2025年10月25-26日，澳科大国际学院院长、教育发展中心总监张洪明讲座教授应邀出席「人工智能协同国际中文教育创新发展论坛」，并做首场主旨报告。研讨会在上海同济大学举行，论坛宗旨是以科技赋能人文交流，以语言联通世界。论坛围绕「国际中文教育的智变跃迁：新场景、新资源、新路径」主题，分享前沿研究成果与实践案例，是一场高水平的学术盛宴。教育部中外语言交流合作中心副主任刘剑青、同济大学常务副校长吕培明、上海市教育委员会国际交流处处长周勤健等嘉宾出席了论坛。

论坛开幕式合影（首排右三为张洪明院长）

张洪明院长在论坛上发表的主旨报告题目是「大模型时代的语言研究：何去何从」。他在报告中指出，当下对AI的认知混淆科学、技术、工程的不同，实质上反映的是经验主义与理性主义的哲学基础冲突与方法论的差异。张院长从技术角度分析了目前主要一些大语言模型的机制、能力及缺陷，澄清并分辨量与质、创造与创新、发明与发现、规则演绎与概率模仿、创造规则与遵循规则的异同。张院长通过实例证明，目前的大模型缺乏因果推理能力，例如无法理解「下雨导致地面潮湿」的因果关系，只能捕捉「下雨」与「潮湿」的共现频率。很多基本问题（如长距依存、语义推理、常识理解）显示纯资料驱动方法的极限。要分析和解释「黑箱」模型行为（例如：探针、中间表征分析等），必须依赖语言学分析。语言学知识对理解模型为何有效，如今变得至关重要。AI专家提供强大的工程模型，语言学家则提供深层理论工具来理解和改进这些模型。AI的可解释性困境，如模型的「非故意虚构」（即「幻觉」问题）需要语言学理论帮助分析解释（例如模型为何会虚构「爱因斯坦获得诺贝尔文学奖」等）。统计模型的成功需要依赖隐性的语言学知识，训练数据中的人工标注本质上是语言学家的成果（如词性标记、句法树等）。模型仅能捕捉符号共现规律，无法理解「苹果」与「水果」的上下位关系，但如何解决意义理解的缺失正是语言学家的核心研究对象之一。

张洪明院长在论坛上发表主旨演讲

张院长最后强调，成也萧何败也萧何，人工智能目前短暂的成功在于摆脱语言学研究（概率），而人工智能研究最终走入绝境也在于无视语言学研究（规律）。AI的真正成功一定会让语言学的见解重新获得足够的重视，因为语言学研究的突破是AI瓶颈突破不可或缺的必要条件。