ИИ «из прошлого» не знает про мировые…

Ученые создали исторические ИИ-модели, ограниченные знаниями прошлых эпох

Цюрихские исследователи разработали семейство языковых моделей Ranke-4B, которые обладают знаниями, соответствующими различным периодам XX века. Модели основаны на архитектуре Qwen3 и обучены исключительно на газетных статьях и книгах, изданных до конкретных исторических рубежей: 1913, 1929, 1933, 1939 и 1946 годов.

Ограниченное знание как научный инструмент

Каждая модель демонстрирует характерные пробелы в знаниях, соответствующие своему временному периоду. Ranke-4B-1913 не осведомлена о Первой мировой войне и пандемии «испанского гриппа», которые произошли позже. Модель также отражает гендерные стереотипы эпохи, описывая женщин-работниц как «менее способных, надежных и подготовленных» по сравнению с мужчинами. Ranke-4B-1933 не знает о последствиях прихода к власти Адольфа Гитлера в Германии.

Преодоление ретроспективного искажения

Проект решает фундаментальную проблему исторических и социологических исследований — эффект ретроспективного знания. Ученые, зная ход событий, часто переоценивают очевидность будущего для современников тех эпох. Кроме того, современные моральные нормы невольно переносятся на анализ прошлого. Традиционные ИИ-модели, обученные на современных данных, сталкиваются с той же проблемой.

Культурная психология через искусственный интеллект

Ranke-4B создает уникальное окно в прошлое, позволяя изучать культурную психологию различных исторических периодов. В отличие от развлекательных чат-ботов, которые лишь имитируют исторических личностей, эти модели действительно обладают знаниями, ограниченными информацией, доступной жителям соответствующей эпохи.

Предшественники и аналогичные проекты

Ranke-4B — не первая попытка использования ИИ для исторического моделирования. TimeCapsuleLM, обученная на текстах о Лондоне 1800-1875 годов, воспроизводит викторианский стиль общения и взгляды. MonadGPT анализирует представления средневековых людей на основе книг, выпущенных до XVII века. XunziALLM специализируется на генерации текстов на древнекитайском языке с соблюдением поэтических правил той эпохи.

Этические considerations и ограничения

Важным аспектом проекта является то, что модели могут воспроизводить предрассудки прошлого, включая расизм, сексизм и антисемитизм. Исследователи подчеркивают, что без сохранения этих исторических особенностей невозможно authentically понять, как мыслили люди в соответствующие эпохи. В целях предотвращения неправильного использования создатели Ranke-4B заявили, что не будут публиковать веса модели.

Для желающих испытать взаимодействие с «ИИ из прошлого» доступен демонстрационный вариант на платформе Hugging Face: https://huggingface.co/spaces/JoelNiklaus/Ranke-4B-1946