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　　这次辛顿得诺贝尔物理学奖，引起全球广泛关注。因为这个契机，辛顿今年4月在都柏林大学学院获尤利西斯奖章时严厉批评乔姆斯基的演讲（我有幸获得辛顿的授权，在《当代语言学》2024年第4期发表了陈国华教授翻译的演讲全文），引起了云顶集团语言学同行的重视。持有不同立场的学者，对此争议纷纭，这种情况是可以理解的。不过，我认为，在这个问题上，区分客观事实和主观态度，是最重要的事情。这一点，对于刚刚或即将进入语言学这个专业的年轻人来说，尤为关键。

　　所有这些争议的源头，是这样一个重要的事实：以辛顿为代表的人工智能领域的科学家，找到一种用大语言模型开发人工神经网络系统的方法，即通过“喂”给系统超级巨量的真实语言数据，训练系统获得生成合乎语法的句子的能力，并且胜任与人类持续对话的任务。以ChatGPT为代表的这类系统，在运用语言方面表现出前所未有的高水平，比如可以完美分析出对话者提供的笑话为什么好笑，“笑点”何在，等等。

　　第二个重要的事实是，至今没有任何人类语言学家能够开发出这样的语言生成系统，令它只生成合乎语法的句子，而绝不会生成不合乎语法的句子。“任何人类语言学家”，当然也包括主流语言学家乔姆斯基。

　　无论如何指出ChatGPT的缺点，或者试图证明它拥有的根本不是人类的语言能力，都无法改变以上事实。我们知道，“深蓝”系统在国际象棋方面战胜了所有人类棋手，AlphaGo则在围棋方面打遍天下无敌手。毫无疑问，这些计算机系统获得下棋能力的方法，当然跟人类不同。它们跟ChatGPT一样，都是靠“暴力”运算来实现各自的能力。但是，我们能因此否认计算机系统击败人类棋手这一事实吗？当然不能。

　　第三个事实，与乔姆斯基有关。ChatGPT横空出世之初，乔姆斯基率先发难，攻击它“剽窃”。现在我们知道，他说的根本不是事实，这只是他的主观态度。他显然只是在发泄个人的不满情绪。道理很简单，如果我们了解一下ChatGPT的原理，便会知道，这些系统并不储存任何具体的句子。它的“本事”，是可以学习从文本中提取词的特征，以网络形式通过数量惊人（千亿数量级）的参数来表征这些特征之间的相互作用，并依据这些知识，来预测下一个词的特征。而预测下一个词（原文为token，在宽泛意义上与“词”大体相当），是辛顿在40多年前就提出的人类生成句子的“第一性原理”。ChatGPT这样的系统，其实是一大堆以网络形态存在的参数，而不是迄今为止人类曾经说过的所有句子。如果依据这样的知识系统生成合乎语法的句子，是一种“剽窃”，那么世界上就没有不剽窃的人，包括乔姆斯基自己在内。因为乔姆斯基等于是在说，学习就是剽窃。

　　前年年底ChatGPT崛起，令我大受震撼。我当时决定不揣浅陋，以业余爱好者的身份观察、学习、判断，试图窥见这一事件对中国语言学的意义。我先后在多所大学和学术机构分享自己的观察和分析，得到大量反馈。令我印象最深刻的是，外语、翻译等专业学子的焦虑情绪。他们害怕的是，自己所学的专业，将在日益强大的人工智能的威胁下，变得一文不值。我当时对他们的建议是，主动拥抱人工智能工具，尽快学习并掌握这一利器，并把自己的专业知识和机器擅长的能力结合起来，只有这样才有希望避免被彻底淘汰。借此机会，我仍然坚持当初的建议，同时还要鼓励这些年轻人，尤其是上文所说的“刚刚或即将进入语言学这个专业的年轻人”，认清以上3个事实，看清历史发展的趋势，在独立的理性思考基础上，做出明智的选择。

王 伟

中国社会科学院语言研究所

该文发表于《语言战略研究》2024年第6期