2026年6月12日至14日，国际中国语言学学会第三十二届年会在广东外语外贸大学召开。澳门科技大学国际学院院长张洪明讲座教授、国际学院研究生课程主任尤舒翔助理教授及国际汉语教育博士学位课程的多名在读博士生参加了此次年会。

本届年会由国际中国语言学学会主办，广东外语外贸大学外国语言学及应用语言学研究中心承办，广东外语外贸大学英语语言文化学院与世界汉语教学学会协办，吸引了来自世界不同国家和地区约200位专家、学者和语言学研究者参会，围绕中国语言学及相关交叉领域的前沿议题展开深入交流。

张洪明院长发表主旨演讲

6月13日上午，张洪明院长应邀发表了题为《Linguistic Research in the LLM Era: Challenges and Opportunities》的主旨演讲。演讲聚焦大语言模型（LLM）时代语言学研究所面临的概念混淆问题，系统梳理了人工智能语境与语言学语境下若干核心术语的本质差异。张院长首先辨析了「生成」（generative）一词在生成语法（Generative Grammar）与人工智能「生成式模型」（generative model）中的根本区别。他指出，生成语法中的「生成」是指一套可形式化的符号规则与推导系统，目标是生成所有且仅有合语法结构的集合；而大语言模型中的「生成」，则是基于概率分布的统计取样机制。两者在机制、产物、评估目标、一般化方式及可解释性等维度上均存在根本分歧，而所谓「辛顿—乔姆斯基之争」实为术语混用所致的伪命题。

张洪明院长在演讲中深入分析了当前语言学界在讨论人工智能问题时存在的若干典型谬误，如研究对象与论证层次混乱、混同「时间瓶颈」与「智能瓶颈」、从「语言可表达性」到「语言足够性」的认识论跳跃等。在此基础上，张院长进一步以人脑神经网络与人工神经网络的结构差异作为佐证，指出人脑具有多维、发散、可塑的认知特性，而大语言模型的连接结构则是单维的、概率性的，其运作依赖信息熵原理，并不具备与人脑相同的神经生理结构及认知机制。因此，大语言模型本质上只是「文字接龙」式的统计生成，在创新能力、审美能力、因果推理、情感共情等方面均难以企及人类智能。演讲最后，张洪明院长强调，语言学不应因人工智能的阶段性成功而妄自菲薄。语言学领域的学者应不忘初心，充分发挥自身的理论优势，积极参与AI研究，在语言学与人工智能的深度融合中开辟新的学术疆域。

在分组报告中，国际汉语教育博士研究生孙家莹、黎珊宁与尤舒翔助理教授合作，发表题为《Multidimensional Perceptions of Vocal Attractiveness across Cantonese and Mandarin by Bilingual Listeners》的报告，探讨粤普双语听者对粤语与普通话版本声音吸引力的多维评价及其与听者背景和声学线索之间的关系。另一名国际汉语教育博士研究生周雨玄则以《A Constructional Network Approach to Chinese Inverted Resultative Constructions and Its L2 Implications》为题，从构式网络视角分析汉语倒置结果构式的语义结构、论元映射及其二语教学启示。

国际汉语教育博士研究生周雨玄（左）和孙家莹（右）在分组报告中进行汇报

本届年会中，澳科大国际学院师生集中展示了学院在语言理论、二语习得、实验语音学等领域的最新研究成果，体现了澳科大在语言学与国际中文教育研究方面的学术活力。此次参会亦进一步拓展了学院与海内外专家学者的交流网络，为深化与相关院校的科研合作、提升研究生培养质量及扩大澳科大语言学科的国际影响力奠定了良好基础。