5月23日至24日，澳門科技大學國際學院院長、教育發展中心總監張洪明講座教授受邀出席第九屆中國語言智能大會暨第三屆跨界融合語言智慧教育學術研討會，並作大會主旨報告。本次會議在廣東外語外貿大學舉行，來自全國各地五十多所高校及語言科技企業的語言智能、國際中文教育領域的專家學者與行業代表出席。會議聚焦大模型賦能語言教育與語言智慧教育生態構建等核心議題，通過主旨報告、圓桌論壇和專題研討等形式展開深度交流，直面語言轉型之變，共探智慧教育未來發展之路。
張洪明院長以“釐定幾個與語言學相關的AI術語”為題發表大會主旨報告。張院長在報告中介紹了“生成模型”與“生成語法”的概念差異，剖析了核心學術概念，釐清學術界認知邊界，分析了人腦與大模型在認知機制上的本質區別，呼籲業界在技術應用中回歸理論本源。
張洪明院長在演講
張洪明院長進一步分析了當前學界討論人工智能時存在的六類問題。一是研究對象與論證層次混亂。研究者常將工程效率、行為表現、認知機制、哲學基礎四個不同層面混為一談，錯誤地將工程上的性能改進直接等同於本體論或認識論層面的進展。二是混淆“時間瓶頸”與“智能瓶頸”。生成時延、認知通達與通用人工智能（AGI）的可達性實際上分屬不同性質的問題。三是認識論上存在從“語言可表達性”到“語言足夠性”的跳躍。這種推理混淆了“認知的呈現形式”與“認知的生成來源”。語言是認知的表達層，但並不必然是認知的全部生成層。四是哲學基礎使用失當，存在“援引權威式拼接”，具體表現為哲學語境錯置、非邏輯跳躍以及把哲學判斷當作技術路線的正當化資源等。五是概念界定不清，關鍵術語頻繁“滑移”，如“智慧、理解、推理、世界模型”等術語在當前討論中缺乏嚴格的操作性定義。六是類比和例證使用不當。語言學結構分析不等於模型內部實現，不能因為模型的行為結果符合語言學的外部理論分析，就斷言模型內部實現了與人類相同的規則推導機制。張院長通過文學翻譯、詩歌創作等例證說明，人工智能與人腦存在本質差異。人腦的連接結構是多維的、發散的，通過突觸的增加或減少來適應新信息，而人工智能的連接結構則是單維的、概率的，只有強化學習意義上的適應能力。人工智能基於信息熵原理運作，而非基於人類的認知理據。
會議現場
在報告最後，張洪明院長強調，人工智能不會取代人類，但不能與時俱進的從業者會被善用人工智能的從業者取代。人工智能的迅猛發展對語言學科既是挑戰，也是機遇，人工智能在發展中的新問題也會啓發語言學開闢新的研究課題。語言學者應當“不忘初心”，積極擁抱技術前沿，不斷探索語言學與人工智能技術融合發展的新路徑。
