的只有1,300个单位中的435个。剩下大约三分之二,是智能体从信件本身推算出来的。它读出了信件的法语和英语全文,还把1969年重刊本里写错的日期更正为1809年3月底。

Church还公开了解题包,里面有破译密钥(key.tsv)、转录好的密文和验证脚本(verify.py、reproduce.py),任何人都可以重新运行来验证。据以色列媒体Calcalist报道,密码研究网站Cryptiana的运营者Satoshi Tomokiyo已将这份密码标为“已破解”。

大家怎么说

好评

  • “The agents doing the grunt reading while you decide what matters feels like the actual division of labor.”

    让智能体去干苦活般的阅读,由你来决定什么重要,这感觉才是真正的分工。

    Rohan Jaiswal · Breen文章评论resobscura.substack.com
  • “For every amount of pages you have the time to read, an LLM provides a means to filter the set of pages you choose to read to a set that is more likely to be useful. It does not need to be perfect at it”

    无论你有时间读多少页,LLM都能帮你把要读的页面筛成更可能有用的那一批。它不需要做到完美。

    vidarh · Hacker Newsnews.ycombinator.com
  • “As an AI "hater", I definitely think there are very useful and net-positive (and underrated yet) applications of the LLM technology. Finding something in archives is definitely one of those.”

    作为一个“讨厌AI的人”,我也确实认为LLM技术有一些非常有用、总体利大于弊(而且还被低估)的应用。在档案里找东西肯定就是其中之一。

    sedan_baklazhan · Hacker Newsnews.ycombinator.com
  • “these kind of things are inspiring – especially if you are getting more confidence in that Mauritius-to-India link.”

    这类事很鼓舞人,尤其是如果你对毛里求斯与印度之间的这条联系越来越有把握的话。

    《纽约时报》视觉调查组记者。Breen在文中还讨论了一个假说:毛里求斯的渡渡鸟可能曾被带到印度莫卧儿皇帝贾汉吉尔的宫廷。

    Christiaan Triebert · Breen文章评论resobscura.substack.com

不足之处

  • “"Ree" refers here to a "r(e)ede": a safe place for large ships to anchor (so not a road).”

    这里的“Ree”指的是“r(e)ede”:大船可以安全下锚的地方(所以不是路)。

    荷兰历史考古学家,指出Breen文章里的AI译文把航海记录中的这个词错译成了“路”。

    Zachariah Hopkins · Breen文章评论resobscura.substack.com
  • “AI models can be confidently wrong”

    AI模型可能会信心十足地出错。

    模型曾把落在爪哇的火山灰,归咎于1,500公里外的一座火山。

    Jesse Waites · 本人文章jessewaites.com
  • “Opus 5.5 and GPT-6 ended up spawning up to a dozen independent agents that that drilled down into minutiae and got utterly lost in the weeds.”

    Opus 5.5和GPT-6最后开出了多达十二个左右的独立智能体,它们一头扎进细枝末节,彻底迷失在琐碎之中。

    Breen还写道,提出恰当的问题、判断发现的意义,这些事AI还做不到。

    Benjamin Breen · 本人文章resobscura.substack.com
  • “But I'm not sure amateur sleuths will be able to do anything relevant.”

    但我不确定业余侦探们能做出什么有意义的事。

    这位历史学家在过去半年里用LLM给超过100万页手稿做了分类。

    Thiago Krause · Breen文章评论resobscura.substack.com

怎么开始

把下面的提示词贴进Claude Code或Codex这类编程智能体就行。练手的资料,可以用GLOBALISE免费公开的东印度公司文书。

  1. 起步提示词

    我想用这篇文章的方法,让AI翻查积攒下来的记录。 https://www.working-ref.com/zh/library/archive-agents-2026-10 根据我手上的记录[例如:公司会议纪要、客户咨询、旧文献],提三个值得查的问题。我选一个就马上开始,但要先把答案已知的事重新找一遍,确认检索没问题;先大范围捞,再用便宜的模型筛,大模型读过的内容要和原件对照。如果没有可选的,就像第一个案例那样,从GLOBALISE东印度公司文书里找目录中没有的陨石坠落记录开始。

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