AI（GPT4V） 和人文科学的未来
Translating Latin demonology manuals with GPT-4 and Claude.
11 creative ways to use GPT-4's vision features in ChatGPT.

这两篇文章可以结合看。第一篇作者使用 GPT4 和 Claude2 翻译一本 1200 页的魔鬼学（Demonology）书籍，主要通过 OCR 文本放入模型中翻译并提取，最终结论是 Claude 在处理和提取更长上下文文本时优于 GPT4（100k tokens），LLM 将成为辅助原始材料翻译和分析时必不可少的工具，但无法替代研究员。

AI 人文科学的研究实例（Digital Humanities）我前面有分享文章，提到 AI 在模拟人社会行为时可以提供大量有效参考样本。这里 AI 主要辅助史学研究和学术遗产处理，AI 可以根据不完美原材料提供猜测，如早期印刷时「光学字符识别 OCR」出现的乱码文本；大型语言模型拥有大量历史数据背景；再结合目前的 GPT Vision 版本可以更全面总结和分析材料。
AI could replace humans in social science research

第二篇文章介绍了 GPT4V 主要用途，作为多模态版本（Vision/ Voice）， GPT4V 可以在编程中根据截图和绘图重建仪表板、解释图片模因、教育辅导/作业分析、设计建议等，最后也提到了在历史手稿中的破解和翻译（OCR 识别），人文学科的游戏规则改变。

德国社会学家尼古拉斯·卢曼，一生共创作 90000 多条 Zettelkasten 卡片笔记，50 多本书、数百篇论文、150 多份未出版手稿。现在关于卢曼学术遗产翻译和编辑的项目仍在继续，其中一个项目已持续到 2030 年（Niklas Luhmann – Theorie als Passion. Wissenschaftliche Erschließung und Edition des Nachlasses）。而卢曼的卡片盒笔记都是手写纸质卡（Antinet Zettelkasten），滑片箱作为沟通伙伴，以母语德语手写为主，因此其学术遗产翻译量和难度巨大，而现在 GPT4V 或将能助攻和加速该项目。

Reference
关于卢曼介绍 Zettelkasten 原始论文

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