古典文学研究领域中，人工智能技术的运用正逐渐受到广泛关注。不过，其在实际应用中的成效各异，既有显著成就也存在不少问题。这一现象构成了当前学界在探索人工智能如何融入古典文本研究过程中的一个复杂局面。
中文检索不理想
在古典文本研究领域，人工智能的应用探索涵盖了多个方向。特别是在文献检索环节，显著的语言差异现象值得关注。实践过程中，我们发现以中文提问进行文献检索的效果并不理想。例如，在搜索特定古典学术资料时，中文提问往往只能获取数量有限且关联性较弱的文献。反观英文检索，其结果则更为丰富和精确，能够有效地找到大量相关文献。这种语言差异揭示了人工智能在处理不同语言环境时的检索效能存在显著差异。
人工智能算法的设计倾向于以英文为主的语言体系，这在一定程度上导致了对于中文等其它语言的适配性不足。这一现象对于中国古典学研究者而言，构成了一个不可忽视的挑战。众多国内学者在使用人工智能辅助研究时，若过分依赖中文搜索结果，可能会限制其研究的广度和深度。这或许暗示着，中国有必要开发出专门针对古典学研究、且能适配中文的人工智能系统。
多样的应用方式
人工智能在古典文本研究领域展现出多元化的应用模式。其应用范围广泛，包括文本数字化等众多领域。在文字识别方面，人工智能能够自动识别较为清晰的古希腊语截图。在残缺文本复原方面，人工智能具备一定能力，但该能力尚待进一步优化。以文献定位为例，人工智能能够对文献的年代、空间、作者等关键信息进行精准定位。然而，在实际应用中，也暴露出不少问题。
在文献语言分析领域，该系统尚存在众多不足之处。对于综合性古典文献的分析，系统往往难以全面且精确地捕捉到语言的复杂特性。尽管在文本校勘方面，系统具备一定的校勘能力，但误差问题仍较为常见。以上情况反映出，尽管人工智能的应用形式多样，但在应用深度和准确性方面，仍需进一步提升。
提问能力差异
人工智能产品在提问能力上存在显著差异。例如，Copilot的提问能力能够超越文本边界，处理《伊利亚特》时，它有时会基于对全文的全面理解来提问。相反，当进行古典学家相关主题的写作训练时，GPT与Gemini各自展现出独特的提问能力。
GPT在信息收集的准确性以及语言风格的多样性方面显著超越了Gemini。这一现象表明，不同的人工智能系统各自拥有独特的长处与不足。研究者在使用这些系统时，需根据具体需求作出选择。例如，若研究重点在于信息准确性，GPT可能是更合适的选择；然而，针对其他特定的需求，则可能需要综合考虑其他人工智能产品。
翻译能力差异
翻译能力方面，差异现象显著可见。这一现象主要表现在对各类文本的翻译处理以及不同语言版本的对比上。特别是在诗歌翻译领域，人工智能的翻译效果并不出色。例如，免费版的GPT在中文翻译方面不及Gemini，其不足之处在于未能充分还原诗歌的韵律感。即便在明确要求体现诗歌文风的情况下，其翻译结果依然显得不够流畅和工整。
碑铭翻译领域亦然。面对相对简单的丧葬或荣誉铭文，人工智能尚能应对自如。然而，遇到复杂的法令铭文，尤其是残缺不全的部分，其翻译能力则显得不足。对于那些缺乏现代语言译文的碑铭史料，学生使用时面临诸多困难。若缺乏古代语言的基础，更无法对译文进行校对，使用过程中风险较高。
Gemini能力特色
Gemini具备其独有的能力特质。在制作阅读理解题目与执行语法分析方面，它展现出了较为全面且系统化的能力。其设计的题目既涵盖了基础知识，又具备一定难度，非常适合本科生及初学者。这样的设计有助于他们循序渐进地掌握古希腊语的语法结构和阅读技巧。
然而，Gemini存在明显不足，目前尚不能有效处理断简残篇、铭文，以及通过OCR技术从图像中提取的古希腊语文本。这一缺陷在古典学研究和教学实践中造成诸多不便。尽管近期有AI嵌入浏览器技术能在一定程度上缓解这一问题，但Gemini自身的这一不足仍需加以改进。
潜在影响与担忧
碑铭学教学中，若开源限制得以解除，Ithaca应用有望成为未来教学不可或缺的实践组成部分。一方面，该应用确实为研究提供了便利，有助于提高初学者查阅和整理史料的速度。然而，另一方面，过度依赖AI可能导致读者在阅读古典语言时失去乐趣，注意力主要集中在校对译文准确性上。这引发了人们对于如何在享受人工智能便利的同时，保持古典学研究的传统价值和乐趣的思考。
