鄭州8月7日電 題:為什麼一位漢學家執著於「搶救」瀕危文字? ——專訪法國國立東方語言文化學院教授白樂桑 記者 闞力 語言文字記錄了人類的歷史和生活。目前,全世界正在使用的語言約有七千種。隨著數字智能技術的到來,部分語言文字逐漸邊緣化,走向瀕危。同時,數智技術也為保護它們提供了新手段。近日,法國國立東方語言文化學院教授白樂桑就如何運用數智技術保護瀕危文字等話題接受「東西問」專訪。 2025年4月21日,「甲骨溯源·國風雅韻」專題展在河南安陽中國文字博物館開幕。圖為甲骨文青銅組雕展品。 記者 闞力 攝 現將訪談實錄摘要如下: 記者:不少文字已傳承千百年,為何會逐漸走向瀕危? 白樂桑:我們應該認識到,每一種語言文字都有其不可替代的價值,每一種語言文字都是人類財富。瀕危文字目前尚無統一標準,相比語言來說,文字更容易界定瀕危標準。 「聽說讀寫」是傳承語言文字的重要方式。語言文字走向瀕危的因素有很多,如其使用範圍、使用群體的「聽說讀寫」能力等,大多數語言文字走向瀕危就是因為沒有人使用了。 隨著電子產品興起,「聽說讀寫」慢慢發展成了「聽說讀打(字)」。學生用鍵盤替代手寫,雖減輕書包重量、提高效率,但也可能導致「提筆忘字」。 我認為,應該在文字手寫能力方面做個調查,掌握大家的文字手寫能力,在基礎教育階段要讓孩子們堅持文字聽寫訓練。因為相較於字母文字,漢字的結構比較複雜、特殊,當下中國年輕人大多使用漢語拼音輸入法,將拼音轉化成文字輸入到電子產品中,如此一來,就會出現「提筆忘字」的文字手寫能力弱化現象。字母文字便不存在這種情況,無論是手寫還是使用輸入法,都是同一種字母,所以你不會忘記它長什麼樣。 文字的使用範圍也影響著它的傳承。譬如,中國西南滇、川、藏交界地區的納西族所使用的文字——東巴文,被譽為「世界上最後一種活著的象形文字」,總共約有1400個單字。目前,能夠認識、使用這些東巴文的納西族人越來越少,他們會用東巴文簡易記事、記帳、寫信和寫對聯等,也會將東巴文作為學漢語的注音符號使用。 2024年6月30日,由瑞士、奧地利、西班牙3個國家組成的旅行商踩線考察團走進中國雲南省麗江市。圖為歐洲旅行商學寫東巴文。 記者 黃興鴻 攝 記者:您為何提出深度開發中國瀕危語言文字資源的構想? 白樂桑:我來自法國國立東方語言文化學院,曾在中國留學學習中文。2017年,我到中國交流時提出由北京語言大學、法國國立東方語言文化學院、瑞士日內瓦大學三方合作,共同對東巴文資源進行深度開發,以慕課形式向世界傳播東巴文。 了解東巴文的瀕危狀況後,我們團隊創造性地以大規模在線開放課程方式,讓來自全球的愛好者了解、學習東巴文字和納西文化,達到保護這一珍貴語言文化遺產的目的。 我們此前研究發現,若想科學有效地保護東巴文等世界瀕危語言文字資源,就需要系統性地開展資源記錄、保存、開發、利用、研究等工作,要充分利用現代信息技術,尤其是人工智慧技術,且要注意將以人為本與技術創新有機結合。 「東巴文啟蒙慕課」是通過漢語、英語、法語、德語四種語言教學和在線傳播的便捷性,快速覆蓋世界各地的學習者。2023年在法國正式上線後全面鋪開,首期便有80個國家和地區的超2000名學習者進行註冊學習。 我其實不懂納西語,這一構想完全是出於中文教育教學經歷和對漢字的濃厚興趣,而具有大眾性的慕課恰是傳播語言、文字最好的形式之一。我們之前做過中文慕課,取得不錯的傳播效果,但是相較於中文這一國際性語言、文字,東巴文還是太過於小眾。經過一段時間探索,我們發現慕課同樣可以有效緩解東巴文瀕危狀況,便先做了300個與納西文化相關的東巴文字。 2025年3月9日,雲南麗江正值納西族傳統節日三多節,非遺傳承人和鈞與旅居麗江的民眾開展東巴文化交流活動。 發 顧一航 攝 記者:慕課模式對人類語言文字和文化遺產保護有何意義? 白樂桑:慕課本身具有當代教育的特性和重要性。2016年,我們團隊研發上線了中文啟蒙慕課,第一年的七周課程全部免費,由法國國立東方語言文化學院技術部門支持。上線後我發現,有來自104個國家和地區的學員註冊它,由此,我真正明白了,慕課(MOOC)第一個字母「M」的涵義就是「massive」(大眾性的、大規模的)。 近些年,我還在關注滿語。滿族在中國少數民族中的人口數量不少,我了解到如今會說滿語的人甚少。 研究數據表明,大約每兩周就會有一種語言消失,如果有幾萬人甚至幾十萬人在學習、使用一種瀕危語言文字,或許將會緩解當下這種語言文字的瀕危狀況。譬如學習、註冊慕課的人數,有時會超過一種瀕危語言文字的原始使用人數,我確信慕課能在維護瀕危語言文字方面起到挽救作用。(完) 受訪者簡介: 白樂桑。受訪者供圖 白樂桑(Jo l Bellassen),法國知名漢學家、漢語教育專家,巴黎東方語言文化大學教授、首任法國教育部漢語總督學、法國漢語教師協會創始人及首任會長,曾任世界漢語教學學會副會長、歐洲漢語教學協會會長。出版《法國漢語教育研究》《跨文化漢語教育學》《滾雪球學漢語》《中國語言文字啟蒙》等40多部著作及教材,發表學術文章100餘篇。2003年,榮獲中國政府頒發的「中國語言文化友誼獎」。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉,近日,南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果,不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足,並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning,DDL)優化策略,教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同,實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日,OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5,再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」,其伴生問題也日益凸顯:AI經常會「一本正經地胡說八道」,生成看似合理的虛假信息,造成「AI幻覺」;依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文,極大衝擊著學術誠信和規範;論文AI率檢測系統有待完善,論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容,成為亟待解決的熱點問題。 據了解,目前AI生成內容檢測主要有兩種路線,一種是「基於訓練的檢測方法」,使用特定數據訓練一個專用的分類模型;另一種是「零樣本檢測方法」,直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明,現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導,《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」?論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道:「如果把AI文本檢測比作一場考試,檢測器的訓練數據等同於日常練習題,現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路,難以學會答題邏輯,一旦遇到全新難題,準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測,理論上需收集所有大模型的數據進行訓練,但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說,讓檢測器真正學會舉一反三,即提升檢測器的泛化性能,是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此,研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑,通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距,幫助模型學習AI文本檢測的內在知識,可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異,從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』,即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本,也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE,使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等),從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說,之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷,而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題,形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示,現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%;而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比,性能相對提升71.62%;與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比,性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異,我們將持續迭代升級評估基準和技術,致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測,以AI之力,讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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