5月23日至24日，澳门科技大学国际学院院长、教育发展中心总监张洪明讲座教授受邀出席第九届中国语言智能大会暨第三届跨界融合语言智慧教育学术研讨会，并作大会主旨报告。本次会议在广东外语外贸大学举行，来自全国各地五十多所高校及语言科技企业的语言智能、国际中文教育领域的专家学者与行业代表出席。会议聚焦大模型赋能语言教育与语言智慧教育生态构建等核心议题，通过主旨报告、圆桌论坛和专题研讨等形式展开深度交流，直面语言转型之变，共探智慧教育未来发展之路。

张洪明院长以「厘定几个与语言学相关的AI术语」为题发表大会主旨报告。张院长在报告中介绍了「生成模型」与「生成语法」的概念差异，剖析了核心学术概念，厘清学术界认知边界，分析了人脑与大模型在认知机制上的本质区别，呼吁业界在技术应用中回归理论本源。

张洪明院长在演讲

张洪明院长进一步分析了当前学界讨论人工智能时存在的六类问题。一是研究对象与论证层次混乱。研究者常将工程效率、行为表现、认知机制、哲学基础四个不同层面混为一谈，错误地将工程上的性能改进直接等同于本体论或认识论层面的进展。二是混淆「时间瓶颈」与「智能瓶颈」。生成时延、认知通达与通用人工智能（AGI）的可达性实际上分属不同性质的问题。三是认识论上存在从「语言可表达性」到「语言足够性」的跳跃。这种推理混淆了「认知的呈现形式」与「认知的生成来源」。语言是认知的表达层，但并不必然是认知的全部生成层。四是哲学基础使用失当，存在「援引权威式拼接」，具体表现为哲学语境错置、非逻辑跳跃以及把哲学判断当作技术路线的正当化资源等。五是概念界定不清，关键术语频繁「滑移」，如「智慧、理解、推理、世界模型」等术语在当前讨论中缺乏严格的操作性定义。六是类比和例证使用不当。语言学结构分析不等于模型内部实现，不能因为模型的行为结果符合语言学的外部理论分析，就断言模型内部实现了与人类相同的规则推导机制。张院长通过文学翻译、诗歌创作等例证说明，人工智能与人脑存在本质差异。人脑的连接结构是多维的、发散的，通过突触的增加或减少来适应新信息，而人工智能的连接结构则是单维的、概率的，只有强化学习意义上的适应能力。人工智能基于信息熵原理运作，而非基于人类的认知理据。

会议现场

在报告最后，张洪明院长强调，人工智能不会取代人类，但不能与时俱进的从业者会被善用人工智能的从业者取代。人工智能的迅猛发展对语言学科既是挑战，也是机遇，人工智能在发展中的新问题也会启发语言学开辟新的研究课题。语言学者应当「不忘初心」，积极拥抱技术前沿，不断探索语言学与人工智能技术融合发展的新路径。