2026-08-23 19:24:22
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# 生成AI會「理解」語言嗎？　認知語言學者：AI擅長找出語言模式，但未必知道為何這樣使用

**AI翻譯與對話能力快速進步，外語學習是否仍有必要？日本學者與「ゆる言語学ラジオ」從語言學角度探討AI時代的人類語言能力**

生成式AI快速進入日常生活，從翻譯、寫作到即時對話，語言曾經是人與AI之間的重要門檻，如今卻正在被迅速降低。當AI可以流暢使用不同語言，甚至掌握複雜語境，人類是否還需要花費多年時間學習外語？而生成AI究竟是真的「理解」語言，還是只是高度精準地模仿語言？

日本大學認知語言學者町田章，近日與「ゆる言語学ラジオ」主持人堀元見、水野太貴進行對談，從認知語言學角度討論AI時代的語言學角色，以及生成AI對外語學習可能帶來的影響。活動於日本東京銀座的Samsonite Black Label旗艦店舉行。相關內容於8月14日刊登。

## AI很會「說」，是否代表真的理解？

面對生成AI能夠產生自然語句的現象，町田指出，AI確實非常擅長從大量語言資料中找出模式與結構，因此能夠在適當情境下使用不同的句型。

但問題在於，AI即使能夠正確使用語言，也不代表它一定知道「為什麼」這樣使用。

例如，同一個語法結構在不同情境下可能具有不同的語氣與功能。AI可以從大量資料中學會何時出現某種句型，卻未必能像人類一樣說明背後的認知機制與語言選擇原因。

這也形成AI語言能力的一個重要問題：**「會使用語言」與「理解語言」是否是同一件事？**

町田認為，AI已經能完成部分過去被視為語言學者專業工作的內容，但研究語言為何形成今天的結構，以及這些結構與人類認知之間的關係，仍具有意義。([文春オンライン][1])

## AI反而成為語言學的新研究對象

隨著生成AI發展，語言學研究甚至出現新的方向——「インシリコ言語学」（in silico linguistics）。

所謂「in silico」，是指在電腦或人工系統中進行研究。過去語言學家主要研究人類的大腦與認知機制，但人類大腦本身難以直接觀察；如果AI在某種程度上模擬了人類的認知能力，那麼研究AI內部如何處理語言，也可能成為理解語言的新方法。

町田指出，AI對語言細微差異的反應，可能提供研究人類語言認知的新線索。

例如，同一個情境使用「上坡」或「下坡」等不同表達方式時，如果AI產生的結果出現系統性差異，研究人員便可以進一步探討AI究竟掌握了多少語言背後的語意與認知差異。([文春オンライン][1])

## AI時代，還需要學外語嗎？

生成AI即時翻譯能力日益提升，也讓「外語學習是否還有必要」成為新的問題。

如果旅行、工作與跨國交流都可以交給AI翻譯，人類是否還需要投入大量時間背單字、學文法與練習聽力？

對此，討論並沒有簡單地把外語學習判定為「即將消失」。

AI可以降低語言溝通的工具性門檻，但學習一門語言並不只是為了把一句話翻譯成另一種語言。語言同時承載文化、思考方式、語氣、幽默與社會關係。

換句話說，AI可能讓「不會外語也能溝通」變得更加容易，但不一定能取代「自己理解另一種語言」所帶來的經驗。

## 外語學習可能從「生存技能」變成「理解與能力」

在AI翻譯普及後，外語學習的價值可能因此發生改變。

過去學習英文，很大一部分原因是為了閱讀資料、出國旅行、與外國人溝通或處理工作需求。未來這些需求可能越來越多由AI協助完成。

但另一方面，真正掌握語言的人，仍然能直接理解原文的語氣與細節，不必完全依賴AI作為中介。

更重要的是，學習語言本身也可能成為理解人類認知的一種方式。

正如這場討論所呈現的問題，AI的出現並沒有讓「語言」變得不重要，反而讓人類開始重新思考：我們究竟是如何理解一句話？語言與思考之間又存在什麼關係？

## AI越會說話，人類反而越需要重新認識語言

生成AI正在改變語言工作的方式，也正在重新定義外語學習的目的。

如果AI最終可以處理大部分日常翻譯，人類或許不再需要把「能不能翻譯」視為語言能力的唯一標準。

真正重要的問題可能變成：**你是否知道自己想表達什麼？是否理解對方真正想說什麼？以及你能否辨別AI產生的語言究竟是否符合情境？**

這也可能是AI時代語言學重新受到重視的原因。

AI讓人類第一次可以從另一個角度觀察「語言如何被機器處理」。當機器越來越會說話，人類反而開始重新追問一個最基本的問題：

**「會說話，究竟是不是就等於理解？」**

這個問題，或許才是生成AI時代語言學真正需要回答的課題。