私は以前、AIが歴史研究を強化する際の落とし穴とユースケースについて書いたことがありますが、2024-25年以降、状況は大きく変わりました。今週のGPT-6 SolとOpus 5.5の競合リリースに際して、これらのモデルを文書の書き起こしのような「リサーチアシスタント」タイプの機能を実行するだけでなく、実際に既存の歴史的問題を解決しようとするための初期の結果をいくつか共有しようと思います。要するに、協力的なグループで働く歴史家を現在のフロンティアモデルとペアリングすることで、私の見解では、歴史的知識と解釈における数多くの進歩が生み出されるでしょう。これらの多くは非常に意味のあるものになる可能性があると推測しています。

数学の分野で見てきたように、これらのモデルは、LLMが常に「扱いやすい」と表現する問題のセットがあるときに最もよく機能します。上記の要因は、フロンティアAIが合理的に支援できる歴史的な「未解決問題」の種類がかなり限られていることを意味します。暗号学とコードブレイキングに関わるもの（例えば、Astraが1941年のドイツ軍通信と第一次世界大戦のドイツ無線暗号を解読するのを見てください。またはDaniel Bourdeauがここで行っている研究、あるいはエリザベス朝のオカルティストJohn Deeのコード化された魔法の本、Liber Loagaethを解明するためのGPT-6 Astraの私自身の試み）。翻訳と翻案を通じてテキストを追跡すること。この例として、GPT-6 Astraを使用して、Isaac Newtonがフランスの錬金術テキストからラテン語に自由に翻訳した一節の正体を特定することができました。これは以前にはなされていなかった識別のようです。

個別のニッチなサブフィールドでのみ報告されている、またはまだ学術に統合されていない既存の発見間のリンクを描くこと。この最後の点は、これらのツールが歴史研究者のために開く最も影響力のある新しい方法になるかもしれません。例えば、解読に抵抗していた1941年7月10日のエニグマメッセージをAstraが破った記事を読むと、重要なブレークスルーはコードブレイキング自体とは何の関係もなく、利用可能な情報の全範囲に気づいたことにあることがわかります。歴史暗号学研究家のFrode Weierudは次のように書いています：私たちはまだGPT-6 Astraのログを分析して、それがどのようにブレークを実行したかを正確に確認しています。