Artificial Intelligence and the Interpretation of the Past

Artificial intelligence is reshaping the contemporary world. Trickling deeper into archaeology and history, these technological changes will influence how the past is written about and visualized. Through the evaluation of text and images generated using AI, this article considers the systemic biases present in reconstructed archaeological scenes. We draw on advances in computer science, running large-scale, computational analyses to evaluate patterns in content. We present a case study examining Neanderthal behavior, juxtaposing published archaeological knowledge with images and text made using AI. Our study reveals a low correspondence between scientific literature and artificially intelligent material, which reflects dated knowledge and cultural anachronisms. Used to identify patterns in (mis)representations of the past, the methodology can be applied to understand the distance between scholarly knowledge and any domain of content generated using AI, across any archaeological time depth and beyond the discipline.

La inteligencia artificial está transformando el mundo contemporáneo. Al expandirse hacia la arqueología y la historia, estos cambios tecnológicos influirán en la manera en que se escribe y se visualiza el pasado. Mediante la creación de textos e imágenes, generados por inteligencia artificial, este artículo examina los sesgos sistémicos presentes en la reconstrucción de escenas arqueológicas. Desarrollamos enfoques cada vez más frecuentes en la arqueología que se basan en avances de las ciencias computacionales, realizando análisis computacionales a gran escala para evaluar patrones en textos e imágenes. Presentamos un estudio de caso sobre el comportamiento neandertal, en el que contrastamos el conocimiento arqueológico publicado con imágenes y textos generados por IA. Nuestro estudio revela una baja correspondencia entre la literatura científica y los contenidos producidos mediante inteligencia artificial, los cuales reflejan conocimientos desactualizados y anacronismos culturales. Esta metodología, empleada para identificar patrones en las (mal)representaciones del pasado, puede aplicarse para comprender la distancia entre el conocimiento académico y cualquier tipo de contenido generado con IA, en cualquier profundidad temporal arqueológica e incluso más allá de la disciplina.