2026年5月7日上午，中国社会科学院语言研究所举办“叔湘讲堂”第八讲。澳门科技大学国际学院院长、大学教育发展中心总监、英国皇家学会工艺院终身院士张洪明讲座教授应邀作题为《此“生成”非彼“生成”，此“语言”非彼“语言”——厘定几个与语言学相关的AI术语》的学术报告。报告会由语言研究所党委副书记、副所长王锋研究员主持，采取线上线下结合的方式举行。中国社会科学院语言研究所、中国社会科学院民族学与人类学研究所、中国社会科学院大学等单位的研究人员和师生参加了此次讲堂活动。

　　张洪明教授围绕生成式人工智能与语言学术语的使用规范，系统梳理并剖析了当前学界在理解大语言模型时存在的概念混乱状况。他指出，人工智能领域代表人物辛顿所言的“生成”，与乔姆斯基生成语法的“生成”有本质区别：前者指模型依据概率分布生成新的文本、图像或语音样本，后者则指一套可形式化的规则或推导系统，能够解释语言结构及其限制。所谓的“辛顿-乔姆斯基之战”，其实是一个假命题。辛顿要解决的是机器如何进行自然语言处理，关注语言的技术和工程实现，而乔姆斯基思考的是语言作为基于人脑生物学结构认知系统的性质及其功能，关注人类认知世界及进行表述的方式和过程。

　　张洪明教授进一步分析了当前汉语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。

　　张洪明教授通过文学翻译、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。张洪明教授还就人工智能目前的应用短板、人工智能术语的翻译等方面展开了讨论，分享了他的深刻见解。

　　在报告最后，张洪明教授强调，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。

　　王锋副所长对本场“叔湘讲堂”进行了总结。他指出，张洪明教授基于科学、技术、工程层面的系统分析，澄清了当前学界有关人工智能的一些模糊认识，围绕“人工智能时代语言学向何处去”这一核心议题，探讨了语言学在人工智能时代的学科前景，坚定了语言学人的学科自信。报告问题导向鲜明，论述深入浅出，充分体现了交叉学科的学术视野，对语言学科与时俱进推进研究方法和科研范式创新具有积极的指导作用。

图片：李婧姝（摄）

新媒体编辑：李婧姝 | 责编：梁鑫渊、杨思琴