AI-assisted Historical Research
AI 在本项目中的真实角色 — 是研究助产士，不是替代者。
本展厅直接展示 AI 产出的 12 个 evidence cards 与 3 个研究工作区，让观众自己判断「AI 做了什么」「人类做了什么」「哪些边界由人类持有」。
AI 做了什么
| OCR | PP-OCRv4-mobile(onnx) · rapidocr-maxside2000 · 3,553 pages |
|---|---|
| 查询分解 | 中文分词 + curated allow-list + collection rule |
| FTS5 检索 | page_ocr 表 FTS5 索引 · collection filter 注入 |
| 证据合成 | evidence ledger 生成 (matched_terms / match_type / retrieval_score) |
| Claim 抽取 | research_claims 表 · claim_type ∈ {DIRECT_OBSERVATION, INFERENCE, CROSS_REFERENCE} |
| Citation ID 化 | SHUGE:p<post_id>:<page_seq> — 每个 claim 都有稳定引用 |
AI 没做什么
- ❌ 不选择研究问题（由人设定 Issue body）
- ❌ 不挑选证据（人审阅 evidence ledger → selected_for_brief）
- ❌ 不下结论（0 个 unsupported claim 是底线）
- ❌ 不写综述（research.py 输出是 brief，不进入任何人类叙事文档）
12 个 Evidence Cards
每个 card 展示一个研究问答的产出。点击 ▸ 可展开 evidence ledger。
evidence cards 是 v0.2 新增组件 — 数据来自 P5-C/P5-D 阶段的 BRIEF_READY research_runs。
3 个研究工作区
P5-D Track C 引入的跨集合研究会话持久化机制。
治理指标
| OUT_OF_COLLECTION_LEAKAGE | 0 · gate PASS |
|---|---|
| VERIFIED_FALSE_REGRESSION | PASS · 2 hits (朝天門 2 pages in 梦粱录) · 全部 out-of-collection |
| ABSTENTION (negative controls) | PASS · 12/12 negative queries correctly INSUFFICIENT_EVIDENCE |
| UNSUPPORTED_CLAIM_SENTENCES | 0 · gate PASS |
| CITATION_IDS_UNCHANGED | yes · 自 P5-B2 起保持不变 |
| PROVENANCE_UNCHANGED | yes · 自 P5-B2 起保持不变 |
Take-away
AI 让研究「可规模化的部分」变得更便宜（OCR、分词、证据合成），但判断与策展仍由人类完成 — 0 个 unsupported claim、12/12 negative control abstention、collection governance 重建幂等，这三条纪律是这条边界的具体形态。