2026年4月24日下午，北京大学外国语学院长聘副教授、人工智能研究院研究员苏祺教授主讲的“从AI赋能人文到人文引导的AI：语言模型中的意义建模与可控性问题”学术讲座在中华译学馆405室成功举办。本次讲座由浙江大学外国语言学及应用语言学研究所和浙江大学文字风格计算创新团队共同主办，由邵斌教授主持。何莲珍教授以及学院及其他高校和院系的师生50余人参加了本次活动。
讲座伊始，邵斌老师介绍了苏祺教授在计算语言学、语料库语言学与数字人文领域的学术背景与研究成果，并指出，随着大语言模型的快速发展，如何理解人工智能与人文学科之间的关系成为当前学界关注的重要议题。苏老师的讲座题目从“AI赋能人文”延伸到“人文引导的AI”恰好回应了这一关切。
苏祺老师首先提出，语言是历史、文学、法学、经济学等人文社会科学学科的统一表达层，许多人文社科的问题本质上都可以转化为语言问题。她指出，当前大语言模型虽然在文本生成与数据处理方面表现出色，但在语义层面的可控性与可解释性仍存在显著不足。这一问题既对技术研发构成挑战，也为人文学者介入AI系统提供了契机。
随后，苏老师系统梳理了从语言到语义结构的基本路径，即结构化（如分词）、概念化（如语义分类、命名实体识别）、关系建模（如共现关系与知识图谱）。她以“识典古籍”项目为例，展示了如何通过结构化文本开展跨文本探索，并进一步构建语义网络，分析核心概念在不同时期的频率变化。苏老师强调，AI时代为人文学科提供了一个极为友好的技术环境，研究者可以将以往的想象力和学术直觉落地为可计算、可检验的模型。从早期对文本复杂性、可读性等指标的关注，到如今对语义关系与文化概念动态变化的量化分析，人文研究正在经历从“解释”到“建模”的方法论转型。语言不再仅仅是理解的对象，更成为可以通过计算方法重新审视和操作的研究材料。
之后，苏老师探讨了如何将人文知识注入大语言模型。她区分了两条技术路径：一是外部语义约束，例如通过知识图谱、语义框架等结构化资源对模型输出进行限制；二是模型内部机制的可解释性与可操作性研究。苏老师以幽默生成为例，生动说明了这一思路。她指出，幽默理论本身具有复杂的逻辑层次，但如果能够将其转化为可执行的逻辑链，就可以在一定程度上引导模型生成更符合人类预期的幽默文本。
在互动交流环节，与会师生围绕讲座内容展开了热烈讨论，苏祺老师逐一作出回应。一位计算机方向的博士生提出：计算语言学与自然语言处理在定义语言现象时往往采用不同视角（语言学理论与信息论、统计学），会不会导致研究定位上的混乱？苏老师回应称，不同视角并不必然导致冲突，反而有助于形成对同一现象的更完整理解，关键在于明确研究问题与假设的适用范围。刘益光老师就“如何让AI真正赋能外语研究与翻译研究”提问。苏老师建议，可以从文化维度扩充翻译研究的内容维度，利用AI对文化知识结构进行建模，从而辅助跨文化翻译实践。另有同学就历时语义研究是否需要外部验证提问。苏老师强调了三角验证的重要性，即综合使用多种数据来源与方法对研究发现进行交叉检验，这是人文计算研究的基本规范之一。
讲座最后，邵斌老师作总结发言。他指出，苏祺老师的讲座不仅清晰地展示了人工智能如何赋能人文社科研究，更重要的是提出了“人文引导的AI”这一具有前瞻性的命题。从早期对文本复杂性、可读性等相对外在的指标进行测量，到如今尝试对幽默、文化概念、语义权重等更具内在性与动态性的维度进行建模，相关研究正在不断拓展计算对象的边界。未来，这一研究路径有望进一步延伸至情感、价值观、审美判断等更加抽象的人文概念，将主观经验转化为可分析、可干预的数据与模型变量。邵斌老师强调，在人工智能时代，人文学科完全有必要、也有能力成为AI语义结构与文化价值导向的重要来源。这既是挑战，更是机遇。
本次讲座在热烈的学术交流氛围中圆满结束。
图/文：吴欣莹/王贵
审核：邵斌
浙江大学外国语言学及应用语言学研究
浙江大学文学风格计算创新团队
