人工智能时代，语言学如何守正创新？

导 读

人工智能浪潮正在重塑传统学术的研究范式、技术路径与应用场景。语言学与人工智能存在天然的深度耦合关系，成为受人工智能技术影响最为深刻的学科之一。

但技术泛化也带来创新迷失与根基弱化的双重困境。作者认为，语言学应秉持“以守正固本、以赋能创新”的学科发展理念，让传统学术根基与现代技术手段深度融合。

当前，人工智能浪潮正在重塑传统学术的研究范式、技术路径与应用场景。作为研究语言本质、结构规律、演变机制与社会应用的基础性人文社科，语言学与人工智能存在天然的深度耦合关系，成为受人工智能技术影响最为深刻的学科之一。人工智能赋能已渗透语言学本体研究、应用语言学、语言教学、语言资源建设、跨语言传播等各个细分领域，大数据分析、机器学习、智能算力等技术手段，打破了传统语言学人工研究、经验研判、小样本分析的局限，极大拓宽了语言学的研究边界与学术视野。不可否认，人工智能为语言学突破传统研究瓶颈、实现创新发展带来了新的可能，但与此同时，技术泛化也带来了一些隐性问题：部分研究过度依赖算法模型，忽视语言学核心理论根基；片面追求数据量化结果，弱化语言的人文属性、社会内涵与情感价值；盲目推崇技术创新，摒弃传统语言学历经百年积淀的研究方法与学术逻辑；等等。在人工智能浪潮下，语言学学科发展面临创新迷失与根基弱化的双重困境。对此，语言学应秉持“以守正固本、以赋能创新”的学科发展理念，实现传统学术根基与现代技术手段深度融合，推动学科高质量、可持续发展。

PART 01

技术赋能助力语言学研究创新

人工智能依托大数据处理、深度学习、自然语言处理、多模态分析等核心技术，弥补了传统语言学研究效率低、样本窄、量化弱、维度单一的短板，在本体语言学研究、应用语言学实践、语言资源建设、语言演化研究等诸多领域展现出显著优势，为学科创新发展注入全新动能，推动语言学研究实现全方位、多层次的范式升级。

一是赋能本体语言学研究，实现研究方法精准化升级。传统本体语言学围绕语音、词汇、语法、语义、语用五大核心板块展开研究，长期依赖学者人工归纳、文本精读、经验总结的研究模式，存在样本量有限、主观偏差明显、规律提炼碎片化等问题。人工智能的介入，实现了语言学本体研究从定性经验分析向定量精准研判的转型。在语音学研究中，人工智能语音识别、声学分析模型能够精准捕捉语音的音高、音强、音长、音色等微观声学参数，批量处理海量语音语料，精准分析方言语音差异、口语韵律特征、语音流变规律。在语法与语义研究中，大语言模型依托海量文本语料训练，能够高效完成句法分析、语义标注、句式归类等基础工作，精准挖掘隐性语法规则与语义关联。人工智能算法可以在短时间内完成千万级文本语料的筛查分析，精准提炼高频语法结构、语义搭配模式，同时捕捉人工研究容易忽略的小众语言现象与新兴语法特征。

二是赋能语料库建设，构建数字化研究资源体系。今天的大型语料库建设依托人工智能实现升级迭代，通过智能抓取、自动标注、动态更新、多维度检索等功能，构建起海量、多元、实时的数字化语言资源体系。基于机器学习算法，人工智能可实现对纸质文本、网络文本、口语语料、多模态语言素材的自动化采集与标准化标注，涵盖词性、句法、语义、语用、情感等多个维度，突破了传统语料库人工标注的效率瓶颈。同时，人工智能具备强大的数据分析与挖掘能力，能够对海量语料进行聚类分析、对比分析、历时演变分析，精准挖掘语言使用规律、语体特征、地域差异、时代流变特征。

三是赋能应用语言学，拓宽学科社会服务边界。应用语言学聚焦语言教学、翻译实践、语言治理、跨文化传播等领域，是语言学对接社会需求的重要分野。在语言教学领域，智能教学平台能够依托学习者语言基础、学习习惯、薄弱环节，构建个性化教学体系。在翻译领域，机器翻译技术历经迭代升级，在通用文本、科技文本、新闻文本翻译中实现高效精准输出，能够快速完成海量文本翻译工作，大幅降低人工翻译的工作压力。在语言治理领域，人工智能舆情分析、语言规范检测技术，能够助力语言规范推广、网络语言治理、国家通用语言文字普及工作，服务语言文字事业高质量发展。

四是赋能跨学科研究，推动语言学范式革新。人工智能有助于打破传统语言学单一封闭的格局，催生了计算语言学、神经语言学、智能语言学等新兴交叉学科。传统语言学研究局限于语言本身，侧重静态规则的归纳与阐释，而人工智能赋能下的跨学科研究，能够结合数据算法、神经机制、社会场景，动态解析语言生成、语言理解、语言传播、语言演变的深层逻辑，实现研究范式的根本性革新。

PART 02

坚守本心筑牢语言学守正根基

人工智能为语言学研究提供了高效的技术工具与创新路径，但技术工具始终无法替代学科本体的核心价值与理论根基。当前，学术界存在的一些技术至上、唯数据论、范式盲从等误区，本质上混淆了工具赋能与学科本质的边界。所谓守正，就是坚守语言学的核心理论、人文本质、研究逻辑与学术初心，规避人工智能技术的固有局限，拒绝技术对学科本体的异化与颠覆。

一是坚守理论根基，规避人工智能无理论支撑的技术缺陷。传统语言学构建了语音学、词汇学、语法学、语义学、语用学等完整的理论体系，形成了一套成熟的语言分析逻辑与学术范式，这是学科发展的核心根基。当前，部分研究过度依赖人工智能算法，摒弃传统理论思辨，单纯依靠数据结果得出学术结论，导致研究成果碎片化、表面化、缺乏理论深度。因此，语言学守正的首要核心，就是坚守学科理论根基，将人工智能作为辅助验证、数据支撑、效率提升的工具，而非替代理论研究的核心范式。

二是坚守人文属性，弥补人工智能情感与文化认知的缺失。语言是人类独有的社会符号系统，不仅具备形式结构的科学性，更承载着人类的情感、思维、文化、历史与社会价值，人文性是语言学最核心的本质属性。人工智能擅长处理标准化、规范化、量化的语言数据，但无法感知语言的情感温度、文化内涵、语境意蕴与人文价值。在文学语言、修辞语用、民俗语言、跨文化语言研究领域，人工智能的局限性尤为凸显。古典诗词的意境美感、散文的情感意蕴、修辞的含蓄张力、方言背后的地域文化、日常交际中的语境默契与情感表达，都是人类长期社会生活与文化积淀的产物，需要依托人文素养、生活体验、文化积淀进行解读，无法通过算法量化与数据拟合实现精准阐释。语言学守正就是坚守语言学的人文底色，始终立足人的视角开展研究，避免沦为纯粹的技术工具研究，丧失人文社科的核心本质。

三是坚守研究逻辑，摒弃唯技术、唯数据的片面范式。传统语言学形成了“理论阐释—实证分析—逻辑推演—规律总结”的完整研究路径，注重思辨性、逻辑性、系统性与批判性，强调研究结论的合理性、严谨性与深刻性。而人工智能驱动的研究则以数据为核心、以算法为依托，侧重量化结果与表面规律，缺乏深度逻辑推演与批判性思辨。因此，既要借助人工智能的量化优势提升研究精度，也要依托传统语言学的思辨优势深化研究深度，通过人工研判弥补技术漏洞，通过逻辑推演完善研究体系，确保学术研究的严谨性与科学性。

人工智能浪潮为语言学带来了新的发展机遇，也带来了技术冲击、范式迷茫、价值失衡等新的挑战。对此，语言学需要实现守正与创新的辩证统一、有机共生。既要坚守学科根本、传承学术精髓、涵养人文底色，筑牢学科发展的根基；也要勇于突破传统、拥抱技术变革、激发创新活力，拓宽学科发展的边界。唯有以守正固本、以创新致远，平衡技术工具与学科本体、量化数据与人文思辨、传统范式与现代创新的辩证关系，才能让语言学在人工智能浪潮中找准定位、彰显价值、焕发新机，持续产出兼具理论深度与时代价值的学术成果，从而更好地为国家、社会与人民服务。

原文标题：人工智能浪潮下语言学的守正创新

作者系浙江越秀外国语学院东北亚研究中心教授

来源：中国社会科学报

责任编辑：崔晋

新媒体编辑：张雨楠

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