2025年4月2日，高研院举办了名家讲坛第314讲。本次活动邀请了英国伦敦大学哥德斯密学院社会学教授、文化研究中心主任斯科特·拉什（Scott Lash）与同学们探讨在人工智能蓬勃发展、大语言模型得到普遍运用的当下，人类想象力是否还具有独异性。来自南京大学外国语学院、汉语言文学等多个专业的30余名同学参加了本次活动，南京大学艺术学院教授、南京大学高研院名誉院长周宪担任主持。

  拉什教授首先从艺术与科学的区别引入话题，指出艺术并非关于客观世界的命题，而是主观的、动态变化的“我思”。以初代的“人工智能”装置“中文房间”为例，拉什教授解释到，初代的“人工智能”可以完成规则学习与逻辑推理，“中文房间”装置即通过学习中文语法实现语言输出，但它无法理解中文的语义。深刻影响我们当下生活的大语言模型类AI并不依赖逻辑计算，它的工作原理是模式识别，从大量数据中提取、总结出一个普遍形式，再根据这个“模型”解决实际问题。因此，大语言模型的工作机制是在封闭系统中不断复制，这也决定了人工智能与人类想象力之间存在根本性的不同。

拉什教授认为，源于想象力的文艺创作不是在封闭系统中进行的，而是一种拓扑学过程，即在动态变化中不断获得新的姿态与形式，处在连续的变形中。人工智能的“创作”与人类想象力的创作之间的区别就在于，前者是生成式智能，通过大型语言模型这个封闭系统中的固定模式来生成特定结果，而后者则是适应性智能，连通外部世界，不断自我反思，能通过变形适应多种语境。 

拉什教授的讲座结束后，同学们踊跃发言，与教授进行了深入、有趣的交流。来自外国语学院的一位同学将詹明信（Frederic Jameson）关于现实主义文学的“情动-叙事”理论与“基于想象力的拓扑学式创作和大语言模型的模式识别式创作”进行类比，认为有些现实主义作家的创作机制与大语言模型类似，都是基于“模式”构筑“叙事”，而非关注外部世界，产生摹仿冲动，为讨论人类想象力与人工智能之间的边界提供了新的视角。来自文学院的一位同学认为，如果用中文的学术数据库训练大语言模型DeepSeek，未来它可能具备产出与人类学者相似的学术成果的能力，因此未来的学术研究或许将面临难以解决的作者伦理问题，而未来的科研工作者也必须具备合理运用人工智能的能力。

最后，主持人周宪教授做总结发言。他认为，我们应该以与时俱进的眼光看待人工智能与大语言模型，而不是将人类想象力与人工智能相对立。他鼓励同学们在“支持大语言模型”与“反对大语言模型”之间找到“第三条道路”，继续探索人与人工智能技术交融、共荣的发展道路。

撰稿人：外国语学院博士生 杨湃湃