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语言智能和语言教育不应“相杀”
近年来，语言智能技术迅猛发展，并在舆论中对人工语言服务形成冲击。语言教育存废及投入多寡等，成为国家教育规划和技术规划中需要面对的问题。12月24日，北京语言大学语言资源高精尖创新中心和中国中文信息学会召开了“语言智能与社会发展”论坛。40余位来自语言教育界、信息技术界、企业界、新闻界和政界的有识之士共同就语言智能与外语教育协同发展献言献策，并形成了《语言智能与外语教育协同发展宣言》，倡议教育界和技术界相拥相爱，停止相搏相杀。
智能技术冲击传统产业，挤出其中的就业人口，本不新鲜。但今天机器翻译为代表的语言智能技术对传统语言产业的冲击大部分只存在于舆论之中：翻译人员的收入保持稳定，翻译市场的价格没有明显下降，规模持续增加。其他语言服务产业也在蓬勃发展。2018年两家一线创新企业机器翻译产品在重要会议上“翻车”，也表明语言智能还远远不足以像两百多年前的轧棉机一样制造失业潮。
但这种舆论中的冲击，伤害却不小：大学英语专业，从曾经的香饽饽，变成今天坊间“对不起良心”的专业，语言智能的冲击也是重要因素之一。很多学界、企业界人士刻意制造了一种“外语专业灭亡论”。××翻译在××技术竞赛中拿到冠军，××系统超越人工翻译，××翻译机通过专业考试等信息更在媒体的追逐中频现网端。在人工智能服务大量进入日常生活的今天，这种论调已经不再是未来小说、科幻电影里那种飘忽云端的危言耸听，而成为了触手可及的恐慌之源。这种恐慌首先就表现在学生的专业选择上。笔者所工作的大学，近年来就有数十位新生受这种舆论影响选择改换专业，甚至退学。
诚然外语教育，尤其是大学外语专业，在学科设计和培养模式上问题深重，但如果任由机器翻译狂热宣传发展，煽动公众情绪，将会对国家的科技规划和教育规划形成严重误判，进而有损公众利益。语言智能行业自己也是受害者。当前的智能应用受益于20世纪90年代以来大行其道的统计机器学习方法和2010年以后突飞猛进的深度学习技术。它们都依赖于富含人类知识的大数据资源。而外语从业者，正是语言大数据资源的生产者。可以说，语言智能如车，语言数据如油。岂有汽车行业整日恐吓石油行业的道理呢?
另一方面，舆论上的恐慌虽缺乏道理，但不完全是无源之水。外语教育，为学生前途和自身发展计，理应化冲击为契机，在人才培养的范式、方法和内容上吐故纳新，热情拥抱新技术和新时代，努力帮助学生过好智能时代的外语生活。在智能时代，语言教育更要坚持工具性和人文性的双重属性。在工具性上，培养懂得工具，会利用智能服务的语言从业者。而在人文性上，更加重视跨文化交际能力和文化包容心的教育，培养不同文化间的穿行者。
2018年，原谷歌人工智能实验室主任李飞飞提出了“以人为中心的人工智能”这一观念。麻省理工学院、卡耐基梅隆大学和北京大学等顶级高校也就人工智能的社会伦理、科技伦理设立课程与研究项目，旨在为技术的发展和应用划定界限。人工智能，尤其是语言智能的发展方向必然是更深和更广的人机互助，进而通向人机共生。替代和对抗的人工智能观并不可行。人工智能和其服务的领域都理应相爱，不能相杀。
