2025年12月1日下午，国际知名语言测试专家Antony John Kunnan教授应邀为浙江大学外国语学院师生作题为“AI in language teaching, learning, and assessment: Snake oil or panacea?”的学术讲座。讲座由何莲珍教授主持，学院相关专业师生积极参与。
Antony教授以“蛇油” (snake oil)与“灵丹妙药” (panacea)的隐喻切入，指出人工智能在教学与测评领域引发了截然不同的评价：有人认为其效果被夸大，也有人将其视为推动变革的关键力量。在此背景下，他提出核心问题：人工智能是否会像电话、互联网、智能手机等技术一样带来积极影响，抑或因大语言模型(Large Language Model, LLM)的训练和应用机制而改变人类语言互动方式，引发新的不平等与风险。
在梳理主要争论后，Antony教授区分了生成式人工智能(generative AI)与预测式人工智能(predictive AI)。他指出，生成式人工智能依托LLM，可用于题型设计、文本生成等；而预测式人工智能基于历史数据进行结果预测，常用于与考试就业相关的录取推荐系统。前者在教育辅助方面具有潜力，后者若用于高风险决策，则需关注其可能带来的偏差与不公平。
此外，Antony教授详细介绍了自适应学习系统、语料库语言学和自然语言处理等领域的最新研究进展，而在语言测评方面，他重点讨论了LLM与自动语音识别(Automatic Speech Recognition)在自动评分中的应用。他强调，尽管自动评分能提供实时反馈，但仍面临透明度有限、识别错误较高等挑战，因此在高风险测评中不可替代人工评阅。
在提问交流环节，师生围绕“如何避免学生过度依赖AI”、“AI评分对写作方式的可能影响”等问题展开讨论。Antony教授指出，过度依赖人工智能可能削弱学生的深度学习能力，教学中需引导学生进行比较、反思与批判性使用。他同时提醒，如果评分算法缺乏透明度，学生可能为迎合AI而牺牲语言表达的创造性，不利于写作能力的长期发展。
最后，Antony教授强调，人工智能既非虚假宣传的“蛇油”，也非包治百病的“灵丹妙药”，他呼吁语言教学与测评领域应在拥抱技术的同时加强偏差缓解、透明机制与安全规范建设，确保人工智能的应用始终以教育价值与专业判断为基础。
本次讲座内容丰富、视野开阔，为学院师生深入理解人工智能技术在语言教育与测评中的机遇与挑战提供了重要启示。
文/图：张杨/石琳
浙江大学外国语言学及应用语言学研究所
浙江大学语言能力发展及评估研究中心
