摘 要：ChatGPT的橫空出世，推動了大語言模型在全球的流行，世界語言生活也因此受到了深刻影響。這一方面表現(xiàn)為諸多新的發(fā)展：在語言服務(wù)行業(yè)，大語言模型提升了機器翻譯的文本流利度和多語處理能力，推動行業(yè)由語言生產(chǎn)向內(nèi)容生產(chǎn)轉(zhuǎn)型，多模態(tài)識別與處理能力的提高也拓展了特殊群體語言服務(wù)的可能性；在語言教育領(lǐng)域，大語言模型推動了學(xué)習(xí)活動的智能化、多樣化和個性化，成為語言學(xué)習(xí)者自主學(xué)習(xí)的新搭檔，并且為語言教師的教學(xué)與培養(yǎng)賦能；在語言保護工作上，大語言模型在多語能力上表現(xiàn)出來的潛力，加速了多語人工智能大模型的開發(fā)進度，一些國家和地區(qū)也在GPT模型的基礎(chǔ)上開發(fā)多語交互工具，推動語言保護工作由靜態(tài)的檔案存儲轉(zhuǎn)為動態(tài)的實時交互。另一方面，大語言模型也帶來了一些新的挑戰(zhàn)，在語言內(nèi)容傳播上面臨著一些新的難題，包括謠言與假消息傳播的加劇以及變得更為復(fù)雜的學(xué)術(shù)倫理議題；對于社會公眾而言，人工智能疲勞和人工智能焦慮也成為最主要的兩個憂慮。

關(guān)鍵詞：大語言模型；ChatGPT；人工智能；語言生活；語言服務(wù)；語言教育；語言保護；語言內(nèi)容傳播

中圖分類號：TP18；TP391.1；H0-05 文章標(biāo)志碼：A 文章編號：1006-6152（2024）06-0037-11

DOI：10.16388/j.cnki.cn42-1843/c.2024.06.004

一、引 言

2022年11月30日，美國人工智能公司OpenAI的人工智能聊天機器人（chat bots）ChatGPT橫空出世，掀起了世界范圍內(nèi)的大語言模型和生成式人工智能狂潮，眾多科技巨頭紛紛宣布加入大語言模型賽道，推出一系列相關(guān)的產(chǎn)品，開啟了人工智能行業(yè)的新篇章。大語言模型在語義理解、代碼編寫、內(nèi)容生成等各項能力上都有卓越表現(xiàn)，不僅能夠理解和輸出自然語言的內(nèi)容，在語言能力上甚至“已經(jīng)十分接近、在某些方面還超過人類的水平”［1］，因此各行各業(yè)都在積極探索將大語言模型應(yīng)用于生產(chǎn)生活實踐的可能性。語言生活是指“運用、學(xué)習(xí)和研究語言文字、語言知識、語言技術(shù)的各種活動”［2］，作為語言智能技術(shù)發(fā)展的高峰［3］，大語言模型給語言生活帶來了深刻影響，在諸多領(lǐng)域都呈現(xiàn)出了新的變化，一種自然人、機器人和數(shù)字人“三人”共生的新時代正在加速到來，“自然人—數(shù)字人”“數(shù)字人—數(shù)字人”“機器人—數(shù)字人”“自然人—機器人—數(shù)字人”這四類語言生活的新形態(tài)也隨之而產(chǎn)生［4］。在這樣技術(shù)變革和文明演進的大背景下，世界語言生活呈現(xiàn)出許多的新動態(tài)。本文將以大語言模型在世界語言生活中的實際應(yīng)用案例為主要線索，結(jié)合語言保護、語言教育、語言服務(wù)、語言傳播、語言和社會心理這五大世界語言生活的主題［5］，對世界語言生活發(fā)生的新變化進行梳理，并結(jié)合相關(guān)研究做進一步的討論。

二、大語言模型的技術(shù)背景與ChatGPT的

應(yīng)用意義

大語言模型（Large Language Models）指XGhnu9/MT7Zsd3pOVnqXNg==的是由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建且包含巨大規(guī)模參數(shù)量的語言模型［6］，其前身是預(yù)訓(xùn)練語言模型（Pre-trained Language Models）。2018年Google發(fā)布的BERT模型和OpenAI發(fā)布的GPT-1模型是預(yù)訓(xùn)練語言模型的主要代表，兩者都基于Transformer架構(gòu)［7］，但卻代表了語言模型發(fā)展的兩條技術(shù)路線［8］：BERT所代表的是雙向編碼模型，在表示一個詞時會考慮該詞在句子中的前后文，其訓(xùn)練過程使用了掩碼語言模型（Masked Language Model）并完成了下一句預(yù)測（Next Sentence Prediction）任務(wù)；GPT-1所代表的是自回歸生成模型，在生成詞時只依賴前文，而不考慮后文信息，在訓(xùn)練時通?；跓o標(biāo)注文本采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-supervised Learning）的方式。OpenAI在2020年提出了“規(guī)模法則”（Scaling Laws），即大語言模型的性能表現(xiàn)會隨著計算量、模型參數(shù)量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的增加而得到線性提升［9］，發(fā)布于2020年的GPT-3模型是這一法則的印證，它擁有高達1750億的參數(shù)量，具備小模型所沒有的涌現(xiàn)能力（Emergent Abilities），在通用任務(wù)解決、復(fù)雜任務(wù)推理、人類指令遵循、人機對齊以及可拓展的工具使用等能力上都有更好的表現(xiàn)［10-11］，也由此開啟了大語言模型的時代。

ChatGPT是大語言模型發(fā)展的標(biāo)志性產(chǎn)品，一方面它具有卓越的自然語言理解和生成能力，能夠基于上下文實現(xiàn)多輪對話和復(fù)雜任務(wù)處理，使得大語言模型產(chǎn)品以一個較為完整和可用的形態(tài)呈現(xiàn)在社會公眾面前；另一方面，在ChatGPT之前大語言模型的應(yīng)用通常具有一定的技術(shù)門檻，需要用戶使用計算機編程語言在模型的基礎(chǔ)上做進一步定制開發(fā)，而ChatGPT的發(fā)布意味著只需要在對話框中使用自然語言，就可以直接與計算機進行交互，實現(xiàn)語言翻譯、文稿寫作、代碼生成、方案制定、問題回答等一系列功能，這極大提升了大語言模型的應(yīng)用可能性和社會普及性。隨著迭代升級的GPT-4、GPT-4o和GPT-o1模型的相繼發(fā)布，ChatGPT不僅具有了優(yōu)秀的多模態(tài)理解能力，還能夠與人類進行實時的多模態(tài)交互。同時，GPT-o1模型還利用“思維鏈”（Chain of Thoughts）提示方式讓ChatGPT在回答之前進行“思考”，在推理能力上有了顯著進步，這些發(fā)展又進一步拓展了大語言模型的可應(yīng)用場景。

三、世界語言生活的新發(fā)展

在自然人、機器人、數(shù)字人共生的人類文明新形態(tài)中，語言生活呈現(xiàn)出了很多新的面貌，這包括更多的創(chuàng)造性表達方式、更為多樣和靈活的表現(xiàn)身份認(rèn)同的語言使用方式、個體與小團體的崛起對傳統(tǒng)媒體的挑戰(zhàn)、語言教育的發(fā)展、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實對語言交流形式的影響、自然語言處理技術(shù)對人機交互方式的影響、數(shù)字化對全球語言生態(tài)的影響等［12］。本研究認(rèn)為，大語言模型的出現(xiàn)以及在具體場景的實際應(yīng)用，是這些語言生活新面貌更為具象化的體現(xiàn)：在語言服務(wù)行業(yè)，大語言模型引領(lǐng)了新一輪的技術(shù)升級與行業(yè)轉(zhuǎn)型；在語言教育領(lǐng)域，大語言模型為學(xué)習(xí)者和教師都提供了巨大的助力；在語言保護方面，大語言模型推動了實時交互這一語言保護新形態(tài)的誕生。

（一）語言服務(wù)行業(yè)的新升級

在大語言模型流行之前，語言服務(wù)學(xué)界和企業(yè)就對人工智能技術(shù)的使用進行了大量討論與積極探索［13-15］。ChatGPT的出現(xiàn)降低了人工智能產(chǎn)品的使用門檻，也直接推動了語言服務(wù)行業(yè)的升級轉(zhuǎn)型。具體而言：其一，大語言模型在語言能力上的卓越表現(xiàn)，使得機器翻譯能夠輸出更為自然流暢的文本，并進一步提升了多語翻譯的能力，因此很快被納入譯員的工作流；其二，語言服務(wù)行業(yè)呈現(xiàn)出從語言生產(chǎn)轉(zhuǎn)向內(nèi)容生產(chǎn)的轉(zhuǎn)型趨勢，需要充分利用大語言模型來提供更豐富的內(nèi)容服務(wù)，滿足多元的定制化需求，并開發(fā)提示詞工程等新型服務(wù)；其三，大語言模型在多模態(tài)識別與處理能力上的進步，拓展了特殊群體語言服務(wù)的可能性。

1. 融入翻譯工作流

人工智能技術(shù)對機器翻譯和語言服務(wù)行業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，“機器翻譯+譯后編輯（Post-Edited Machine Translation）”也已經(jīng)成為最流行的翻譯工作模式，根據(jù)《中國翻譯及語言服務(wù)行業(yè)發(fā)展報告2023》的調(diào)查，有超過90%的翻譯及語言服務(wù)企業(yè)認(rèn)為這種工作模式提高了效率，并且愿意投入更多資金來提升相關(guān)的技術(shù)實力［16］。相較于之前的人工智能工具，ChatGPT在語言能力上有著卓越的表現(xiàn)，能夠理解和生成更加符合人類表達習(xí)慣的自然語言文本，與使用者進行流暢地對話。此外，盡管ChatGPT的訓(xùn)練集主要由英文文本構(gòu)成，但仍具備相當(dāng)程度的多語處理能力，這也意味它能在多語翻譯上勝任更多的工作。

相關(guān)研究也對大語言模型的翻譯能力進行了測試，比如一些研究者基于Flores-101數(shù)據(jù)集對XGLM、BLOOMZ、OPT和GPT這四個大語言模型的多語翻譯能力進行了測試，發(fā)現(xiàn)在102種語言的202個方向的翻譯表現(xiàn)上，GPT位居第一且在不同語言間的表現(xiàn)更加均衡［17］。騰訊AI實驗室也對谷歌翻譯、DeepL翻譯、騰訊交互翻譯（Tencent TranSmart）和ChatGPT的多語翻譯能力進行了對比測試［18］，選擇德語、英語、羅馬尼亞語和漢語作為測試語言，發(fā)現(xiàn)GPT-3.5模型在高資源語言（High-Resource Language）的表現(xiàn)上與其他模型旗鼓相當(dāng)；但在低資源語言（Low-Resource Language）的表現(xiàn)上則落后于其他模型。然而當(dāng)研究者使用“轉(zhuǎn)向提示詞”（Pivot Prompting）時，即讓ChatGPT首先將語句翻譯為高資源語言，隨后再翻譯為目標(biāo)語言，GPT-3.5模型在低資源語言的翻譯能力得到了顯著提升；研究團隊還進一步測試了GPT-4模型的翻譯能力，發(fā)現(xiàn)它在各方面的翻譯表現(xiàn)都有巨大提升，在語言表達的自然和流利程度上遠(yuǎn)超其他模型。

因此，將ChatGPT或其他大語言模型融合進翻譯工作流，或者基于大語言模型來開發(fā)相關(guān)的翻譯產(chǎn)品，已經(jīng)成了大多數(shù)語言服務(wù)企業(yè)的選擇。在美國Slator網(wǎng)2023年4月的調(diào)查中，超過90%的語言服務(wù)企業(yè)已經(jīng)將大語言模型的應(yīng)用列入計劃［19］。而在2024年5月的《語言產(chǎn)業(yè)市場報告》中，受訪的223家語言服務(wù)企業(yè)中超過三成已經(jīng)將大語言模型應(yīng)用于翻譯工作流，且僅有3%的企業(yè)暫時沒有具體的應(yīng)用計劃［20］。

2. 服務(wù)內(nèi)容生產(chǎn)

ChatGPT具有強大的內(nèi)容生成能力，除了語言翻譯，還可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、知識庫搭建、市場營銷、創(chuàng)意設(shè)計、全球溝通等諸多領(lǐng)域。GPT-4模型發(fā)布之后，ChatGPT能夠處理多模態(tài)信息的輸入、識讀文件和網(wǎng)頁信息，并能基于DALL·E模型生成圖片內(nèi)容。在2023年11月GPTs上線之后，用戶還可以在ChatGPT的基礎(chǔ)上開發(fā)相關(guān)的插件，應(yīng)用于具體的場景，比如閱讀和分析pdf文件、對提示詞進行優(yōu)化、為質(zhì)性研究的數(shù)據(jù)編碼提供輔助等。大語言模型的飛速發(fā)展，讓各個領(lǐng)域的工作都受到了不同程度的影響，OpenAI公司對大語言模型在勞動力市場所具有的潛在影響進行了調(diào)查［21］，發(fā)現(xiàn)在約80%的美國勞動者中有至少10%的工作受到大語言模型的影響，而至少有一半工作受到影響的勞動者約有19%。

語言服務(wù)行業(yè)也不可避免地受到大語言模型的影響，這體現(xiàn)在兩個方面：對于需求方而言，內(nèi)容需求不再只是語言翻譯，而是會有更為多元的定制需求；對于服務(wù)提供方而言，大語言模型對語言服務(wù)的內(nèi)容質(zhì)量和適用范圍提出了更高的要求，并且很有可能推動語言服務(wù)行業(yè)由語言生產(chǎn)轉(zhuǎn)向更為復(fù)合的內(nèi)容生產(chǎn)，這可能包括但不僅限于以下場景。

第一，專門領(lǐng)域的內(nèi)容生產(chǎn)助手。用以提升工作文稿的書寫效率和質(zhì)量，并基于特定風(fēng)格生成相應(yīng)的文本內(nèi)容，比如電子郵件、制度章程、規(guī)劃方案、旅行向?qū)А⑸缃幻襟w內(nèi)容運營等。

第二，定制的智能聊天機器人。將線上或電話客服、電子商務(wù)領(lǐng)域的相關(guān)信息用于模型訓(xùn)練，從而提升咨詢和溝通的效率，改善當(dāng)前智能聊天服務(wù)只能提供模板式回答而無法應(yīng)對個性化需求的現(xiàn)狀。

第三，知識庫的構(gòu)建。對于公司而言，可以讓大語言模型學(xué)習(xí)公司內(nèi)部信息，通過問答的形式來輔助員工入職、員工培訓(xùn)、部門溝通、業(yè)務(wù)咨詢等多方面的工作；對于應(yīng)急語言服務(wù)而言，則可以使用大語言模型學(xué)習(xí)各類知識，比如災(zāi)害應(yīng)急、醫(yī)療救助、緊急情況處理等內(nèi)容，并可充分利用大語言模型的多語能力服務(wù)更廣泛的人群，提升應(yīng)急語言服務(wù)的效率和實用性。

第四，內(nèi)容本地化。大語言模型擁有海量的全球知識，在面向特定地區(qū)的文化、法律、歷史、價值觀等內(nèi)容本地化工作中，能夠提供更加有力的支持。同時，大語言模型在多模態(tài)能力上的發(fā)展，進一步提升了語言適配內(nèi)容生產(chǎn)的可能性，比如在影像本地化的制作中，可以利用大語言模型進行語音與視頻合成，在保留原始說話者語音、語氣和音色特征的同時，改善人物的肢體與面部運動軌跡，從而提升影像內(nèi)容的整體效果與受眾的代入感。

第五，提示詞工程師服務(wù)（Prompt Engineering Services）。因為提示詞的使用對大語言模型的性能表現(xiàn)有著重要的影響，因此提示詞工程師這一職業(yè)也隨之興起［22］。為需求方提供提示詞優(yōu)化或者定制服務(wù)，尤其是多語種的提示詞服務(wù)，將有可能成為語言服務(wù)行業(yè)的一個新增長點。

3. 賦能特殊群體語言服務(wù)

在ChatGPT發(fā)布之前，人工智能學(xué)界和業(yè)界就已經(jīng)探索并推出了面向特殊群體的語言服務(wù)產(chǎn)品，比如對于視力障礙群體，網(wǎng)頁、筆記本電腦、智能手機等電子設(shè)備中都配備了無障礙模式，一些手機應(yīng)用程序比如微軟公司的Seeing AI能夠通過手機攝像頭，幫助視力障礙人群識別生活中的各類物品，并能夠基于語音指令完成一些日常工作；而對于聽障群體，也有一系列人工智能手語工具面世，比如基于“百度智能云曦靈”數(shù)字人平臺打造的人工智能手語主播在2022年上線，央視新聞頻道的主持人還錄制了視頻與之進行互動，國外公司如英國的Signapse、印度的Signer. AI、以色列的CODA等，也都推出了相關(guān)的實時手語交互工具［23］。

ChatGPT的發(fā)布及其不斷升級的多模態(tài)交互能力，提升了大語言模型進一步應(yīng)用于多模態(tài)信息的可能性，比如在OpenAI發(fā)布的GPT-4o演示視頻中，它能夠精準(zhǔn)地通過攝像頭實時識別各類物體，并在此基礎(chǔ)上與人類進行實時交互，在對話過程中人類可以任意打斷，GPT-4o也能在不同的場景和語境下表現(xiàn)出“真實”的情感反饋。對于特殊群體的語言服務(wù)而言，這意味著相關(guān)產(chǎn)品能夠充分利用ChatGPT的多模態(tài)交互能力，在易用性和準(zhǔn)確性上有更好的表現(xiàn)。在GPT Store中，目前已經(jīng)上線了一些手語交互的插件（如Sign Language Assistant GPT），能夠識讀和解釋手語視頻，并能夠通過文字和圖片兩種方式指導(dǎo)用戶如何使用手語來表達含義，更進一步的發(fā)展方向則是在GPT模型的基礎(chǔ)上定制開發(fā)手語實時交互工具，實現(xiàn)實時多模態(tài)交互。在面向視障群體的視覺助手上，相關(guān)產(chǎn)品則已經(jīng)問世，比如丹麥視力障礙群體服務(wù)公司Be My Eyes和OpenAI公司聯(lián)合打造的Be My AI，是首款基于GPT-4模型的視覺助手，相較于之前的產(chǎn)品，它不僅在視覺識別上有更強的能力，還能夠與使用者進行對話，在智能和交互體驗上有更好的表現(xiàn)。

（二）語言教育的新助力

ChatGPT在語言表達的自然程度與準(zhǔn)確性上的表現(xiàn)與人類十分接近，因此一經(jīng)推出就受到了語言教育學(xué)界和商界的重視，一些學(xué)者也開始探索將它應(yīng)用于教育教學(xué)中的可能性。許家金和趙沖認(rèn)為大語言模型在英語教學(xué)中扮演了三種角色［24］，分別是：（1）語言顧問，可以充當(dāng)母語者和語言專家的角色，為學(xué)生和教師提供語言知識；（2）語伴，能夠與學(xué)習(xí)者進行對話和討論，并幫助教師設(shè)計練習(xí)；（3）語言測評專家，對學(xué)習(xí)者的輸出內(nèi)容進行評價，并幫助學(xué)習(xí)者糾正語法、邏輯上的偏誤。綜合來看，這三種角色為學(xué)習(xí)者和教師提供了不同的助力。從學(xué)習(xí)者的視角來看，ChatGPT是自主學(xué)習(xí)的新搭檔，可以為學(xué)習(xí)者提供即時互動和學(xué)習(xí)反饋；從教師的視角來看，ChatGPT可以幫助教師準(zhǔn)備教學(xué)內(nèi)容，并為追蹤和記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)過程提供助力。

1. 學(xué)習(xí)者的視角：自主語言學(xué)習(xí)的新搭檔

在大語言模型之前，很多學(xué)習(xí)者就已經(jīng)主動使用各類軟件和人工智能工具來輔助自己的語言學(xué)習(xí)，大語言模型的推出極大提升了這些軟件和工具的性能，并使得學(xué)習(xí)者擁有了一個語言能力接近母語者的語伴，可以全天候不限時地進行對話，并獲得即時的反饋和指導(dǎo)。眾多語言學(xué)習(xí)軟件也紛紛接入大語言模型開發(fā)新產(chǎn)品，比如早在2022年9月，多鄰國（Duolingo）就與OpenAI公司合作，使用GPT-4模型來進行開發(fā)迭代，此時ChatGPT還尚未推出，GPT-4模型也未正式發(fā)布。2023年4月多鄰國公司推出了基于GPT-4模型的Duolingo Max，能夠為語言學(xué)習(xí)者提供個性化學(xué)習(xí)、自動反饋、語言測試等人工智能服務(wù)，并能夠讓人工智能扮演不同的角色在不同的場景下進行對話 ［25］。其他的一些軟件也紛紛介入大語言模型，比如Langugo LLC推出的aiLango、Skyeng推出的Skysmart、Grammarly推出的GarmmarlyGO，都是基于GPT模型開發(fā)的“人工智能導(dǎo)師”（AI tutor），幫助學(xué)習(xí)者練習(xí)語言并提供實時反饋，相較于之前的版本，接入大語言模型后的內(nèi)容反饋表現(xiàn)有了顯著的進步。

ChatGPT和相關(guān)的大語言模型在語言能力上的卓越表現(xiàn)，也促使學(xué)習(xí)者主動探索如何讓它更好地輔助自己的學(xué)習(xí)過程。文秋芳和梁茂成認(rèn)為，人機互動協(xié)商能力（Human-AI Interactive Negotiation Competence，簡稱HAINC）是人工智能能否充分發(fā)揮功能的關(guān)鍵，這一能力包含五個構(gòu)成要素：理解AI、設(shè)定目標(biāo)、發(fā)布指令、分析反饋和調(diào)整策略［26］。筆者也搜集整理了互聯(lián)網(wǎng)上有關(guān)如何使用ChatGPT輔助自主學(xué)習(xí)的相關(guān)經(jīng)驗，可以提煉出以下幾種方式：

（1）獲得專業(yè)的語言指導(dǎo)：通過提示詞讓ChatGPT扮演語言顧問和語言測評專家的角色，比如語言考試的考官、課堂中的教師、資深的語法學(xué)家等。首先讓它學(xué)習(xí)和了解相關(guān)的要求和評價標(biāo)準(zhǔn)，隨后將自己的內(nèi)容發(fā)送給它，獲得即時的反饋和評價，并讓它對其中出現(xiàn)的偏誤進行詳細(xì)解釋，同時提供修改建議。在GPTs上線之后，GPT Store中也出現(xiàn)了大量已經(jīng)設(shè)定好角色和功能的插件，可以更方便地來使用。

（2）模擬真實的互動情境：一些學(xué)習(xí)者設(shè)計了包含聽、說、讀、寫四個方面的自主學(xué)習(xí)策略，具體而言，一方面可以通過文本來與ChatGPT對話，鍛煉閱讀和寫作的能力；另一方面可以通過其他的語音模型來讓ChatGPT“說話”，從而實現(xiàn)對真實互動情境的模擬，鍛煉學(xué)習(xí)者的聽力和口語能力。2023年9月GPT Voice上線，學(xué)習(xí)者可以直接使用手機端App與ChatGPT進行語音交互，不再需要使用第三方模型。2024年5月發(fā)布的GPT-4o在實時多模態(tài)交互能力上又有了顯著提升，更進一步拓展了應(yīng)用的范圍。

（3）構(gòu)建智能化的學(xué)習(xí)體系：在學(xué)習(xí)者的日常軟件中通過API接入ChatGPT，讓軟件成為一個智能助手，負(fù)責(zé)一些工作，由此構(gòu)建智能化的學(xué)習(xí)體系。比如在卡片筆記軟件Anki中使用ChatGPT，根據(jù)學(xué)習(xí)內(nèi)容直接生成相應(yīng)的筆記卡片，并根據(jù)遺忘曲線進行復(fù)習(xí)和記憶；在文獻管理軟件Zotero中接入ChatGPT，通過提示詞提前設(shè)定好相關(guān)的功能，讓ChatGPT協(xié)助總結(jié)外文文獻的要點；使用ChatGPT_Academic或者其他相關(guān)的學(xué)術(shù)插件，實現(xiàn)中英互譯、論文語句潤色和語法錯誤查找、批量生成注釋等功能；此外，一些云協(xié)作筆記軟件也都接入了大語言模型，能夠更好輔助團隊學(xué)習(xí)需求，比如Notion、Data Dimension、金山文檔、飛書筆記等。

2. 教師的視角：語言教育教學(xué)的新拓展

關(guān)于ChatGPT是否應(yīng)該應(yīng)用于學(xué)校教育以及教師的教學(xué)實踐，依然是一個有爭議的問題：支持者認(rèn)為應(yīng)該推動數(shù)智技術(shù)對語言教育的賦能，在課堂內(nèi)外不同場景中充分運用ChatGPT的功能，實現(xiàn)人機共生與人機協(xié)同的語言教育；反對者則認(rèn)為ChatGPT可能會影響學(xué)生主動思考和創(chuàng)造性思考的能力，生成的內(nèi)容也具有模式化的特征，不利于學(xué)生長期的語言能力發(fā)展，同時還可能助長部分學(xué)生的抄襲和作弊行為［27］。

當(dāng)前對于ChatGPT在語言教育中的具體應(yīng)用尚處于討論和起步階段，在相關(guān)的學(xué)術(shù)研究中，學(xué)者們各自從不同的視角討論了ChatGPT應(yīng)用于語言教育的可能性，總體而言，ChatGPT推動了教師構(gòu)建人機協(xié)同的教學(xué)新格局［28-29］。在教學(xué)準(zhǔn)備階段，可以為教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)目標(biāo)和大綱、教學(xué)案例等工作提供輔助，同時利用知識圖譜技術(shù)構(gòu)建完整的教學(xué)體系［30］；在實際教學(xué)階段，一方面可以增加真實的語言互動［31］、充分利用生成式語料庫來輔助教學(xué)［32］，另一方面可以減負(fù)增效［33-34］，推動課堂教學(xué)的內(nèi)容由單純的知識傳授轉(zhuǎn)向批判性思維培養(yǎng)和高階問題的解決［35］；在教學(xué)反饋階段，可以基于ChatGPT構(gòu)建自動化測評、即時反饋和個性化學(xué)習(xí)追蹤的機制［30-31，36］，既幫助學(xué)生更好地掌握課堂內(nèi)容，也幫助教師了解總體的知識接受程度，動態(tài)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容。此外，一些學(xué)者也認(rèn)為ChatGPT將對師資培養(yǎng)產(chǎn)生深刻影響，比如有學(xué)者預(yù)言在國際中文教育中將可能出現(xiàn)以下趨勢［37］：培養(yǎng)方向從通用中文師資轉(zhuǎn)向職業(yè)中文師資、使用大語言模型成為教師必備的信息技術(shù)素養(yǎng)、教師培訓(xùn)師取代教師教育者成為師資培養(yǎng)的主力軍。

（三）語言保護的新形態(tài)

當(dāng)前的大語言模型的主要訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是高資源語言，如英語、法語、德語、西班牙語、漢語等，但對低資源語言的支持還非常不足。一些批評認(rèn)為，非英語語言支持的局限性會限制其他語言使用者對人工智能技術(shù)的訪問和接入。然而，盡管低資源語言在訓(xùn)練集中的占比非常低，但ChatGPT在多語文本生成上的表現(xiàn)依然不可忽視，它能夠使用多種語言進行較為流利的對話互動。對不同翻譯模型的測試也發(fā)現(xiàn)，ChatGPT在102種語言之間的表現(xiàn)更為均衡［18］。也正是大語言模型在多語能力上表現(xiàn)出的潛力，彰顯了它在進一步推動語言保護上的前景。目前世界范圍內(nèi)已經(jīng)有一些項目正在探索這一可能性，包含兩種不同路徑：一是投入多語人工智能大模型的開發(fā)，拓展大語言模型所支持的語種數(shù)量；二是提供更多的數(shù)據(jù)給現(xiàn)有的大語言模型進行訓(xùn)練，大幅增強它理解和使用這一語言的能力，從而實現(xiàn)與該語言使用者的實時交互。

1. 多語人工智能大模型的發(fā)展

多語人工智能大模型的開發(fā)是一個備受學(xué)界和工業(yè)界關(guān)注的議題，目前比較知名的開源多語大模型包括BLOOM（支持43種語言）、YAYI 2（支持16種亞洲語言）、PolyLM（支持16種語言）、XGLM（支持20種語言）、mT5（支持101種語言）等［38］。同時，多語人工智能大模型也成了科技巨頭角力的一個新賽道：谷歌公司于2022年11月2日宣布支持1000種語言的倡議，旨在開發(fā)一個能夠支持1000種語言的人工智能模型。作為這個倡議的一部分，谷歌已推出基于400多種語言訓(xùn)練而成的通用語音模型（Universal Speech Model），用于語音識別與合成，同時與世界各地的研究者和組織合作，來獲取更多的語音數(shù)據(jù)。谷歌推出的人工智能聊天機器人Google Bard（現(xiàn)已改更名Gemini），目前也宣稱支持超過100種語言［39］。梅塔（Meta）公司推出大規(guī)模多語語音模型（Massively Multilingual Speech Models），宣稱能夠識別4000種語言，并能實現(xiàn)1100余種語言的語音識別與合成。在其未來的規(guī)劃中，除了增加更多語言（尤其是方言）的支持外，還將嘗試將人工智能模型與虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術(shù)融合，通過多種方式來實現(xiàn)語言保護［40］。OpenAI公司也在2023年11月宣布了新的數(shù)據(jù)合作計劃，通過與第三方的機構(gòu)合作來為大語言模型的訓(xùn)練提供更多的公共和私人數(shù)據(jù)集，其中就包含了能夠“反映人類社會”的多語言和多模態(tài)的數(shù)據(jù)集［41］。

這些多語人工智能模型的相繼推出，將有效提升低資源語言的信息可及性（Information Accessibility），讓世界各地的用戶都能使用自己語言版本的人工智能工具，增強使用體驗；同時應(yīng)用程序的開發(fā)者也能利用大語言模型來接入和支持更多的語言，在更大范圍內(nèi)彌合數(shù)字世界的“語言鴻溝”（Language Gap）。

2. 多語交互工具的開發(fā)與應(yīng)用

針對不同語言文字實態(tài)的保護措施主要有四種類型：其一，“語言保存”，為即將消亡的語言建立永久保存的數(shù)據(jù)庫；其二，“語言搶救”，推動瀕危語言的祖孫隔代傳承，并建立保護區(qū)和博物館；其三，增加語言活力，通過教育、鼓勵應(yīng)用等方式為有衰落傾向的語言增添活力；其四，保持活力，即在政策、教育、應(yīng)用等層面保持語言現(xiàn)有的活力［42］。在具體實踐中，語言數(shù)據(jù)庫的建設(shè)取得了豐碩的成果，比如中國的語言資源保護工程、聯(lián)合國教科文組織的世界語言地圖集（World Atlas of Languages）、民族語言網(wǎng)（Ethnologue）、全球語言檔案館（Global Language Archive）等。總體來看，這些數(shù)據(jù)庫依然以靜態(tài)的形式存儲語言信息，盡管包含了文本、音頻、視頻等多模態(tài)內(nèi)容，但由于缺少真實交際對象，較難呈現(xiàn)這些語言在實際互動中的真實狀態(tài)。而大語言模型的飛速發(fā)展為這些語言重新煥發(fā)活力帶來了契機，一些國家和地區(qū)已經(jīng)開始嘗試用當(dāng)?shù)氐恼Z言數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和提升大語言模型，從而讓大語言模型能夠用這些語言與使用者進行實時交互。

冰島政府最早將大語言模型應(yīng)用于語言保護工作，并成功發(fā)布了面向社會公眾的應(yīng)用程序。早在2022年7月，冰島政府就通過Mieeind公司與OpenAI公司合作，使用冰島語的數(shù)據(jù)來對GPT-4模型進行訓(xùn)練和微調(diào)，并通過人類使用者的反饋和編輯，增強ChatGPT對冰島語言和文化的理解力，提高內(nèi)容生成和語言表達的流利程度和準(zhǔn)確性［43］。目前，ChatGPT已經(jīng)能夠進行流利的冰島語對話，并能實現(xiàn)冰島語和其他多種語言之間的交互。Mieeind公司也在此基礎(chǔ)上推出語音助手Embla，實現(xiàn)冰島語的語音交互。冰島語交互產(chǎn)品的問世也啟發(fā)了其他語言的保護工作，一些政府和機構(gòu)已經(jīng)開始啟動相應(yīng)的計劃：2023年5月，蘇格蘭政府委托格拉斯哥大學(xué)和愛丁堡大學(xué)使用蓋爾語的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練GPT模型，從而開發(fā)一個蓋爾語人工智能（Gaelic AI）來實現(xiàn)蓋爾語的實時交互，該項目總投資225，000英鎊，使用的數(shù)據(jù)集包括：蘇格蘭研究學(xué)院檔案館15，000頁的蓋爾語敘述性文本、格拉斯哥大學(xué)超過3000萬詞的蓋爾語文本、蓋爾語數(shù)字檔案館的方言錄音以及前期數(shù)字研究項目所積累的成果［44］。對于新西蘭的毛利語保護工作，盡管目前還沒有官方層面推出的正式計劃，但一些團隊已經(jīng)開展了相應(yīng)的開發(fā)工作，GPT Store也上線了一些毛利語會話插件，然而在如何找到足夠的高質(zhì)量毛利語數(shù)據(jù)上，這一工作也面臨著一些困難［45］。

四、世界語言生活的新挑戰(zhàn)

數(shù)智技術(shù)的發(fā)展不僅推動人類社會進入了一個全新的階段，也帶來了不少新的難題和擔(dān)憂。王春輝總結(jié)了數(shù)字時代語言倫理在七大領(lǐng)域所呈現(xiàn)的新形態(tài)和新表現(xiàn)，即數(shù)字寫作/數(shù)字翻譯、人機交互、基因編輯與人類增強、元宇宙與虛擬人、智能定制/推送、數(shù)字經(jīng)濟、信息無障礙，并基于此討論了語言生活所面臨的一些挑戰(zhàn)［46］。本研究認(rèn)為，大語言模型對語言生活影響最為深刻的地方就是人機交互方式的變革，機器作為一個交際主體擁有與人類近似的語言能力，這也不可避免地為世界語言生活帶來了一些新的挑戰(zhàn)，具體表現(xiàn)為語言內(nèi)容傳播和語言社會心理兩個方面，就前者而言，內(nèi)容的真實性成為一個迫切需要關(guān)注的難題；而對于后者，人工智能會不會替代人類在一定程度上引起了擔(dān)憂。

（一）語言內(nèi)容傳播的新難題

1. 謠言與假消息

ChaGPT能根據(jù)一些提示詞生成完整的文章，內(nèi)容水平接近于人類寫作，這使得大量的用戶開始把它生成的內(nèi)容發(fā)布在互聯(lián)網(wǎng)上。然而，GPT-3.5模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)只截止到2021年9月，GPT-4模型的數(shù)據(jù)時間尚未公布且目前只有付費訂閱的用戶可以使用，且直到2023年5月ChatGPT才具備聯(lián)網(wǎng)能力，因此之前在一些知識性信息上常常會犯一些錯誤，并因預(yù)測模型的缺陷，可能會誤讀提示詞而“胡編亂造”，也即產(chǎn)生“人工智能幻覺”（AI Hallucination），如果用戶沒有對內(nèi)容進行甄別就直接發(fā)布在互聯(lián)網(wǎng)上，很可能造成以訛傳訛的問題。此外，一些用戶可能會使用模型來故意編造謠言和假消息，因為它生成的內(nèi)容可讀性較高且能夠模仿不同的風(fēng)格，就更加容易造成錯誤信息的傳播，比如2023年4月一位研究者曾向英國《衛(wèi)報》的編輯發(fā)送過一篇ChatGPT生成的文章，與《衛(wèi)報》文章的風(fēng)格高度一致，經(jīng)編輯部多次核查追溯后才確認(rèn)這篇文章并非《衛(wèi)報》所做［47］；英國“反對數(shù)字仇恨研究中心”（Center for Countering Digital Hate）的一項研究則測試了不同的模型生成虛假圖片信息的能力，發(fā)現(xiàn)盡管ChatGPT已經(jīng)對生成具有誤導(dǎo)信息或者政治人物的圖片做了一些限制，但在所測試的40條虛假政治新聞提示語句中仍然有超過半數(shù)被ChatGPT生成出來［48］。

2. 學(xué)術(shù)倫理

ChatGPT一經(jīng)發(fā)布，就受到很多學(xué)生的青睞，一些研究者也開始用來輔助自己的科學(xué)研究，但究竟是否應(yīng)該讓ChatGPT輔助課程學(xué)習(xí)、能否使用ChatGPT來進行學(xué)術(shù)相關(guān)的工作、如何判定用它生成的內(nèi)容在何種程度上存在抄襲嫌疑，依然是一個具有爭議的問題。一些大學(xué)宣布禁止在校內(nèi)使用生成式人工智能，并頒布了嚴(yán)厲的處罰條例；而另外一些大學(xué)則有限度地允許使用相關(guān)工具。為應(yīng)對相關(guān)爭議，OpenAI官方發(fā)布了檢測器來輔助判定文本是否由人工智能生成，但判定能力依然十分有限。在官方的測試中，大部分由人工智能生成的文本都無法檢測出來，而少部分由人類寫作的文本卻會遭到誤判。

在學(xué)術(shù)發(fā)表中，已經(jīng)有預(yù)印本的文章將ChatGPT列為共同作者，這一舉動引發(fā)了很多討論，很多期刊也聲明禁止將ChatGPT列為共同作者，比如斯普林格—自然集團就將這一禁令列入投稿條例中，但并沒有完全禁止ChatGPT的使用，只要求作者在文章中披露相關(guān)使用行為。而ChatGPT究竟應(yīng)該在多大程度上介入學(xué)術(shù)研究，依然是有爭議的問題，比如曾有一篇醫(yī)學(xué)論文的插圖由人工智能生成，在發(fā)布三天后便遭到撤稿［49］；另一篇研究論文中，作者忘記刪除引言部分與ChatGPT對話時使用的提示詞，直接引發(fā)了對這篇論文從研究規(guī)范、研究倫理到學(xué)術(shù)寫作全過程的質(zhì)疑［50］。

（二）社會公眾的新?lián)鷳n

1. 人工智能疲勞

公眾對人工智能的認(rèn)知、評估和使用是技術(shù)想象和技術(shù)實踐交織作用的結(jié)果，當(dāng)用戶使用人工智能進行信息檢索、語言翻譯等淺度工作時，技術(shù)樂觀主義成為一個顯著因素，但當(dāng)人工智能被用于深度工作時，公眾的風(fēng)險意識則會被激發(fā)［51］。ChatGPT自發(fā)布后，已成為很多用戶生活、工作和學(xué)習(xí)中必不可少的工具，但也不可避免地引發(fā)了一些憂慮：對其過度依賴是否會造成影響？人類的學(xué)習(xí)和工作能力是否會因此下降？人類的工作是否會被替代？2023年，ChatGPT因訪問量過大而經(jīng)歷了兩次全球宕機，在全球社交媒體上引起了關(guān)于“人工智能疲勞”（AI Fatigue）的廣泛討論。波士頓咨詢集團的一項對比研究也發(fā)現(xiàn)，在處理人工智能工具能力范圍之內(nèi)的工作時，使用人工智能的實驗組完成工作的效率和質(zhì)量相較于不使用工具的實驗組有顯著的優(yōu)勢；而在處理其能力范圍之外的工作時，使用人工智能的實驗組在工作表現(xiàn)上有顯著的下降［52］。

2. 人工智能焦慮

伴隨人工智能飛速發(fā)展而來的，就是人工智能焦慮（AI Anxiety）。根據(jù)斯坦福大學(xué)發(fā)布的《人工智能指數(shù)報告（2024）》（Artificial Intelligence Index Report），在2023年有52%的受訪者表示對人工智能存在憂慮，相較于2022年增長了13個百分點［53］。在相關(guān)研究中，由技術(shù)引發(fā)的焦慮（Technology-induced Anxiety）或者技術(shù)恐懼癥（Technophobia）是一個備受關(guān)注的議題［54-55］，具體而言，人工智能焦慮主要體現(xiàn)在八個方面：隱私侵犯（Privacy Violation）、爭議行為（Bias Behavior）、工作替代（Job Replacement）、學(xué)習(xí)（Learning）、存在風(fēng)險（Existential Risk）、違背倫理（Against Ethics）、人工意識（Artificial Consciousness）、缺失透明度（Lack of Transparency）［56］。在大語言模型盛行的當(dāng)下，這些方面的焦慮依然十分顯著。

五、結(jié) 語

本文以ChatGPT為主要線索，梳理和討論了大語言模型對世界語言生活所產(chǎn)生的影響：語言服務(wù)、語言教育和語言保護等領(lǐng)域有了諸多的積極探索，但同時在語言內(nèi)容傳播和社會公眾的認(rèn)知中也面臨著更多的新挑戰(zhàn)。盡管在一些資深學(xué)者看來，大語言模型并不是走向通用人工智能的最終答案，比如語言學(xué)家喬姆斯基［57］和計算機科學(xué)家楊立昆（Yann Lecun）［58］都持類似觀點，但從語言生活的角度來看，人工智能技術(shù)的飛躍式發(fā)展和大語言模型的出現(xiàn)從根本上改變了人機交互的方式，人機交互的語言媒介從編程代碼轉(zhuǎn)變?yōu)槿祟惖淖匀徽Z言，這為工具的廣泛普及和應(yīng)用場景的拓展創(chuàng)造了十分必要的條件。IBM商業(yè)價值研究院（IBM Institute for Business Value）也在一項報告中指出：“人工智能不會取代人類，但會使用人工智能的人類會取代那些不會使用的人?！保?9］因此，無論是對大語言模型尚存疑慮還是選擇積極擁抱，都需要承認(rèn)人工智能已經(jīng)成為世界語言生活中不可忽視的一部分，一個“三人”共生和互動協(xié)商的新時代也正在悄然到來。

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責(zé)任編輯：劉伊念

（E-mail：lynsy@ jhun. edu. cn）

收稿日期：2024 - 09 - 20 本刊網(wǎng)址·在線期刊：http：//qks. jhun. edu. cn/jhxs

基金項目：國家社會科學(xué)基金項目“基于立法文本的世界語言政策研究”（23BYY171）；國家語委科研項目重點項目“區(qū)域國別研究中的語言規(guī)劃”（ZDI145-23）

作者簡介：張勇晨，男，安徽池州人，上海外國語大學(xué)中國外語戰(zhàn)略研究中心博士生，E-mail：zhang.yongchen@shisu.edu.cn；趙蓉暉，女，湖南常德人，上海外國語大學(xué)中國外語戰(zhàn)略研究中心教授，博士生導(dǎo)師，E-mail：zrh@shisu.edu.cn。