把 AI 请来破译几千年没人看懂的古代文字,听起来像是科幻小说的开头。但现实比小说更微妙:人工智能确实能在这个古老谜题上帮上大忙,却远没有到取代语言学家的时候。

AI 擅长找规律,人负责下判断
核心结论其实很朴素——AI 极其擅长发现模式,但真正的解读仍依赖人类洞察。用一篇由都柏林城市大学研究者撰写、经 Ars Technica 转载的分析文章的话说:AI 没有想法,工程师才有;AI 扮演的角色是研究助理,而不是破译者。
换句话说,AI 是给语言学家”超级充电”的直觉放大器,把原本需要数月乃至数年的人工交叉比对,压缩到几分钟之内。它可以扫描整个语料库、指出人类肉眼容易忽略的重复序列、预测残损铭文中缺失的字符,甚至在已知语族的前提下做”跨语言迁移”。但统计模式匹配无法凭空制造含义,这是它的硬天花板。
线形文字 A:一场仍在审查中的豪赌
最典型的例子是线形文字 A(Linear A)。它是青铜时代克里特岛米诺斯文明的书写系统,被语言学家称为”语言隔离体”——与任何已知语言都没有确认的亲缘关系,既没有像罗塞塔石碑那样的双语对照文本,也没有已知的”锚”语言。更麻烦的是,它全部存世的文字大约只有 7500 个字符,少到几乎任何假设都能找到零散的支撑证据。
2026 年 6 月,一名自学成才的 AI 工程师兼业余语言学家声称取得了突破。他的起点是一个猜测:某段祈祷铭文里的一个未知单词,可能源自意为”居住”的闪米特词根。他编写 AI 脚本,用这个音位模式去测试整个线形文字 A 语料库,最终自称给 40 个符号赋予了读音,并编出了一部 408 词的词典,进而认为线形文字 A 是闪米特语族(含希伯来语、阿拉姆语等)的一个已灭绝成员。
这一主张目前仍在审查中。问题在于:语料实在太小,结论很容易陷入”伪证”风险——你先有了一个想法,AI 帮你找到支持它的碎片,但碎片不等于真相。
伊特鲁里亚语与乌加里特语:两种命运
同样缺乏”锚”的还有伊特鲁里亚语(Etruscan)。它是罗马帝国兴起前在意大利使用的语言,今天只从短小的葬礼铭文中收集到部分词汇,语法和深层含义至今仍困扰着学者。AI 在这里同样只能充当模式测试的辅助,谈不上完整破译。
真正成功的先例出现在乌加里特语(Ugaritic)身上。这是一种约公元前 1300 至 1190 年用于今叙利亚乌加里特城的灭绝闪米特语。研究者采用”跨语言迁移”的方法:在已知语族的前提下,用训练好的模型去推断相近的未知语言模式——就像懂了西班牙语,再去猜葡萄牙语。麻省理工学院(MIT)早在 2020 年就报道过,这套思路已经成功应用于乌加里特语等古文字。
缺了”锚”,算力也无能为力
两类案例放在一起,规律就清楚了:只要存在可靠的”比较锚”——无论是已知的亲属语言,还是双语对照文本——AI 就能把人类的假设快速放大、验证;而一旦锚缺失或残缺,再强的算力也无法无中生有地制造意义。
这也解释了为什么破译领域至今仍依赖独立专家审查和同行评议,而不是统计置信度打分。必须分清两件事:”AI 发现了某种模式”不等于”AI 找到了正确的含义”。
回到线形文字 A 和伊特鲁里亚语:在出现可靠比较锚之前,AI 在这一行的角色,注定还是那个”非常快的老谜题人类助手”。它能大幅降低参与的门槛、压缩验证的时间,却破不开最后那道需要人类直觉与严格审查共同把守的门。
来源:Ars Technica(转载自 The Conversation,作者 Jane Adkins,2026 年 7 月 29 日)







