在分析環節，人工智能提供了新的研究工具和方法，有助於開辟口述史研究的新範式與新路徑。傳統的口述史研究在分析環節主要依賴研究者的主觀解讀和歷史想象力，著重強調對個體經驗的描述和詮釋，而人工智能的引入則為口述史分析提供了更多定量分析和數據驅動的研究工具和方法。這些研究工具和方法包括：可以實現口述史資料的智能化解析的自然語言處理技術，能夠幫助研究者發現口述史資料中隱性知識和深層關係的知識圖譜和語義網絡技術，可以幫助研究者從海量口述史資料中發現有價值的模式和趨勢的數據挖掘和機器學習技術，等等。人工智能不僅是口述史分析的工具和方法，更是口述史研究範式轉變和創新的催化劑，將推動口述史研究從傳統的人文解釋學範式向數據密集型、技術驅動型的新範式轉變。
在傳播環節，人工智能開辟了一系列新的呈現模式與途徑，有助於創造更加大眾化、交互化、沉浸化的口述史體驗。人工智能與數字人文的結合開辟了口述史傳播的新路徑、新方式、新格局。比如，智能展示技術可以創新呈現方式，沉浸式現實、虛擬人、體感交互等技術的發展有助於打造身臨其境的口述史沉浸體驗；再如，智能推薦技術可以實現精準傳播，人工智能系統可以采集用戶的瀏覽行為、興趣偏好等數據，利用協同過濾、內容過濾等算法，自動為其推送相匹配的口述史內容，提高傳播的精準度和轉化率；等等。
可以預見，在不遠的將來，人工智能與口述史的融合將會更加深入，促進口述史研究觀念、方法、路徑與模式等的全方位創新，讓口述史煥發出前所未有的生機與活力。然而，我們也要清醒地認識到，人工智能並非口述史發展的“靈丹妙藥”，在帶來重大機遇的同時也帶來了諸多挑戰，比如，如何確保口述史資料的真實性與代表性，如何避免著作權侵犯、隱私洩露、數據濫用等風險，如何避免算法模型的偏見和誤讀，如何平衡技術應用與人文關懷，如何應對數字鴻溝帶來的不平等，等等。這些都是口述史研究在擁抱人工智能的同時必須慎重對待的問題。面向未來，我們既要借助人工智能提高研究水平和創新能力，也要堅守人文情懷和學術操守，以歷史學的學理自覺引領技術應用，實現人機協同、優勢互補，拓展研究的智能化實踐，打造研究與應用的廣闊前景與全新境界。 |
