ChatGPT 现象凸显语言学十大议题

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ChatGPT的出现引发了语言学界的广泛关注和持续讨论，也提出了一些新的问题和挑战。以下是ChatGPT现象凸显的语言学十大议题：

（1）语言学（家）的反思。ChatGPT是否绕过了乔姆斯基乃至整个语言学？ChatGPT是否对语言学和语言学家构成了挑战？语言学家如何通过人机协作探索语言之谜？

（2）语言发展或习得。大型语言模型是否证伪了语言先天论、语言习得装置、刺激贫乏假说等？是否证明了基于使用的理论、统计或概率学习模型、领域通用认知机制等？大型语言模型是否可以作为人类语言认知的严肃理论或模型？

（3）语言学习或教学。ChatGPT是否对二语或外语教育构成挑战？如何利用人工智能来辅助二语或外语学习与教学？

（4）一种新的语言变体。基于大型语言模型的机器人语言与人类自然语言有何异同？它会对人类自然语言造成什么影响？如何评估聊天机器人的语言能力？

（5）人类语言本质或原则。可以通过揭示ChatGPT生成语言的“黑箱"来洞察人类自然语言的本质，进而推进语言学研究，比如聊天机器人的语言能力局限揭示了自然语言的核心原则，如理解能力、符号推理、心智理论、多模态、具身性等。

（6）语言与思维的关系。ChatGPT证明语言和思维是同一的还是可分的？机器人语言如何编码甚至放大了人类语言和思维中的固有偏见（如性别歧视）？

（7）语言、文化多样性。ChatGPT虽然是个多语天才，但一方面这些强势语言是单文化的（英语文化），另一方面进一步威胁到了弱势语言的生存，语言学家应该如何应对这些挑战？

（8）交际的多模态。聊天机器人语言能力的局限证明了在人类交际中多模态数据的重要性，语言学家应该突破对语言的狭隘看法，把语言、副语言、非语言等都考虑到整个交际过程中去。

（9）交际的具身性。聊天机器人语言能力的局限证明了语言与身体密切相关，包括行动能力、感知能力和情感能力；大型语言模型没有人类一样的身体、感官、目的和生活，因此无法像人类一样理解语言。

（10）符号推理能力。在符号交际过程中，演绎、归纳尤其是溯因（或因果）等推理能力发挥着重要作用，但目前人工智能还无法完美模拟人类的各种推理能力。

比如在《长江学术》最近（2023年第4期）刊出的4 篇专栏文章中：

乔姆斯基等《ChatGPT的虚假承诺》认为人工智能和人类在思考方式、学习语言与生成解释的能力，以及道德思考方面存在着极大差异，应该警惕ChatGPT式机器学习程序对人类科学和伦理的损害（涉及议题 5）。

罗仁地教授《人工智能要考虑到溯因推理》展示了溯因推理在人类意义创造过程中扮演的角色，指出目前的人工智能学者尚未认识到溯因推理在创造通用人工智能中的重要性（涉及议题 10）。

赵世举教授《ChatGPT对人的语言能力和语言教育的挑战及应对策略》讨论了ChatGPT对人类语言生活的种种影响，并就如何应对机器对人的语言能力的挑战，以及语言教育如何顺应数智化社会发展提出了具体建议（涉及议题3 和4）

帕布罗·孔特拉斯·卡伦斯等《大型语言模型展示了语言统计学习的潜力》认为最新一代的大型语言模型表明，学习语言的能力可以单纯从语言经验中获得，而不需要内置的语法知识（涉及议题 2）。

他们为我们了解ChatGPT与语言学的关系带来了全新的视角与启示。

来源：长江学术 | 编辑：扬薇儿

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引用：杨旭.(2023).ChatGPT现象凸显语言学十大议题——主持人语. 长江学术(04),104.

原文：

http://cjxs.whu.edu.cn/index.php/View/1941.html

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