AI如何再次改变我们的语言？丨周三直播·「AI时代的学习：共探学习的复杂性」主题读书会

集智俱乐部 07月17日 00:31

集智俱乐部联合多位专家发起“AI时代的学习：共探学习的复杂性”主题读书会，探讨大语言模型对语言、思考和认知方式的影响。读书会汇集教育学、脑科学、计算机科学等多领域视角，旨在突破学科局限，深入认识AI时代学习的发展。从语言的变迁到未来学习的挑战，读书会希望培养终身学习者的自适应能力，共同应对智能时代对人才培养的新需求。

🗣️ 读书会主题：探讨AI时代对学习的影响，聚焦语言、思考和认知模式的变革。

📅 活动时间：2025年7月16日（周三）19:30-21:30，线上直播，为期8-10周。

📚 参与者：集智俱乐部联合多位专家，包括教育学、系统科学、脑科学等领域的学者。

💡 核心议题：大语言模型如何重塑我们的语言，以及在AI时代如何通过语言习惯获取价值。

🌱 目标：培养终身学习者的自适应能力，应对智能时代对人才培养的新挑战。

2025-07-14 19:02 日本

2025年7月16日（周三）19:30-21:30直播

导语

集智俱乐部联合江南大学教授王志军，北京师范大学教授崔光佐，翼鸥教育创始人宋军波，TalkingBrain 联合创始人林思恩，清华大学讲师方可，北京师范大学博士后郭玉娟，共同发起「AI时代的学习：共探学习的复杂性」主题读书会。希望通过汇聚教育学、系统科学、脑科学、计算机科学、社会学等多领域交叉视角，突破单一学科的局限，对人类社会未来学习发展形成更加全面深入的认识。

从2025年4月16日开始，每周三晚上19:30-21:30，读书会将以线上形式进行，持续时间预计8-10周。读书会详情及参与方式见后文。

分享背景

当我们在对话框中敲下“帮我写一段文案”“帮我解释这个概念”时，大语言模型正以一种隐蔽却强势的方式，重塑着我们表达、思考乃至认知世界的基本模式。当AI能快速生成看似完美的文本，如果“AI腔”必然成为主流，我们能如何于算法塑造的语言秩序中，在守住温度的同时，主动参与到新的沟通方式的建立中。

分享简介

大语言模型与生成式AI已开始系统性地影响我们每天使用的语言：从GPT、DeepSeek等模型偏好使用的“Tapestry”“褶皱”等词汇、到更结构化、工整和标准的语法，AI对语言的影响，绝不只是像把一杯新的水倒进旧的水当中这么简单。但事实上，从口语、书写系统、到印刷和数字化，我们所使用的语言，一直在被每一代信息技术变革塑造，并影响我们的思考与行为模式。了解AI会如何再次改变我们赖以生存的语言，不只在探讨我们如何说话与沟通，更是在“提前思考我们未来的思考”。

分享大纲

技术透视：AI「说话」与人说话有何相似之处及本质区别？

AI对我们赖以生存的语言带来了哪些改变？

为什么是「再次改变」，以前被什么改变过？

在AI时代，如何通过语言习惯获取我们认为重要的价值？

主讲人简介

秦旷，科技人文交叉领域观察者，播客《Orpheus微见》主播、回声场ECHOCAST创始人，现任多家国际科技企业传播顾问。长期专注技术传播，合作涵盖微软、腾讯、华为、TCL、Micron等领先企业，拥有逾十年TMT行业研究经验。近年来聚焦AI时代的信息获取、人机关系等议题，洞察技术对当代社会结构与认知方式的系统性重塑。

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直播信息2025年7月16日（周三）19:30-21:30

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斑图链接：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/939?from=wechat

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推荐阅读

[1] 特克尔, 雪莉. (2014). 群体性孤独：为什么我们对科技期待更多，却无法对彼此更亲密？ 周逵（译）. 杭州: 浙江人民出版社. ISBN 978-7-213-05984-1.

[2] 波斯特洛姆, 尼克. (2015). 超级智能：路线图、危险性与应对策略. 张体伟，张玉青（译）. 北京: 中信出版社. ISBN 978-7-5086-5016-5.

[3] 马尔库塞, 赫伯特. (2006). 单向度的人：发达工业社会意识形态研究. 刘继（译）. 上海: 上海译文出版社. ISBN 978-7-5327-3910-3.

「AI时代的学习：共探学习的复杂性」主题读书会

在技术浪潮的冲击下，智能时代对人才培养的需求正发生根本性转变——学习已不再局限于简单的知识传递与记忆，当机器能够替代程式化技能，人类的创造力、批判性思维与跨界协作能力将成为核心竞争力；当知识更新周期以月甚至天为单位迭代，教育的使命不再是填鸭式灌输，而是培养终身学习者的自适应能力。

在此背景下，集智俱乐部联合江南大学教授王志军，北京师范大学教授崔光佐，翼鸥教育创始人宋军波，TalkingBrain 联合创始人林思恩，清华大学讲师方可，北京师范大学博士后郭玉娟，共同发起「AI时代的学习：共探学习的复杂性」主题读书会。希望通过汇聚教育学、系统科学、脑科学、计算机科学、社会学等多领域交叉视角，突破单一学科的局限，对人类社会未来学习发展形成更加全面深入的认识。

详情请见：AI时代的学习：共探人类学习的复杂性

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