谷歌软件工程师Pietro Miotti做了一次大胆的实验：让48个AI智能体逐张查看约1200平方公里丛林的激光雷达图像，寻找玛雅遗址。不到72小时，智能体筛出多处疑似点，其中一处山顶遗址特征明显。
这处疑似遗址位于墨西哥丛林：激光雷达裸地模型显示一座平整广场、一座高约8至12米的椭圆形金字塔、一处抬升庭院，以及疑似蓄水洼地。Miotti推测，它可能是古典期、约公元250至900年的一座小型玛雅市政中心。
数据来自NASA的G-LiHT机载激光雷达数据集，拍摄于2013年。Miotti自述查过文献与档案，并在10月21日收到墨西哥国家人类学与历史研究所（INAH）的回复：该位置没有已登记的考古遗址。
为什么还不能叫「发现」
关键在于，INAH的回复只说明「没有登记」，不等于确认这是一处新遗址。Miotti本人在博客中也写明「尚未官方确认」「据目前所知无人标注过」，并声明自己不是考古学家。下一步须经INAH授权实地核查，而这一步尚未进行。
另外还存在争议：有考古学者在社交媒体上表示，该遗址此前可能已被发现，但这一说法未能核实——Miotti没有公开遗址的精确坐标，公开信息无法比对是否为已知遗址。
AI考古的新玩法
这次实验真正新颖的不是结论，而是方法：48个智能体没有用专用分类模型，而是纯靠视觉逐张筛查激光雷达条带图像。传统上，这类筛查需要考古学者花数周甚至数月人工完成。
当然，AI筛查的代价是误报：智能体筛出的多处疑似点中，只有一处特征足够完整。激光雷达能看到地形，却看不到年代与文化归属，最终定性仍须回到地面。
无论这处遗址最终能否坐实，这次实验都展示了一种可能：AI智能体群可以成为考古田野调查的前哨，先把大范围的地貌筛一遍，再让专家带着铲子去验证。发现的最后一公里，仍然属于人。
这场实验的另一个看点是成本：48个智能体、1200平方公里、不到72小时，放在传统考古流程里，这样的筛查强度几乎不可能实现。Miotti用的不是昂贵的专用设备，而是公开的NASA激光雷达数据与通用AI智能体——工具本身并不神秘，神秘的是把两者拼在一起的想法。考古学界对此的反应也很分裂：一边是效率的惊叹，一边是对误报与过度解读的警惕。两种反应都有道理：AI能把候选点筛出来，但筛出来的每一个点，都还需要人去现场确认。技术能压缩的是时间，不是证据。值得一提的是，Miotti在实验中刻意没有公开遗址的精确坐标，只把它放在发给INAH的保密附件里。这种谨慎是对的：未登记遗址一旦坐标公开，盗掘者可能比考古队先到。在AI让发现变容易的同时，保护的责任也在变重——发现得越快，保密就越重要。