AI時(shí)代的生存法則對(duì)所有專業(yè)一視同仁，每一個(gè)學(xué)科都在被重新定義，每一類核心能力都在被重新估值。真正有保障的，不是某個(gè)專業(yè)的名字，而是這個(gè)專業(yè)賦予學(xué)生的底層素養(yǎng)

不妨把語(yǔ)言作為跨界的利器——將練就的語(yǔ)感、邏輯與文化理解力，變成駕馭AI、深耕行業(yè)、連接世界、撬動(dòng)更多可能性的杠桿

當(dāng)機(jī)器翻譯越來(lái)越精準(zhǔn)，當(dāng)大語(yǔ)言模型能秒速生成流暢文本，耗費(fèi)4年甚至更長(zhǎng)時(shí)間去學(xué)習(xí)外語(yǔ)，還值得嗎？當(dāng)前，從家長(zhǎng)到學(xué)生，從一線教師到高校管理者，越來(lái)越多的人都在問(wèn)同一個(gè)問(wèn)題?！巴庹Z(yǔ)專業(yè)被AI取代”的論調(diào)此起彼伏，這種焦慮也在深刻影響著年輕一代的專業(yè)選擇。

近期，美國(guó)跨國(guó)科技公司、芯片制造商英偉達(dá)的創(chuàng)始人黃仁勛，卻在播客《All-In Podcast》中給出了一個(gè)讓許多人意外的回答。他說(shuō)：“我仍然堅(jiān)信深厚的科學(xué)功底、數(shù)學(xué)功底和語(yǔ)言能力至關(guān)重要。語(yǔ)言就是人工智能的編程語(yǔ)言，它是終極編程語(yǔ)言。所以事實(shí)證明，英語(yǔ)專業(yè)的學(xué)生可能會(huì)成為最成功的人?！?/p>

為什么社會(huì)普遍認(rèn)為外語(yǔ)專業(yè)正在被AI淘汰，而AI領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物卻給出了截然相反的判斷？這種反差，恰恰暴露了問(wèn)題的根源：社會(huì)對(duì)外語(yǔ)專業(yè)的質(zhì)疑，源于一個(gè)根本性的誤解——把語(yǔ)言僅僅視為一種交流工具。

語(yǔ)言不只是工具，還是AI的“底層操作系統(tǒng)”

實(shí)際上，語(yǔ)言遠(yuǎn)不只是交流工具，它還是思維框架的載體、文化理解的入口、邏輯表達(dá)的根基。一個(gè)人學(xué)習(xí)外語(yǔ)的過(guò)程，本質(zhì)上是在學(xué)習(xí)另一種看待世界的方式、組織思維的方法和表達(dá)情感的路徑。這些深層次的能力，是AI難以替代的。

黃仁勛在訪談中說(shuō)得更直白：“懂得如何下指令，既不過(guò)度設(shè)限，給AI留出足夠的創(chuàng)新和創(chuàng)造空間，同時(shí)又能引導(dǎo)它達(dá)成我們預(yù)期的結(jié)果，這一切都需要藝術(shù)造詣?！彼^的“藝術(shù)造詣”，歸根結(jié)底是對(duì)語(yǔ)言的深度理解和精準(zhǔn)駕馭能力。當(dāng)AI可以完成越來(lái)越多的表層工作時(shí)，真正稀缺的是這種能夠駕馭語(yǔ)言、定義問(wèn)題、評(píng)估結(jié)果的人類判斷力。在AI時(shí)代，這種判斷力集中體現(xiàn)為人機(jī)交互能力，而外語(yǔ)專業(yè)正是這一能力的重要載體之一，遠(yuǎn)未達(dá)到被替代的程度。

大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練依賴海量多語(yǔ)種語(yǔ)料，其中蘊(yùn)含的文化偏見(jiàn)、價(jià)值預(yù)設(shè)、意識(shí)形態(tài)傾向，都需要具備深厚語(yǔ)言素養(yǎng)和跨文化理解能力的人去識(shí)別、校正與引導(dǎo)。無(wú)論是寫提示詞、設(shè)計(jì)智能體工作流，還是定義問(wèn)題邊界、評(píng)估輸出質(zhì)量，核心能力都指向?qū)φZ(yǔ)言的敏感、理解和創(chuàng)造能力。

以當(dāng)前AI智能體中廣泛應(yīng)用的Skill機(jī)制為例，像Claude或OpenClaw這類系統(tǒng)，需要用戶編寫結(jié)構(gòu)化的“SKILL.md”文件，用自然語(yǔ)言告訴AI該技能的用途、適用場(chǎng)景和注意事項(xiàng)。編寫一個(gè)高質(zhì)量的Skill，需要精準(zhǔn)的語(yǔ)言表達(dá)、清晰的邏輯層次、對(duì)用戶意圖的深度理解。上述能力，正是外語(yǔ)專業(yè)學(xué)生的“看家本領(lǐng)”。能讓AI聽(tīng)懂并做好的人，才是AI時(shí)代生產(chǎn)力的真正舵手。

事實(shí)上，國(guó)家早已看到這一趨勢(shì)。2025年，商務(wù)部等9部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)服務(wù)出口的若干政策措施》，在第一條中就明確將“語(yǔ)言服務(wù)”列為重點(diǎn)支持的服務(wù)出口新業(yè)態(tài)新模式，要求培育服務(wù)出口重點(diǎn)企業(yè)和重點(diǎn)項(xiàng)目。這意味著，語(yǔ)言服務(wù)已被正式納入國(guó)家服務(wù)貿(mào)易戰(zhàn)略，成為推動(dòng)我國(guó)高水平對(duì)外開(kāi)放的重要力量。

語(yǔ)言服務(wù)的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于人才，外語(yǔ)人才正是國(guó)家“走出去”戰(zhàn)略的關(guān)鍵支撐。當(dāng)前，從人才培養(yǎng)到產(chǎn)業(yè)支持，從標(biāo)準(zhǔn)制定到語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)，國(guó)家政策正在系統(tǒng)性地為外語(yǔ)專業(yè)在AI時(shí)代的轉(zhuǎn)型鋪路。

只學(xué)外語(yǔ)不夠，那加上什么才夠

當(dāng)社會(huì)對(duì)外語(yǔ)專業(yè)的價(jià)值產(chǎn)生質(zhì)疑時(shí)，上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)與北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué)的兩位校友或許能提供另一種答案。

上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)英語(yǔ)專業(yè)畢業(yè)生黃春華，赴英國(guó)攻讀工商管理碩士及博士學(xué)位，先后創(chuàng)立柏嘉金融公司與英諾醫(yī)療集團(tuán)，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出快速、簡(jiǎn)便、低成本的檢測(cè)技術(shù)，在疫情中向全球供應(yīng)超過(guò)20億支快速檢測(cè)試劑。正是外語(yǔ)專業(yè)訓(xùn)練出的國(guó)際視野與跨文化溝通素養(yǎng)，讓他在開(kāi)拓海外市場(chǎng)中占據(jù)了先機(jī)。

清華大學(xué)自動(dòng)化專業(yè)本科畢業(yè)后，劉云浩進(jìn)入北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué)高級(jí)翻譯學(xué)院攻讀碩士，之后赴美深造，最終成為國(guó)際知名的物聯(lián)網(wǎng)學(xué)者，并當(dāng)選為中國(guó)科學(xué)院院士。他后來(lái)坦言，在北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué)打下的語(yǔ)言基礎(chǔ)，成為他在科研領(lǐng)域脫穎而出的關(guān)鍵。

兩位跨界者的經(jīng)歷證明，外語(yǔ)專業(yè)所培育的語(yǔ)言功底與跨文化素養(yǎng)，同樣能支撐人們?cè)诳萍紩r(shí)代大有作為。

放眼全球，類似的“語(yǔ)言+”復(fù)合型人才正不斷涌現(xiàn)。美國(guó)生成式人工智能巨頭Anthropic創(chuàng)始人之一丹妮拉·阿莫迪擁有英語(yǔ)文學(xué)學(xué)位，她正操盤全球頂流大模型。阿里巴巴通義千問(wèn)大模型原負(fù)責(zé)人林俊旸，本科畢業(yè)于國(guó)際關(guān)系學(xué)院英語(yǔ)系，碩士階段在北京大學(xué)外國(guó)語(yǔ)學(xué)院學(xué)習(xí)語(yǔ)言學(xué)與應(yīng)用語(yǔ)言學(xué)，他首次嘗試將語(yǔ)言理論轉(zhuǎn)化為可計(jì)算框架。他們的經(jīng)歷印證了一個(gè)道理：語(yǔ)言能力是駕馭技術(shù)的杠桿，而不是一項(xiàng)孤立的技能。

不可否認(rèn)，在技術(shù)迭代加速的時(shí)代背景下，單一語(yǔ)言技能已難以構(gòu)成持久的職業(yè)壁壘。值得慶幸的是，“語(yǔ)言+X”的復(fù)合型能力正成為新的競(jìng)爭(zhēng)力高地。學(xué)生們不妨把語(yǔ)言作為跨界的利器——將練就的語(yǔ)感、邏輯與文化理解力，變成駕馭AI、深耕行業(yè)、連接世界、撬動(dòng)更多可能性的杠桿。

近年來(lái)，海內(nèi)外高校正通過(guò)交叉學(xué)科建設(shè)，系統(tǒng)化布局這類復(fù)合型人才培養(yǎng)。在國(guó)外，麻省理工學(xué)院計(jì)算心理語(yǔ)言學(xué)實(shí)驗(yàn)室、倫敦瑪麗女王大學(xué)“語(yǔ)言學(xué)與人工智能”碩士項(xiàng)目，均致力于培養(yǎng)語(yǔ)言與認(rèn)知科學(xué)、計(jì)算機(jī)深度融合的交叉型人才。在國(guó)內(nèi)，復(fù)旦大學(xué)的“外語(yǔ)+計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)”、同濟(jì)大學(xué)的“外語(yǔ)+法學(xué)”等交叉學(xué)科，也開(kāi)始成規(guī)模地造就既精通外語(yǔ)又具備第二領(lǐng)域?qū)I(yè)技能的跨學(xué)科人才。這些探索，正推動(dòng)外語(yǔ)學(xué)科走向跨界融合的新常態(tài)。

外語(yǔ)專業(yè)正在主動(dòng)重構(gòu)自己的未來(lái)

社會(huì)對(duì)外語(yǔ)專業(yè)的質(zhì)疑，往往基于一個(gè)慣性認(rèn)知：認(rèn)為外語(yǔ)院校僅僅在教授語(yǔ)言技能。事實(shí)遠(yuǎn)非如此——以上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)為例，我們的轉(zhuǎn)型路徑清晰地展示了外語(yǔ)專業(yè)如何在AI時(shí)代重新定義自身。

第一步是學(xué)科體系的頂層設(shè)計(jì)。2020年，學(xué)校設(shè)立“語(yǔ)言數(shù)據(jù)科學(xué)與應(yīng)用”交叉學(xué)科，對(duì)接教育部新文科建設(shè)要求，同時(shí)響應(yīng)國(guó)家人工智能重大戰(zhàn)略。該學(xué)科旨在培養(yǎng)語(yǔ)言智能領(lǐng)域的高端人才，開(kāi)展語(yǔ)言數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)言學(xué)、翻譯學(xué)、智慧教育及人工智能相關(guān)研究，讓學(xué)生既懂人類語(yǔ)言，又懂機(jī)器語(yǔ)言。

第二步是課堂教學(xué)的深度重塑。學(xué)校語(yǔ)言科學(xué)研究院開(kāi)設(shè)了“機(jī)器學(xué)習(xí)”“大語(yǔ)言模型基礎(chǔ)”等課程，將語(yǔ)言智能技術(shù)融入語(yǔ)言實(shí)踐。學(xué)生在學(xué)習(xí)外語(yǔ)的同時(shí)，也學(xué)習(xí)如何用AI工具分析國(guó)際輿情、構(gòu)建多語(yǔ)種語(yǔ)料庫(kù)、訓(xùn)練和微調(diào)面向特定領(lǐng)域的大語(yǔ)言模型。這種“語(yǔ)言+AI”的教學(xué)模式，正在培養(yǎng)既懂語(yǔ)言又懂技術(shù)的復(fù)合型人才。目前，探索已初見(jiàn)成效。2024年，首屆語(yǔ)言數(shù)據(jù)科學(xué)與應(yīng)用碩士畢業(yè)生中，有的入職科大訊飛、攜程等科技企業(yè)，有的繼續(xù)深造，各自找到了與AI時(shí)代同行的方向。

第三步是科研與產(chǎn)業(yè)的前沿布局。2025年，上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)語(yǔ)言科學(xué)研究院在德國(guó)研究大模型、阿拉伯研究大模型及腦機(jī)接口等領(lǐng)域持續(xù)深耕。依托區(qū)域國(guó)別研究積淀與多語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)優(yōu)勢(shì)，用技術(shù)破解文化交流的語(yǔ)言壁壘，用智能賦能中國(guó)話語(yǔ)的國(guó)際傳播。目前，德國(guó)研究大模型1.0版已正式上線。2026年，學(xué)校與松江經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)共建“語(yǔ)言數(shù)據(jù)與人工智能大學(xué)生創(chuàng)新實(shí)踐基地”，設(shè)有實(shí)習(xí)實(shí)訓(xùn)、項(xiàng)目研發(fā)、學(xué)術(shù)交流三大功能區(qū)，對(duì)接上海人工智能實(shí)驗(yàn)室等10余家頂尖科研機(jī)構(gòu)，引進(jìn)科大訊飛等10余家人工智能與數(shù)據(jù)科技企業(yè)。

從學(xué)科設(shè)計(jì)到課程改革，從科研攻關(guān)到產(chǎn)業(yè)對(duì)接，學(xué)校的“跨學(xué)科”產(chǎn)教融合實(shí)踐表明：外語(yǔ)專業(yè)沒(méi)有固守過(guò)去，而是正主動(dòng)重構(gòu)自己的未來(lái)。

這些改變只是起點(diǎn)。面向未來(lái)，國(guó)家應(yīng)進(jìn)一步將外語(yǔ)人才從語(yǔ)言服務(wù)的參與者，提升為AI核心技術(shù)研發(fā)、大模型語(yǔ)料治理、多語(yǔ)言智能體設(shè)計(jì)的重要力量。高校應(yīng)讓語(yǔ)言智能從選修課走向必修課，讓跨院系聯(lián)合學(xué)位、與科技企業(yè)的深度聯(lián)培成為更普遍的現(xiàn)實(shí)，從而培養(yǎng)既精通外語(yǔ)又具備技術(shù)素養(yǎng)的復(fù)合型人才。而每一個(gè)外語(yǔ)專業(yè)的學(xué)生，則需要完成一次認(rèn)知升級(jí)，不能再把自己局限于翻譯工具的掌握者，而是要主動(dòng)成為用語(yǔ)言駕馭AI的創(chuàng)造者，在交叉融合中開(kāi)拓屬于自己的賽道。

AI時(shí)代的生存法則對(duì)所有專業(yè)一視同仁，每一個(gè)學(xué)科都在被重新定義，每一類核心能力都在被重新估值。真正有保障的，不是某個(gè)專業(yè)的名字，而是這個(gè)專業(yè)賦予學(xué)生的底層素養(yǎng)。外語(yǔ)專業(yè)培養(yǎng)的是對(duì)語(yǔ)言結(jié)構(gòu)的敏感、對(duì)文化差異的理解、對(duì)復(fù)雜信息的篩選和重組能力，這些恰恰是AI時(shí)代最稀缺的。

（作者倪琴系上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)語(yǔ)言科學(xué)研究院教授，陳靖系上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)英語(yǔ)學(xué)院博士研究生）