文章摘要
【关 键 词】 AI、死海古卷、圣经研究、碳14定年、笔迹分析
科学家利用人工智能技术重构了《死海古卷》的历史时间线，揭示了部分古卷的实际成书年代比传统认知更早，并可能为《圣经》作者归属问题提供新线索。这项跨学科研究结合放射性碳定年与机器学习笔迹分析，开发出名为Enoch的AI模型，其成果显著超越了传统古文字学方法。研究发现两卷《死海古卷》是《但以理书》的最早片段，而《传道书》很可能完成于公元前三世纪，而非传统认为的所罗门王时期。
研究团队来自格罗宁根大学、南丹麦大学等机构，他们对24份古卷样本进行系统分析。在碳14定年环节，研究人员采用创新的溶剂萃取法去除脂肪类物质，确保测定准确性。结果显示，哈斯蒙尼式文字的出现时间可追溯至公元前二世纪上半叶，希律式文字则更早地与前者共存，这挑战了原有关于两种字体演变顺序的学术共识。Enoch模型通过分析笔迹的微观几何特征，建立了独特的年代预测系统，其79.3%的未定年手稿分析结果获得古文字学家认可。
该方法学突破体现在三个方面：首先，Enoch是首个整合碳14概率分布与图像输入的完整机器学习模型；其次，它仅需少量样本即可实现可靠预测；第三，模型具有可解释性，能清晰展示判断依据。特别值得注意的是，AI确认《以赛亚书》大卷轴由两位同时期的抄写员完成，推翻了部分学者关于分期抄写的假说。对于4Q114号《但以理书》残卷，碳14结果与其文学历史背景高度吻合，支持其为现存最早版本。
这项研究对犹太历史文化研究产生深远影响。早期文字证据表明，在哈斯蒙尼王朝崛起前，犹太地区就已存在活跃的抄写活动，如4Q109号《传道书》抄本可能早至公元前三世纪。Enoch模型的应用不仅限于死海古卷，其方法论框架可推广至其他古代文献研究。研究人员强调，随着新考古发现增加训练数据，模型精度将持续提升，为历史文本研究开辟全新路径。
技术层面，研究采用双盲验证机制：碳14测定由两台加速器质谱仪独立完成，AI分析则通过训练-测试集划分、图像分割和留一法三种方式交叉验证。模型输出的概率分布与误差估计，相比传统单一断代更具科学性。古文字学家评价该方法”将主观经验转化为量化指标，在保持学术严谨性的同时大幅提升效率”。这项突破性成果发表于《PLoS ONE》期刊，标志着数字人文与考古学的深度融合进入新阶段。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 4813字 | 20分钟 ]
【原文作者】 新智元
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★★
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