## 821｜用AI Agent破解甲骨文，四步走工作流的灵感来自两千年前

你好，我是快刀青衣。欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

有一道知名的悬赏题，挂在那儿好多年了：破译一个未释读的甲骨文单字，奖励10万元人民币。什么叫释读？释就是认出这个甲骨文字，对应今天哪个字、读什么音。而读的意思就是解释它在商代句子里是什么意思、怎么用。

你听我这么一说，是不是觉得有点懵？直觉上应该是“解释”的“释”表示什么意思，而“读书”的“读”字应该是读什么音。其实我也是今天才知道，在甲骨文、金文研究里，“释读”两个字正好跟我们现代人的用法相反。

这事儿说简单吧，就是认个字。说难吧，自1899年甲骨文被发现以来，全球顶尖的古文字学家们已经较劲了一百多年。每一个未破解的字，都是一段三千五百年前的文明碎片，静静地刻在龟甲和兽骨上，等人来读。

你想想那是什么场景。商朝的巫师或者史官，拿着刀在龟甲上刻字，记录的是王室的占卜：今天打猎能有收获吗？这场战争会赢吗？三千五百年后，我们坐在电脑前，看着屏幕上那些弯弯绕绕的符号，还是读不懂。

目前已知的甲骨文单字大约有4500个。其中只有约1500个被成功释读，里面还有约三分之一存在学术争议，剩下的将近3000个字，占总数约68%，至今完全没人能解。中国文字博物馆的悬赏令挂了好些年，来认领的寥寥无几。

我看了一下，悬赏令是2016年发布的，到现在十年了，一共公布了两次结果，分别是2018年和2023年，也只有三个人拿到了10万元奖金。这充分说明了一件事：甲骨文释读不是努力就能解决的问题，它要求研究者同时精通古文字学、历史学、考古学，还要熟悉殷商时期的政治制度和社会文化，缺一不可。

上周，吉林大学联合东京大学发表了一篇论文，题目有点长，叫做《通过基于部件的多模态知识增强使大模型专精于甲骨文释读》。听起来就有点不明觉厉，但核心意思很清楚：他们让AI Agent第一次真正开始“释字”了。

注意，我说的是“释字”，不是“认字”。就像我前面和你提到的，这个字的差别，是这篇论文最值得聊的地方。在此之前，所有把AI用在甲骨文上的研究，本质都是图像识别。你把一张甲骨文字符的图丢给模型，它在已知的字符库里找最像的那个，然后告诉你“这是个什么字”。这叫闭集识别，模型只能在已知答案里挑，遇到没见过的字，什么都做不了。

这样做，本质上是把甲骨文研究降级成了“连连看”。给你一堆已知答案，让你去配对。而那3000个没人认识的字，这套方法压根帮不上忙，因为根本没有已知答案。

而今天我要和你分享的这个研究，做的事情完全不同。他们没有让AI去“对答案”，而是让AI去“推理字义”——面对一个从来没被释读过的甲骨文，AI能不能自己想出来这个字可能是什么意思？

这里有个我觉得特别优雅的设计。研究团队把两千年前许慎在《说文解字》里总结的“六书理论”，编码进了AI的工作流。六书，说白了就是汉字的造字逻辑：象形、指事、会意、形声……古人造字不是乱来的，每个字都是有结构、有逻辑的。许慎在东汉时期花了数十年写成《说文解字》，系统整理了这套方法，没想到两千年后，这套理论被一群计算机科学家编码进了AI流程里。

具体来说，研究团队设计了四步走的AI Agent流程，模拟人类古文字学家拆字解义的认知过程：

第一步，识别部件。一个甲骨文字是由若干“零件”拼起来的，先把零件认出来。他们用了一个叫做DINOv2的视觉模型，Top-5准确率做到了91.6%，也就是说，绝大多数情况下，正确的部件都在前五个候选里。

第二步，检索语义。认出部件之后，去知识图谱里查：这个零件是什么意思？它在其他字里是怎么用的？

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026041523/1907251409359513352/041523.png)

第三步，推理结构关系。这两个零件放在一起，是象形组合、会意、还是形声？比如“好”字，左边是“女”，右边是“子”，两个部件合在一起，会意“女性与孩子亲密，象征家庭之爱”。再比如“采”字，上面是“爪”（手、爪子），下面是“木”（草木、树木），合起来是“手从树上摘取果实”。这种拆解方式，看一眼就明白了。

第四步，生成释读。把上面所有信息综合起来，给出这个字可能的含义。这套逻辑，和一位经验丰富的古文字学家坐下来研究一个新字的过程几乎一模一样。

为了支撑这套框架，他们还做了一件很扎实的基础工作：从零标注了一个甲骨文部件级数据集，叫OB-Radix。三位考古学博士生，拿着标注工具，一笔一划把1022个甲骨文字符图像里的1853个部件全部标出来，共耗时70人时，标注报酬2450元。

这个数字让我印象挺深的。2450块钱，换来了全球第一个部件级甲骨文数据集。虽然1853这个参数量跟其他动不动上千亿参数的数据集，在绝对数量上差得太多，但这1853个部件可全都是从我们的甲骨文里从零拆出来的，从价值上看，绝对不输给那些千亿级别的数据集。

要知道，在这之前，所有甲骨文AI数据集都是字符级的，也就是只知道这个图像是哪个字，不知道这个字里每个部件是什么。而部件，恰恰是让AI能够“推理”而非“认字”的关键。

那效果怎么样？数字挺震撼的。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026041523/1907251410430072912/041523.png)

GPT-5在没有这套框架的情况下，释读质量的评分是0.102，接近于“完全不可靠”。接入这套框架之后，直接飙到了0.558，基本达到“可以接受”的水平。

简单来说，相当于满分100分的考试，在没有这套框架之前，哪怕全球顶尖的AI模型，也只能得10分，但有了这个框架和小数据集，得分一下子提高到了55.8分。

不过，你一听这个数字就能知道，虽然AI进步很大，但只能说非常努力，成绩上还没有及格呢。而且跟人相比，AI还远远比不上顶尖古文字学家。那10万一个字的悬赏，AI暂时还拿不走。

此外，变体字领域，更是AI的失误重灾区。什么是变体字呢？就是同一个字在不同甲骨上可能有几十种写法。毕竟当年可没有标准印刷字体，这套基于部件的方法在变体字识别上基本失效，GPT-5的识别率只有5.13%，Claude干脆是0%。甲骨文变体字没有一致的部件结构，“拆零件”这招在这里行不通。

论文里还有一个有意思的发现：在多智能体工作模式下，Qwen3-VL模型负责检索、DeepSeek-R1模型负责推理，这个组合在多项指标上表现最优。

你看，术业有专攻这件事，在AI协作里同样成立。就像你不会为了省事让一个牙科医生来给你做心脏手术，在精度要求高的任务上，让专才各司其职，比让一个通才包办要靠谱。当然，代价就是token消耗变为原来的1.67倍。不过我觉得在这种超复杂的任务和场景下，这个代价哪怕再翻一倍都合理。

读完这篇论文，我最大的感受不是“AI要破解甲骨文了”，而是：这篇论文是在教AI像专家一样拆字、推理、思考。它的方法论，理论上可以迁移到任何有组合结构的古文字系统，比如楔形文字、玛雅文字，都可以用类似的范式来做。

说到这儿，我突然想起北大历史系教授赵冬梅老师在2025年《文明之旅》的一场线下活动中，分享的一件自己使用AI的事情。赵老师是国内顶尖的宋史专家，也是《文明之旅》的学术顾问。2025年她在研读《文献通考》，这是宋末元初史学家马端临编撰的典章制度通史，做宋史研究绕不开的文献。翻着翻着，她对里面一篇元朝文书来了兴趣，想重新做标点和整理。

麻烦的地方在于，元代文书有大量从蒙古文直接翻译过来的汉语，行文风格非常怪，不像典雅的古文，很多地方读起来完全不知道什么意思。赵老师说，文字释义上，AI给了她“不少帮助”。

赵老师后来把AI定位成自己的“研究小助手”，帮忙解读读不懂的东西，搜集相关论文和著作。她也清醒地说，AI之所以能做这些，前提是有真实的人在研究、在发表，AI才有东西可以学。

今年年初在脱不花的《长谈》春分小聚会上，赵老师也跟我说，从Get笔记到GetSeed录音卡，对她的工作和生活帮助非常大。因为人文历史方向的学者做研究，很多想法和灵感并不是要求一定要坐在书房里才能产生，有些就是在外出徒步的过程中、晚上散步的时候，一些阻碍很久的难题可能就突然有了新想法，赶快用AI记录下来，时间长了，积累的很多灵感对研究非常有帮助。

你看，在赵老师看来，AI就是个人能力的放大器。所以，不要再说什么AI来了，文科就没有前途了，就要被人工智能全部替代了。

此外，我每隔一段时间也会看到有同学说：我找不到AI可以用的地方，我的工作太传统了，AI跟我没什么关系。每次看到这种留言，我都想问一句：你的工作，难道比研究甲骨文更传统吗？

我觉得问题从来不是“AI能不能用在我的工作上”，而是“我有没有认真想过，AI可以帮我做什么”。

就像这篇甲骨文论文，他们做的第一件关键事，不是训练模型，不是标注数据，而是想清楚了一件事：AI处理甲骨文，应该像古文字学家一样拆字推理，而不是做图像匹配。这个想法本身，就是这篇论文最有价值的地方——不是模型，不是数据集，而是那个“AI应该像古文字学家一样思考”的框架。

而且这篇论文还展示了跨界人才的重要性。两千年前许慎在《说文解字》里的办法，他肯定想不到会在2026年成为一套AI智能体工作流。这个解决问题的方式，重点不是写代码的能力有多牛，而是文科生的思维和知识沉淀。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 论文地址：
> https://arxiv.org/pdf/2604.06711

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026041523/1907251443716633240/041523.png)
