近年来，以ChatGPT为代表的生成式人工智能正在快速释放其蕴含的能量，深刻影响甚至重塑包括教育在内的诸多行业。社会对兼具人文精神和科技素养、人机协同思维和跨文化行动力的新型复合型外语人才的需求与日俱增，对高等学校的学科专业结构调整提出了更高要求，人才培养面临着转型迭代。外语教育正在积极应变、主动求变，适应社会发展的速度和需求，不断提高人才培养和社会需求的适配度。
社会对“外语+智能技术”人才的需求明显增加。随着人工智能的发展，特别是语言智能技术几乎可以达到人类的语言能力，语言服务工作的效率和能力大大提高。无论是从事翻译工作还是文字处理工作，人工智能完全取代人类的可能性不大，但可以肯定的是，这些工作未来都离不开智能工具的使用，通外语、懂技术、强能力的人才将越来越受到用人单位的青睐。“外语+智能技术”人才不仅具有国际视野和多语言文字功底，还擅长应用各种智能操作系统和软件，这些人才走出了传统文科生的局限，能适应新形势下的创新转型。事实上，跨专业的融合、交叉学科的兴起，是这些年高校学科建设的一个新现象和新趋势，创新人才的培养往往出现在学科交叉领域。
语言智能的未来发展需要既懂语言又懂技术的复合型人才。语言智能是面向人类语言的人工智能，代表着人工智能的发展水平和方向，是人工智能的重要领域之一。以ChatGPT为代表的大语言模型就是语言智能的综合体，包括机器翻译、文本生成、人机对话等。目前我国在这一领域的发展前景光明，除了算力芯片等方面的原因外，还包括复合型创新人才方面的问题，既懂语言又懂技术的人才存在明显的结构性短缺。了解语言智能算法和应用技术的人对语言数据、语言规律、语言现象了解不足，外语人才虽然了解多种语言规律，但缺少人工智能素养，这种专业和技术脱节的现象成为制约语言智能发展的瓶颈。如果我们培养的外语人才，特别是非通用语种的人才，熟悉低资源语言的规律并掌握标注技术，对推动我国语言智能发展将具有十分重要的战略意义。
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语言智能的发展为外语类专业学生提供契机。很多教师和学生认为外语类专业学生是文科生，担心其与技术融合的距离太大。其实外语类专业学生在学习过程中不仅要学习使用机器翻译等智能工具，这些智能技术的发展和研究也离不开外语类专业的人才。例如，多语言的语料库构建是机器翻译的基础，而语料的标注和模型的建构必须依靠懂得相应语言的专业人才。未来的人工智能正朝着通用人工智能的方向发展，这需要首先攻克人类语言智能的难关。事实上，对人类语言能力的探究、人类语言的大脑神经机制研究、人类的具身认知研究等等，都需要在对人类语言进行深入研究的基础上才能有所突破，而这一点对于未来人工智能的发展至关重要。外语类专业学生具有良好的人文素养，熟悉多种语言的使用规律，融入语言智能的相关研究和技术开发具有明显优势。
培养“外语+智能技术”复合型人才有多种路径。一是在现有外语专业课程体系中适当增加人工智能相关技术的课程，如语言数据标注与分析、语言智能导论、大模型与提示语工程等，以提升外语类专业学生的智能应用技术和智能素养。二是开设“外语+智能技术”“外语+数字人文”之类的微专业或第二学士学位项目，通过跨学科、跨学院的师资组合来培养学生语言智能处理技术和跨文化交际领域的知识和技能。这些项目可以拓宽外语类专业学生的知识视野和智能技术应用能力，还可通过跨学科协作培养人机协作意识和思维方式，促进人的语言能力和机器的语言能力协同发力，增强跨文化沟通实践能力。三是在“外国语言文学”或“智能科学与技术”一级学科下开设“语言智能”二级学科，系统培养“外语+智能技术”的高层次人才。语言智能是人机交互认知的重要基础和手段，它基于人脑生理属性、言语认知路径、语义生成规律，利用大数据与人工智能技术，让机器实施类人言语行为。语言智能还能有力促进语言教学与学习的智能化，拓展语言学研究的新领域，在外语教育的数字化转型和智能化提升过程中发挥关键作用。这一学科的建立将有助于人工智能和人类语言多学科理论和方法的交叉融合和前沿科学问题的解决，推动语言智能技术的创新发展，提升我国在这一领域的自主创新能力。
作者：北京外国语大学教授 李佐文
内容来源：《21世纪英文报·英语教育》第365期返回搜狐，查看更多