为深化语言学与人工智能交叉学科研究、拓宽师生学术视野，4月24日下午，我院在文科楼708室举办《ChatGPT：人工语能与语义理论》学术讲座。本次讲座特邀章黄学派传人、语言科技新思维倡导者、南京师范大学文学院李葆嘉教授主讲，由学院汉语国际教育系副主任岳拯士老师主持，我院相关专业教师与百余名学生共同到场聆听学习。
首先，李葆嘉教授以ChatGPT的问世为切入点，系统阐释人工语能的核心内涵，以区别于人工体能、技能、算能、图能，明确人工语能是通过计算机科技所模拟的自然语言能力。他指出，ChatGPT是否运用语言学理论需人工智能专家说明，结合杰弗里·辛顿2024年4月《获奖感言》观点，强调人工神经网络吸收两种语义理论而非“语法”。研究还阐述了现代语义学理论渊源，回顾李教授20多年前提出的语义统一场理论及人工语言脑研制思路，展现语言学理论对人工智能的前瞻支撑。
接着，李葆嘉教授详细梳理两大语义理论的渊源与价值，指出语义场理论与语义特征理论相辅相成，共同构成大语言模型理解与生成语言的底层逻辑，也印证了语言习得无需先天语法模板，而是基于语义关系与语言经验逐步形成。他结合自身长期的幼儿语言观察研究与语言学探索，阐明句法结构本质上是语义的外在体现，为人工语能模拟提供了坚实学理依据。
随后，李葆嘉教授梳理人工智能三代发展范式，点明向量AI以知识与数据融合为驱动，依托语义向量表示实现了从文本处理到语义理解的跨越。他以辛顿1985年小型语言模型为例，揭示大语言模型通过特征交互预测下一词的核心机制，同时明确指出，大语言模型不等于大语言知识，更不等于大语言智慧，大语言智慧是运用语言知识体系的悟性、理性和技艺，如同人类个体的语言能力、知识、智慧需要不断成长，ChatGPT同样处于持续发展之中。
最后，李葆嘉教授辨析人工语能与人类自然语能的边界，强调模拟成果不等于模拟对象，人工语能只能用“仿真度”衡量，其依托数据算法与向量预测运行，缺乏人类自我意识等能力。他提出掌握与“硅基人”交流技艺并促使其成长是当今人类个体的迫切任务，勉励师生立足语言本位，积极探索人机协同的新路径。
此次讲座不仅为我院师生带来语言学与人工智能交叉领域的前沿新知，更引导大家树立理性的AI认知，要合理利用AI技术，主动汲取AI带来的丰富灵感，坚持自主思考与独立判断，不被AI牵引，真正做到善用工具、驾驭技术。未来，学院将持续举办高水平学术活动，助力师生拓宽视野、提升素养，推动新文科建设高质量发展。
排版 | 陈铭燕
供稿 | 凌幸怡 李佳紫
初审 | 岳拯士
复审 | 陶贞安
终审 | 陈佳璇
