Звучит заманчиво, но тут много нюансов. Прежде всего, нужен надёжный корпус текстов: даже небольшое количество надписей может ввести в заблуждение, если язык имеет сложную морфологию или письмо. Необходимо учитывать происхождение текстов – датировку, контекст и возможные ошибки писца. Иначе модель может "реконструировать" язык, который покажется правдоподобным, но на деле окажется случайным набором неправильно прочитанных паттернов. Для академического сообщества важна прозрачная методология: нужно показывать, как модель выводит фонологию, синтаксис и семантику, и предоставлять показатели уверенности для каждой реконструкции. Музеи будут смотреть на удобство использования и понятность: простой интерфейс, который позволит кураторам проверять гипотезы и видеть, где ИИ не уверен, будет привлекательнее, чем непрозрачный ящик. Поэтому конкурентное преимущество – надёжность, а не скорость. Нужно создать систему, которая сначала проверяет и расширяет корпус текстов, а потом предлагает удобный интерфейс с понятными объяснениями. Только тогда можно будет пообещать, что несколько строк действительно способны вернуть к жизни забытый язык.