AI与家族往事的留存

前天驱车返家，与母亲闲话起过往的种种。

从下午四时多到家，一路聊到夜里十时多，足足有六个小时的光景。仿佛这已成了我每次归家探望母亲时的一种固定模式。

与从前有所区别的是，这次我随身带了AI语音转写设备。六小时的交谈中，有四小时的对话被完整录制，并转换成了文字。

平日里闲谈的话题总是纷繁杂乱，往往从这个人物跳到那件事情，又从那桩事绕回到数十年前。长辈叙述往事，人名与地名的读音未必都准确无误；语音转写又经过一道加工，错别字、遗漏字、同音而字形各异的情况便更多了。

我粗略通览了一遍，并无打算亲自逐句梳理，索性将数万字的转录稿一股脑丢给C教练（即ChatGPT），把推理强度开到最高，让其依据主题重新编排，串联成一份可供阅读的文字档案。

看到初稿生成之际，倒是颇为眼前一亮。

先前散落于四小时交谈中的各种线索，多数得以重新贯通。谁在哪个时段做过什么，几桩往事彼此之间有何关联，哪些属于母亲的亲身追忆，哪些仅为揣测，均形成了大致的框架。遗留的疑问，主要是部分需借助外部渠道加以核实的人物、经历与年代。

于是我又调动了几款AI协助查询资料，其中Gemini的表现令我颇为赞叹。

果真是谷歌出品的水准。某些其他AI七零八落难以拼齐的线索，它却能一路溯源至地方文史档案、档案馆资料与专题性回忆录之中。譬如核对某人的履历时，它告知我，相关任职与活动或许散落于全国政协及四川、湖南等地的《文史资料选辑》里，特别是"成都和平解放"以及成都警备系统起义或瓦解等专题性的回忆文章中。

更为有趣的是，部分人名在转录稿中原本就是讹误的，它仍能综合时代、地域、职务及事件背景，将真正的人物从一团含混的信息中甄别出来。

这类工作若搁在没有AI的年代，会是何等棘手？

大抵需先将四小时的录音反复聆听多遍，人工梳理人物与事件；再赴图书馆翻阅资料、检索地方志、查阅文史档案索引；遇到姓名存疑的情况，还得借助年代、籍贯、职务等要素逐一交叉比对。最终结果往往未必能寻得，即便寻得也难以断定是否即为同一人。

现如今这些事情，至少首轮的筛选与梳理，寥寥数小时即可产出相当令人满意的结果。

我将初步核实、校对完成的一稿再次发给C教练。它又顺手为我罗列了一份后续访谈规划：下一回应向母亲询问哪些内容，哪些人物值得单独深入追问，哪些时间节点需要寻觅家族中其他长辈交叉印证，哪些旧照片、证件与文字材料最好尽早着手收集。

行文至此，我蓦然记起，其实早在四个月前，便已萌生过为家族往事撰文留存的念头。

却始终未曾真正落笔。

一方面自忖行动力的确有些迟缓；另一方面又深感，有了AI之后，这桩事似乎较先前设想的要轻松许多。

四个月前，我曾写下这样一句话：

富有力量的文字，可以让数十乃至上百年前的人物，凭借书籍与网络中所留存的痕迹，存活于世人的视野之中，存续于集体的记忆之内。

如今细细想来，或许也未必非得有怎样"掷地有声"的文字。

平凡人的一生，本就鲜少被载入正式史册。许多人在数十载光阴中走过，爱过谁、恨过谁、做过何种抉择，如何熬过战争、饥馑、迁徙与时代变迁，最终仅余晚辈饭桌之上几句愈渐朦胧的谈资。再经一两代人，就连这些许话语也荡然无存了。

往昔，要将此类零散的记忆梳理成能够留存之物，所付出的代价颇为高昂。

而今却能够将声音留存下来，将照片扫描归档，将长辈那漫无边际的叙述转化为文字，再借助AI协助辨认人物、勾连时间、检索史料、标注存疑之处。

我们未必都能写出足以抗衡时间的篇章。

但至少可以趁着那些声音尚存之际，将岁月所投下的光影一点一滴地收集起来。

存入录音之中，存入文字之内，存入照片之间，存入数据库里。

或许有朝一日，它们还会被纳入未来模型能够检索与学习的人类数字记忆体系。

那些原本注定随个体消逝而湮没的往事，便多了一线得以存续的契机。