LLMを使用して錬金術の知識を追跡し、17世紀の手紙を解読する

AIラボは歴史研究への資金提供を開始する必要がありますGPT-6とOpus 5.5を使用して錬金術の知識を追跡し、17世紀の手紙を解読するBenjamin Breen 2026年9月24日 912 シェア私は以前、歴史研究を補強する上でのAIの落とし穴とユースケースについて書いてきましたが、2024年から25年にかけて状況は大きく変化しました。今週のGPT-6 SolとOpus 5.5の同時リリースに際し、これらのモデルを「リサーチアシスタント」のような機能だけでなく、既存の歴史的問題を実際に解決するために使用した初期の結果を共有しようと思いました。TLDRは、協働グループで歴史家が現在の最先端モデルとペアになることで、歴史的知識と解釈において数多くの進歩を生み出すだろうということです。それらの多くは非常に意味のあるものになるだろうと推測しています。昨年まではそうではありませんでした。AIラボ、歴史研究者、および資金提供機関は、これらの協力を積極的に追求すべきだと考えます。シェア牽引力を見つける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「解ける」と説明する問題のセットがある場合に最も良いパフォーマンスを発揮します。つまり：•その分野の専門家は、解決が必要な問題のグループをすでに特定していますか？•これらの問題に答えるために必要なデータは完全にデジタル化され、アクセス可能ですか？•問題は、最先端AIモデルの「スパイク」した能力、すなわち多言語推論、高度な数学、および/または大規模データセットや学際的なサブフィールドを横断する自律的なリサーチを実行する能力に適していますか？•カスタムコードの作成を含むソリューションに適していますか？•最も重要なこと：潜在的な解決策は明確に証明または反証できますか？（この最後の点は、私には、推論モデルが数学の分野で広まったが人文科学分野では広まらなかった理由の鍵だと思います。）上記の要因は、最先端AIが合理的に支援できる歴史的な「未解決問題」の種類がかなり限定されていることを意味します：暗号化とコード解読に関わるもの（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した例、またはDaniel Bourdeauがここで行っている作業、あるいは私がGPT-6 Astraを使用してエリザベス朝のオカルト主義者John Deeの暗号化された魔術書Liber Loagaethの状況を理解しようとした試みを見てください）。翻訳や翻案を越えてテキストを追跡する。この例として、アイザック・ニュートン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同一性を、以前は特定されていなかったと思われるものですが、GPT-6 Astraを使用して特定することができました。1既存の発見を結びつける。これらの発見は、離散的またはニッチなサブフィールドでのみ報告されているか、まだ学術研究に統合されていないものです。この最後の点は、これらのツールが歴史研究者に開く最も影響力のある新しい方法になる可能性があります。例えば、Astraが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解読したレポートを読むと、鍵となるブレークスルーはコード解読自体ではなく、利用可能な情報の全範囲に気づいたことであることがわかります。歴史的暗号研究者のFrode Weierud氏は次のように述べています：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把握しています。そして驚くべき詳細を発見しています。2026年7月、私は1941年メッセージリストのウェブページで次のような発表をしました：注：2026年7月、ドイツ連邦公文書館での調査により、暗号化されたものと平文の両方の無線メッセージのいくつかのコレクションが明らかになりました。これらのメッセージコレクションの1つは、SS-Totenkopf師団の兵站コマンド、Nachschubführerのものでした。これらのメッセージの多くはIb（兵站担当官）無線局に送信され、このリストのメッセージと同じでした。他のものは新しいですが、おそらく関連しています。これらの新しいメッセージは、メッセージ番号の後にNF（Nachschubführer）というインジケーターが付いた1941年メッセージリストに追加され、これらのメッセージ番号がNF番号付けに属することを示しています。すべてのNFメッセージは送信済みであるため、メッセージ番号は青色です。GPT–6 Astraは、ドイツ連邦公文書館に関するこの注記を発見したようです。この注記の興味深い点は、人間の専門家でさえ、GPT-6 Astraがこれらの情報の断片をどのように収集し、それを使用して解決策を見つけたのかを完全には理解していないことです。Weierud氏は次のように述べています：GPT–6 Astraが言及しているファイル参照、RS 3–3/20aおよびRS 3–3/63bは正しいですが、Crypto Cellar Researchウェブサイトでは利用できません。GPT–6 Astraはプライベートコレクションに言及していますが、それが何であるか、連邦公文書館のデジタル化されたコレクションにアクセスできたのか、あるいは他の場所でこれらのファイルを見つけたのかは不明です。Hugging Faceのインシデントの影がここにあります：これらのモデルは、解ける問題と見なした問題に対しては、狂気のように執着します。彼らは、人間の専門家が追跡するのが難しい方法で、潜在的な解決策の検索を可能な限り押し進めます。現在何ができるか私は上記で、GPT-6 Astraを使用してJohn Deeの暗号化された原稿Liber Loagaethを「解決」しようとしたと述べました。Deeは私のお気に入りの歴史上の人物の一人です。もし彼について聞いたことがなければ、彼のWikipediaページをお勧めします—彼の物語は無限に魅力的で奇妙です。他のことの中でも、Deeはシェイクスピアの『テンペスト』における魔法使いプロスペローの描写と、クリストファー・マーロウの悪魔と取引するファウストの描写に影響を与えたと考えられています。マーロウの『ファウスト博士』1620年版のタイトルページの木版画。Deeは悪魔ではなく天使と会話していると信じていました。非常に奇妙な人生の最も奇妙な部分の1つは、Deeが「スキャイア」Edward Kelleyと協力して、彼が「天使の言語」で書かれた「神秘の書」と呼んだものを書き写したことでした（DeeはKelleyが効果的に、コードで書かれた新しい神聖な啓示の作品を受け取っている預言者であると信じていました）。この本の完全な転写をここで読むことができます。Astraの評決は、Kelleyが明らかに詐欺師であったことを考えると、その暗号化された本はまったくコードではなく、ほとんど完全にナンセンスな音節であるというものです。その発見に関するレポートをここに作成しました。しかし、モデルの分析からは、いくつかの興味深いことが得られました。例えば、テキスト中の文字の繰り返し頻度に関する数学的分析と、John Deeの日記からの証拠をクロスチェックすることができました。Kelleyが特定の日の後にますます怠惰になり、繰り返しが多くなったと結論付けました：Astraは、この明らかにナンセンスな文章の1節が実際に意味をエンコードしていたことも特定できました。それは、いわゆる「John Deeシネマティックユニバース」の架空の神話における天使の一人、Bornogoへの言及でした。これはJohn Dee研究における意味のあるブレークスルーでしょうか？いいえ。そして、このようなニッチな歴史的サブフィールドでの真のブレークスルーでさえ、Navier-Stokes方程式を解くことと同等のものではないことを認める価値があります。しかし、このようなことは、専門的な歴史知識と最先端モデル、そして多くのコンピューティング能力を組み合わせることで、予期せぬ結果を生み出すことができる真の兆候だと考えます。購読する3つの簡単なケーススタディ最初に、私はAstraとOpus 5.5を第二次世界大戦と第一次世界大戦時代の暗号化されたメッセージを見つけて解読するという課題に投入しましたが、そこにある「低いところにある果実」はすでに摘み取られたようです。彼らは空振りでした（ただし、ドイツ軍の名簿リストを調べて、チェックする可能性のある名前を見つけようとした様子は興味深かったです）。ダーウィンの猿の尾科学と医学の歴史の専門家としての私の専門分野に移行したとき、私はより良い結果を得始めました。現在、GPT-6はチャールズ・ダーウィンの著作を精査し、自然選択に関する情報をどこから収集したかの参照を検索しています。そのアイデアは、Da