重磅发布！AI影响历史学的17个“小发现”

未来已来，历史学也不例外。

AI已经融入历史学教学研究的日常：有人用它找史料，有人让它梳理文献，也有人拿它讨论论证……

使用越来越普遍，新的问题随之浮现。2026年10月18日至29日，@历史研习社发布了AI来了，历史学怎么办？——高校历史学师生AI使用真实情况调查，共回收85份问卷。基于问卷数据分析，提炼出17个有意思的小发现，供有兴趣的读者一起交流探讨。

发现1：学生占参与者7成以上

学生占了本次调查参与者的七成以上。本科生30人，占35.3%；硕士研究生20人，占23.5%；博士研究生12人，占14.1%，三类学生合计62人，占72.9%。此外，高校教师13人、博士后3人、其他身份7人。参与者覆盖本科、硕士和博士等不同学习阶段，也包含从事教学和研究的人员。学生人数最多这一构成，决定了阅读后面的使用、培训与职业预期数据时，需要特别留意学习者的体验和需求。

图01｜参与者身份构成

发现2：样本来自至少46所高校

合并“北大／北京大学／pku”等同校填写后，至少可以确认参与者涉及46所高校，包括43所内地高校和3所港澳高校。按填写的学校或单位所在地，可确认内地73人，香港、澳门3人，国外或仅填“境外”2人，尚无法确定7人。在能够确认类别的67名内地高校受访者中，22人来自11所985高校，占32.8%；45人来自32所非985高校，占67.2%。

图02｜所在高校或单位的地域

图03｜可确认类别的内地高校受访者

发现3：中国古代史方向参与者最多

中国古代史是参与者选择最多的研究方向，共35人，占41.2%；其次为中国近现代史24人，占28.2%，世界史21人，占24.7%。史学理论及史学史有10人选择，考古、文博及文化遗产相关领域有8人选择。参与者的专业方向覆盖文本研究、理论研究和文博等不同领域，其中古代史方向的参与最集中。

图04｜主要学习或研究领域

发现4：76.5%使用者每周多次用AI

AI已经进入这批受访者的日常学习和研究。85人中，81人最近半年使用过AI，占95.3%；在使用者中，几乎每天或每周数次使用的合计62人，占76.5%。这种普及也能从周围人的使用情况得到印证：61.2%的受访者观察到，身边多数人或几乎所有人都在使用AI。AI已经成为经常调用的工具。

图05｜四分之三使用者每周多次用AI

发现5：DeepSeek是最常用的AI工具

DeepSeek在受访者中的覆盖面明显领先。60人最近半年用过DeepSeek，占70.6%；豆包为33人，占38.8%，Kimi为16人，占18.8%。这一差距值得重视，也留下了一个问题：为什么是DeepSeek？。而不是豆包、kimi、千问、workbuddy？

图06｜七成受访者用过DeepSeek

发现6：47.1%受访者用过海外主流AI

海外主流AI在这批受访者中的使用相当广泛。ChatGPT的使用比例达到38.8%，与豆包持平；Gemini为18.8%，Claude为8.2%。三者合并去重，40人用过至少一种，占47.1%。对科研人员而言，同行使用的工具已经具有全球性。参与同一场学术竞争的同行，不同科研工具是否会影响学术竞争赛道？

图07｜近半受访者用过海外主流AI

发现7：用AI找史料、理文献很普遍

AI正在承担研究助理的角色。81名使用者中，67.9%用它检索文献、寻找史料线索，56.8%用它讨论史料解释、论证思路或文章结构，55.6%用它阅读、概括或比较学术文献。这三项排在最前面，呈现了相当清楚的使用方式：寻找材料、梳理已有研究，再把想法拿出来讨论。AI因而进入了研究准备和论证组织的多个环节。相比之下，直接用它起草作业或论文文字的占28.4%。研究助理式的使用，比直接起草文字更常见。

图08｜用AI找史料、理文献

发现8：70.4%使用者发现过引文出处错误

文献和出处不可靠，是使用者遇到最多的问题。81名使用者中，70.4%发现过AI编造或错误标注文献、引文及出处；分别有54.3%遇到过忽略史料语境、文本差异或版本问题，以及把推测写成事实、把学术争议写成定论。人名、地名、年代和事件等事实错误，也有50.6%的人遇到过。这些问题正好落在历史研究最看重的环节：材料是否存在、文本如何理解、证据能够支持怎样的结论。

图09｜七成使用者发现引文出处错误

发现9：仅13.6%明确表示用AI会主动“披露”

使用AI已经相当普遍，“用过即说明”却没有成为普遍做法。只有13.6%的使用者表示，只要用过AI就会说明；30.9%根据参与环节和程度自行决定，19.8%仅在有明确要求时说明。现有要求尚未促成一致、稳定的披露行为，主动说明与否仍较多依赖个人判断和具体场合。需要区分的是，另有24.7%尚未提交或公开涉及AI使用的成果，不能把他们算作隐瞒。真正值得关注的是，工具已经普及，披露却仍缺少同样稳定的执行，单靠自觉无法保证使用情况被充分呈现。

图10｜仅13.6%表示用过就说明

发现10：文献检索、资料整理最常用

受访者最认可的AI价值，是提高文献检索和资料整理效率。在回答具体有利影响的77人中，84.4%选择了这一项，明显高于其他选项；71.4%认可AI辅助识读、翻译史料、降低阅读障碍，63.6%认为它能够提供不同观点、拓展思考角度。受访者感受到的收益首先落在具体研究劳动上：资料更容易搜集，阅读障碍有所降低，已有观点更方便梳理。

图11｜检索与整理最获认可

发现11：七成担忧减少原始史料阅读

对AI的担忧已经涉及史学训练本身。在回答不利影响的77人中，80.5%担心错误或虚构信息造成误导，70.1%担心减少对原始史料和完整文献的阅读，64.9%担心依赖现成答案、减少独立思考，63.6%担心史料识读、语言等基本功弱化。这些选择指向一种共同风险：当检索、概括和翻译越来越方便，学习者可能直接接受加工后的答案，绕过原文阅读和独立辨析。

图12｜七成担忧减少原始史料阅读

发现12：学校对AI系统培训严重缺失！

个人已经频繁使用AI，学校的系统培训却没有充分跟上。只有11.8%的受访者知道所在学校或单位开设了面向历史学专业的正式课程，21.2%表示现有历史学课程加入了相关内容；更常见的是讲座、工作坊或短期培训，占38.8%。这与前面95.3%的使用比例和76.5%的高频使用比例形成了明显落差。工具已经进入日常研究，课程化教学的覆盖却仍有限。

图13｜学校开课跟不上个人使用

发现13：27.1%明确欢迎AI参与作业论文

个人广泛使用AI的同时，部分学校或单位仍禁止将其用于作业或论文。11名受访者选择了“总体禁止用于作业或论文”，占12.9%。与之并存的，是29.4%的受访者表示不同课程、教师或部门要求不同，另有27.1%表示允许使用，但必须遵守明确范围或披露要求。AI已经成为常用工具，教学管理却呈现禁止、附条件允许和要求不一等多种状态。

图14｜部分学校禁止AI参与作业论文

发现14：来自学校的支持普遍很少

学校对AI的支持，还没有充分落实到师生的日常使用。只有12.9%的受访者表示，所在学校或单位提供AI账号、访问渠道或费用支持；表示提供咨询指导的占14.1%，提供使用规范及案例说明的也只有14.1%。这些数字涉及工具怎么获取、遇到问题找谁、怎样规范使用等具体事项，与个人普遍使用AI的现实并不匹配。

图15｜账号、咨询与规范支持都少

发现15：最想学史料整理和文献检索

受访者对AI培训的需求，已经具体到历史研究的实际任务。42.4%希望学习AI辅助史料整理、分类与数据库建设，37.6%希望学习学术检索、文献阅读与综述，34.1%希望学习古籍、档案及手写史料识读，这三项排在最前面。相比之下，选择基础操作与提问方法的占17.6%。学习者希望把AI用于手头的材料和问题，进一步掌握整理、识读和研究的方法。受访者所期待的，是贴近史学工作过程的技能训练。

图16｜最想学史料整理和文献检索

发现16：52.9%受访者更担忧职业前景

超过一半受访者因AI发展而更加担忧职业前景。52.9%表示担忧增加，其中23.5%明确选择“明显增加了担忧”；表示信心增加的只有22.4%。工具用得频繁，并没有让大家对未来更加安心。把这一结果与课程、咨询支持不足放在一起看，历史学培养对AI变化的回应滞后，也是理解这种焦虑的重要背景。工具迅速进入研究，学习者却仍需判断哪些能力会更重要、现有训练是否够用。

图17｜过半受访者更担忧职业前景

发现17：用AI处理大批材料最受期待

AI正在影响研究者对选题可行性的判断。58.8%的受访者表示，今后选择研究方向时，会更重视能否借助AI处理以往难以处理的大量材料；41.2%会更重视数字人文、数据分析等方法，38.8%会更重视跨语言、跨区域或跨学科研究。这三项排在最前面，说明受访者期待AI扩大能够处理的材料范围和问题规模。过去因材料太多、语言门槛或技术要求而搁置的题目，今后可能被重新考虑。AI对研究的影响，或许已经进入选题标准和研究计划的考量之中。