首届「语言智能与社会发展」论坛在北京语言大学召开,呼吁成立「语言智能伦理委员会」

2018 年 12 月 24 日,由北京语言大学语言资源高精尖创新中心(以下简称中心)和中国中文信息学会联合主办的首届「语言智能与社会发展」论坛在北京语言大学举行。教育部原副部长、中国工程院院士赵沁平,教育部语用司、语信司司长田立新,北京语言大学校长刘利,北京外国语大学党委书记王定华,上海外国语大学党委书记姜锋,湖南师范大学校长蒋洪新,北京大学文科资深教授胡壮麟,中国中文信息学会理事会名誉理事长李生,中心主任李宇明,中国科学院自动化研究所研究员宗成庆等在内的 40 多名来自教育部、高校、语言学界、机器翻译界、企业界、智库机构和媒体界的嘉宾出席本次论坛。

随着人工智能时代的快步走来,具有语言智能的机器人正越来越多地参与到人类社会生活的各个领域,人类正用惊喜的目光阅读着语言智能发展所带来的巨大社会影响。但如何理性认识语言智能的影响,做出正确而及时的回应,支持语言智能行业的健康发展,并保障获取语言智能发展带来的社会效益,已成为摆在政府、社会和学者面前函需解决的重大问题。基于此,北京语言大学语言资源高精尖创新中心主任李宇明教授,教育部人工智能科技创新专家组成员、哈尔滨工业大学刘挺教授倡议发起「语言智能与社会发展」论坛。论坛定期召开会议,每次围绕特定主题邀请相关领域专家学者共聚一堂并畅所欲言,从而建立一扇立于政府、社会、行业和学者之间的智慧旋转门。

本期论坛的主题是「语言智能与外语教育的未来」。近年来,语言智能技术迅猛发展,并开始在舆论中对人工外语服务形成冲击。外语教育存废及投入多寡等,成为社会热议的话题,也成为国家教育规划和技术规划中需要面对的问题。论坛上,田立新司长、李宇明主任、宗成庆研究员、王定华书记、蒋洪新校长紧密围绕主题,分别作主旨报告。全体与会专家学者充分交流意见,胡壮麟教授、李生教授作了精彩点评,赵沁平院士作总结讲话。    

李宇明主任在会上做演讲

本次论坛还形成一项重要成果,即语言智能与社会发展论坛之 2018 宣言一一《语言智能与外语教育协同发展宣言》(以下简称「宣言」)。宣言倡议学界需要冷静地、理性地预测机器翻译等语言智能的发展未来,科学估量它在翻译事务当中将发挥的作用,有效帮助国家制定符合实际的外语发展规划,帮助外语从业者做好心理准备,并热情拥抱新技术;建议面对语言智能时代的冲击和挑战,外语教育在为自身发展和学生前途计时,应当全力适应人机共存的语言生活形态,充分利用语言工具的革命性变化,革新教学范式和人才培养路径,吐故纳新增强受教育者智能工具的使用能力,帮助其过好智能时代的外语生活;强调机器翻译等语言智能技术的发展和实践,不应也不可能谋求全面替代人类的外语能力,在公共宣传、科普演示中,语言智能学术界和产业界应当实事求是地报告语言智能的发展现实,不夸大语言智能技术的现有性能,不做缺乏科学依据的展望,不能对人类的外语工作造成恐慌,不能对人类的外语事业规划造成形势误判;语言智能需与外语(第二语言)教育协同发展,共同进步,助力人类命运共同体的形成。宣言呼吁语言智能界、伦理学界及社会有关界别及人士,成立「语言智能伦理委员会」,保证语言智能在符合人类伦理的框架内发展。

会上不仅有来自外语教育界的资深人士发表观点,研究自然语言处理和计算机信息技术的专家也各抒己见,如中国科学院自动化研究所研究员宗成庆,中国中文信息学会理事会名誉理事长、ACL终身成就奖获得者李生,北京大学信息技术学院教授常宝宝等,也从自然语言处理与语言学习、教学、资源等角度谈论了自己的观点。

宗成庆研究员在会上作了题目为《机器翻译的梦想与现实》的演讲,介绍了机器翻译的发展,分析了其目前实际情况、性能评价、面临的问题等,并发表了关于机器翻译与外语人才关系的见解。他表示:

  • 外语人才不可或缺:外语人才在语言资源库建设、译文评价等机器翻译必要环节是非常重要的。
  • 机器翻译系统是人类的得力助手
  • 机器翻译不可能成为翻译家
  • 机器翻译与人工翻译应该互助共赢
  • 「信达雅」是人类翻译的理想

宗成庆研究员进行主题演讲

人工智能时代各行各业都面临着不同程度的冲击,这是挑战也是机遇。就外语教育而言,用广阔的胸怀接纳技术,让新技术融入到外语教育的各个环节中来,从课程设置、师资培训等各方面进行调整,不断提高外语教育的水平,或许是在时代潮流中仍然保持不断发展的重要路径。

理论语言学自然语言处理机器翻译北京语言大学
相关数据
刘挺人物

哈工大人工智能研究院副院长,国内NLP方向领军人物。

相关技术
人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

机器翻译技术

机器翻译(MT)是利用机器的力量「自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)」。机器翻译方法通常可分成三大类:基于规则的机器翻译(RBMT)、统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)。

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