表意AI vs. 表音AI：AI新范式与去殖民化宣言

本文提出了表意人工智能（Logographic AI）理论，论证了以汉字形根系统作为AI认知基元的范式优势。通过对比表意语言与表音语言在信息密度、结构透明度和文化嵌入性方面的差异，本文指出当前主流AI系统基于表音语言的底层架构存在结构性局限，并提出了去殖民化的技术路径。核心贡献包括：（1）形根解析器的形式化定义与算法实现；（2）形构熵作为信息度量指标的数学模型；（3）多元通约性理论框架下的跨语言语义映射机制。实验结果表明，表意AI在汉字语义理解任务上显著优于传统大语言模型，为AI文明的多元化发展提供了理论基础与技术方案。