AI时代下,语言将走向何处?

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作者：微信文章
14年的美剧《电脑狂人》的第一集，主角IBM的前高管在大学讲座提问学生电脑发展的未来前景，一个学生提出电脑将模拟大脑神经元活动，却因为过于“异想天开”而被打断。



11年的美剧《疑犯追踪》讲述的是在911之后电脑天才Harold Finch为了监测恐怖活动而发明了“机器（the machine）”，通过获取纽约城全部电子设备的信息权限，“机器”可以阅读，理解，监控每个市民的行为，同时它又似乎有着自己的判断和决策能=力，在某些情况下展现出了不属于机器的理智，偏好与情感。



无论你是否愿意，无可置疑的是AI这一概念已经成为现实，并将彻底改变我们所处的这个世界。而这些在当时看来异想天开的情节十年之后居然成为了我们生活的日常，如今就算是与计算机科学毫无关联的普通人也能使用并讨论人工智能相关的话题了。

曾经的科幻片中常常讨论的是机器人是否会灭绝人类，基础劳动会否被机器人取代，却不想现实里AI首先变革的是语言和图像的创造，这些一般被人认为属于高智力的活动。这样的变化到底会有什么样的影响？我们普通人我们又该如何应对这一变化？作为一个语言学的研究者和语言教学的从业者，我会结合我对语言和AI的理解来谈谈我的看法。

科技对于语言渐成围剿之势

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01

我从本科到博士刚刚好见证了这一次的信息技术革新。从18年左右开始流行的深度学习、大数据、机器翻译，到现在无处不在的大语言模型与人工智能，AI这个概念并不仅仅意味着电脑变得更快更强，而是电脑在算法的加持下有了自己学习的能力，它可以从大量的数据中自己总结规律，举一反三，同时人与电脑的沟通可以不再依赖死板的机器语言。如今的语言模型不仅可以理解一句话的字面含义，更能从某种意义上理解幽默、讽刺、夸赞，这些符号含义以外的语用功能。这意味着人与电脑的沟通越来越像真正的交流，同时人脑与电脑、现实与虚拟的区分进一步模糊。这样的新变化当然是令人兴奋的，但与此同时社会舆论中也充斥着一种焦虑情绪，我作为人的竞争力在哪里？我是不是变得不如电脑了？难道在当今时代除了研究算法的geek，其他人的生存空间终将会被AI挤占、替代？

以文字为媒介的写作与翻译首当其冲地被AI威胁，于是，上个世代沟通着不同语言和文化的翻译们在一秒处理上百字信息的算法面前显得缓慢、鸡肋，于是只能面对失业或转行的艰难抉择。论文，新闻，这些本该属于更高层次的人类智力成果无法抵挡一键生成的诱惑。人们不再愿意为了文字与表达进行思辨，而是更倾向于让AI来告诉自己可以怎么说，可以怎么想。

可伴随着高效率一同出现的是往往是文字质量的低下，微博上充斥着AI生成的新闻稿和文章，大段的文字读下去有效的信息却少得可怜。发表在期刊上的文章英文摘要需要用ChatGPT来写，却连由AI生成几个字都没有删去。二十年前的人人字幕组每个译员都是语言功力与文化背景深厚的全才，可是现在由机器生成的字幕只剩下死板与僵硬，缺少了灵光一现和那么点儿人味（humanness）。

值得焦虑和思考的，除了以文字为生的人会不会在新的生产力变革中变成被牺牲的一群人以外，还有文字，这个应运人类的社会化和智力发展而生的符号系统，会不会在AI的冲击之下最终崩溃？会不会有一天，我们无法靠语言描述自己当下所经历的情感和所处的世界？会不会有一天，我们甚至无法判断AI生成的句子是否言辞清晰，语法正确？绞尽脑汁、冥思苦想的过程纵然辛苦，可思考的能力正是我们看见、理解世界的方式，如果在AI的纵容下我们的思辨能力逐渐退化，then what makes us human？

语言学发展的困境与挣扎

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02

自然语言处理，深度神经网络这些fancy概念的提出自然给语言学带来了新鲜血液，可是随着学科向前发展语言学似乎陷入了一种拧巴和尴尬的境地。上个时代的学术传统无法对新的领域发挥作用，而新的知识却还未能自成一派。机器与语言，这同一渐变体的两端无法在学术领域很好地融合。以语言哲学为基石的传统语言学及其理论对于计算机领域毫无解释力，而研究算法的电脑工程师又对语言学不甚了解。结果就是双方在双向奔赴的过程里都把自己放在这在了没那么舒服的位置。要不然就是敲代码的工程师得去啃大部头的语言学著作，要不就是学文一辈子的语言学家们拿起了电脑学起了python和R。以转换生成语法为理论假设而发展出的音系学和句法学为语言系统提供了系统性的概括和解释，可这些以为普遍语法提供有力佐证为目标的学科并没有如想象中为语言的习得提供一个无可质疑的答案，就连机器学习语法的过程都是靠着大量的自然语料输入让算法自行学习的。

记得本科时上自然语言处理，课上老师引用了Frederick Jelinek的名言，“每当我开除一位语言学家，语言识别的正确率就上升一些。”当时坐在下面的我突然觉得特别讽刺。因为就在曾经的现代汉语课上，当我看着汉语的语法结构只觉云山雾罩之时曾经斗胆问过老师这个问题，那就是“语法研究到底有什么用？”当时老师给我的回答就是所有的语音识别和生成都要靠着句法和语音学家研究出的理论来执行。信奉实用主义的我突然在那一刻有了一个抓手，无论再晦涩，再艰深，为了这个现实的价值我就可以学下去。可在当我登上了山顶之后，却发现山的后面没有大海，只有一片虚无，道心破碎的我不紧哑然失笑。电影《窈窕淑女》里，那个挥一挥魔棒就能让下层卖花女通过改变口音和礼仪变成贵族名媛的“仙女句法学家“（fairy syntactician）也只能失意地收拾东西被扫地出门。那么究竟在今天，语言学还能够给我们带来什么？这个学科的发展又将何去何从？

大数据缄默小声音

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03

本科的某个学期我一度对自然语言处理感到非常着迷，它理性、准确、实用，语言学家终于可以摆脱狭隘与偏僻的案例分析，转而用客观的，不容置疑的数据去证明自己的观点。我更享受那种写下一串串代码，让我自己的编写的程序为我在瞬息之间处理好那些杂乱的文本数据。我突然觉得自己好像美剧里孤僻的电脑天才，一室之内与电脑对坐便有着操控世界的能力。更好的一点是无论在当时还是现在，它看起来都是一个大有前途的学科，与电脑结合意味着它顺应时代潮流，不仅好找工作，更好申请研究经费。毕竟我以来都是跟着自己的兴趣选一些“赔钱货”专业学习（播音主持、英语、语用学、人类学），终于有一次我的兴趣居然与主流吻合，不用再在月亮与六便士中纠结，这还是头一遭。

就在我敲着键盘与鼠标，决心要在这个领域发光发热的时候，玻璃般的幻梦突然悄悄生出了裂痕。当我兴致勃勃地将大量的自然语料（小说文本、网络评论）导入电脑中，却发现看似高深莫测的算法所能做的不过是统计词性、词频与情感倾向。人类用缜密的思维和丰富的情境将语言的砖瓦构筑成鳞次栉比的高台，可电脑的解读却偏偏要将原有的架构彻底推翻，从满地的废墟里得出结论，语境、修辞、隐喻几乎不复存在，这样的结果实在是本末倒置。哪怕再轰轰烈烈的研究读到结论的部分也是味同嚼蜡。更可怕的是，当我们将个人的意志，思考与情感抽象成数据集里的一条一款，在用统计的手段过滤和筛选，少数的意见必然会淹没于主流的声音里。难道人文研究最后也要变成谁的声音大谁有理吗？当人们对新的技术感到深深着迷的时候也需要考虑使用的后果。至少对于我而言，缄默不同的声音是一种无可接受的后果。

别让AI来决定我说什么

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04

这样的思考让我在之后毅然决然地选择了质性研究的道路。而对新技术的警惕让我对AI的使用保持着一种敬而远之的态度。媒体的报道对于AI在反应社会的好奇心的同时，也隐含着对于社会剧变秩序崩坏的隐忧。教授用ai翻译论文却忘记去水印被钉在耻辱柱上，学生作业过分依赖AI惹得教授愤怒，AI编造的文献被大量引用在论文与作业里却根本没人发现。每每看到这些标题我甚至不想点进去花时间阅读，只是有些失望地关掉手机埋头沉浸自己的阅读里，像是任何一个拒绝接受变化的老顽固一样坚信旧日的传统才是值得坚守的。但同时我也承认自己就是一个沉溺于过去的鸵鸟，总是觉得不去看到这些变化它就没有发生。

AI对于语言与思维的影响不仅发生在以文字为生的学术界，在日常生活中更是比比皆是。社交媒体上充斥着各种AI味儿十足的小短文读来简直是浪费人生，偏偏因为可复制性往往算法推荐的偏好，想要杀时间阅读者读到一半才大呼被骗，真情实意地跟没有感情的AI写的故事共情了半天受伤程度仿佛遭遇了杀猪盘。网民激情battle的时候往往头一句就是AI说……,仿佛一切有AI背书的信息就是绝对正确，不容置疑，似乎AI不仅是他们的外置大脑，更是决策来源，有了AI就不用思考不用思辨，只要做AI的外延和执行官就好。可以我的浅薄之见，难道让人成为人的不就是那些对真理求知的诘问与思考吗？当人们追求一时的轻松选择逃避痛苦的思考，那么若干年后会不会我们真的会遭遇文明的衰落。

AI与真人

彼此竞争不如强强联合

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05

这个夏天，在读博中觉得有些孤独的我打算给人生找一些新的灵感和正反馈。于是我启动了两个声势浩大的项目：做播客节目与线上教育。分身乏术的我为了追求效率开始不得不使用AI，这也让我有了一些新的认识和改变。一方面是AI的全能能够弥补我能力的不足，一个项目的顺利实施和落地一定是需要多种技能的。可雇不起人的我一人成军的时候就总有缺失。可能我图画的很好却不会写文案，或者我有很好的课程却不会做自媒体运营，这个时候AI总会在需要的时候提供及时有效的帮助，它的产出不一定是最好的，但一定是可用的，比起困于某个环节，先有产出在想办法寻求进步和提升一定是更好的。另一方面，AI对于信息的过滤和筛选是这个时代所迫需要的。如今我们每个人每天产生和消费的信息量庞大到几乎让人难以负荷。社交媒体上人们随时随地分享自己身边的“新闻”，针对新闻又产生了不同的热点和讨论。谣言被创造，传播，驳斥，再解读，然后在这样的周期中循环往复。搜索任意想要的商品，网络会给你提供成千上万的条目进行选择，每一个商品链接里有包含着介绍，图片和评论（这里面还包括着真的假的）。信息的产生过于方便和快速，可大脑所能接受的信息却有限，长此以往总有信息过载的隐患（事实上现在已经发生了）。这是AI算法可以做的便是在庞大，复杂的信息中帮我们整理一些基本的脉络和框架，它不一定完全可靠，但胜在易于获得与高效。也正因它不百分百准确，才给了人时刻保持思考的警惕。

即使我们的身边被AI生成的主播、新闻与论文占据，可是对于真实与私人化的偏好依旧存在于人们的意识中。我用AI生成的那些符合自媒体传播风格的文案获得的浏览和点赞远远比不上真情实感写的分享，哪怕它仅仅是我有感而发写的一篇碎碎念，或许即使在今天长内容也还是有一席之地，至少我希望是这样。