姚念达：面对上述诸多局限，最根本的解决办法还是期待通过技术进步彻底消除这些问题。不过，对于人文学者而言，更为现实且可行的路径是借助方法设计与研究规范对这些局限加以缓解，从而确保人工智能始终处于可控、可验证的地位。首先，应当明确坚持人类研究者在问题设置阶段的主导地位。历史研究中哪些问题值得被提出、为何具有研究意义，这类判断必须源于研究者对现实社会与史学传统的理解，而不应由模型生成。其次，使用人工智能分析历史文本时，在研究方法的设计中必须充分区分当代语言模型与历史语言之间的差异，并尽可能还原史料所处的历史语境。再次，面对人工智能的“黑箱性”，历史学者有必要强化研究过程的透明度与责任意识。即便算法本身难以完全解释，研究者仍应清楚说明所使用的模型类型、语料范围与分析步骤，使研究路径保持可追溯性，从而确保结论能够接受学术讨论与检验。
王思婕：可以尝试构建特定领域的垂类模型，如服务于美国早期史、德国史学史研究的专用智能体。专用智能体可以利用“检索增强生成技术”（RAG），通过本地结构化知识库进行材料检索，实现语境锚定，在保障生成质量的同时提升可控性。专用智能体有独立的记忆与参数，配合微调技术，也能对特定语种与历史背景进行深度训练。更重要的是，本地知识库包含多元视角的历史叙事，研究者也可以在提示词中加入一些本土历史学者的洞见，以对冲模型可能存在的地缘政治偏差。
易晋铭：将人工智能作为“假设生成工具”，而非“结论验证工具”。要避免人工智能沦为既有史学命题的效率工具，关键在于重新界定其方法论角色。与其将模型用于验证早已形成的经济趋势或制度判断，不如将其定位为一种假设生成机制，通过监督学习、聚类分析或语义向量建模等方法，主动识别尚未被理论框架充分解释的历史问题。例如，算法可以揭示跨地区低频人物的隐性网络或识别非常规契约条款的语义组合。这些输出并非直接构成历史结论，而是为历史学者提供新的问题线索与研究方向。随后由研究者结合档案语境与制度背景进行解释与验证。
