# NUS教授谈AI：它正在改变我们说话、思考与连接彼此的方式吗？

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Published: 2026-11-06
Source: 狮城新闻

AI听得懂我们的语言，真的等于理解我们吗？

从一句Singlish，到一次没有明说的拒绝，人类交流远比字面复杂

当我们让AI润色邮件、总结文章、陪练外语，甚至在低落时与它聊天，一个看似简单却越来越重要的问题出现了：

究竟是技术在适应人类的沟通方式，

还是我们正逐渐把自己的表达调整成AI更容易理解的样子？

这个问题成为“Lost in Translation”专题讨论的焦点。活动于2026年10月20日由The Mandala Club举办，NUS文学暨社会科学院（FASS）院长、社会语言学与语用学专家Lionel Wee教授，与另外两位嘉宾共同探讨AI如何影响语言使用和人际互动。

从Singlish到印度英语，再到世界各地丰富的语言和方言，一个人的说话方式往往承载着身份、经历、群体关系和思维习惯。AI若只把语言视为需要纠正的文本，便可能错过语言背后真正的人。

## 01｜当AI偏爱某一种“标准英语”



许多大型语言模型使用的大量训练资料来自美式英语。模型由此学习到常见的拼写、句法和表达习惯，也容易把这些模式当作默认标准。

问题是，英语并不只属于一个国家。新加坡英语、印度英语及其他地区的英语变体，都拥有在当地社会中自然形成的词汇、语法、语调和交际习惯。

Wee教授提到，有印度用户发现AI会把印度英语中的常见表达改成所谓“正确”版本，仿佛这些表达只是语法错误，而不是一种合法的英语变体。

类似情况对新加坡人并不陌生。Singlish中的“lah”“leh”“can or not”，以及省略部分词语的表达方式，在脱离语境时可能显得不符合标准语法；但在真实对话里，它们可以传递态度、亲疏、礼貌程度和群体认同。

AI把一句话改得更“标准”，

不一定代表它更准确地理解了说话者。

如果用户为了让AI顺利工作，不得不反复改写自己的语言、隐藏地区表达，技术上的“可访问”仍可能伴随使用摩擦。长期来看，这也会引出更大的问题：哪些人的语言被视为默认，哪些人的表达需要不断自我翻译？

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## 02｜理解字面，不等于理解言外之意



人类交流并不是把词典意义逐个拼在一起。我们会根据情境、彼此关系、共同知识和社会习惯，推断对方没有直接说出口的意思。

Wee教授用两个日常例子说明这种能力。

餐厅服务员说“5号桌要结账”，听者不会以为一张桌子产生了付钱的愿望，而会自然理解为坐在5号桌的客人提出要求。

当有人婉拒晚餐邀请，说“我得洗头”，熟悉这种表达的人也可能明白：重点并不在洗头，而是在不直接冒犯对方的情况下表达拒绝。

这些话的真正含义依赖共享语境。AI可以从大量文本中学习常见模式，却未必总能判断某次对话中的玩笑、讽刺、委婉、暗示或关系边界。

**同一句“可以”，**可能是欣然同意，也可能是勉强接受。

**同一句“随便”，**可能表示没有偏好，也可能透露失望。

**同一个表情符号，**在不同年龄、文化和群体中也可能拥有不同含义。

语言还在不断变化。新的俚语、网络语和群体内部表达快速出现，模型的理解则受到训练资料、更新周期和使用场景限制。因此，AI给出的解释可以作为参考，却不应自动取代对真实情境和当事人意图的确认。

## 03｜当聊天机器人开始扮演“陪伴者”



讨论进一步转向一个更私人也更复杂的领域：越来越多人在分手、考试压力、孤独或不安时，向聊天机器人寻求安慰。

Wee教授分享了身边的案例：有人经历感情挫折后与聊天机器人倾诉，也有学生在考试结束很久后，仍持续使用一款宗教聊天应用寻求安心。

AI随时在线、很少表现不耐烦，也能迅速组织出温和回应。对暂时需要梳理情绪的人而言，这种互动可能带来即时帮助。

但教授提出的关键问题不是“聊天机器人能不能说安慰的话”，而是：

如果技术总是顺着我们、安抚我们，

人是否会减少练习面对分歧、挫折和复杂关系的机会？

这是一项值得研究和警惕的可能性，并非聊天机器人必然导致抗挫力下降的定论。真实人际关系会带来误解、等待、妥协和冲突，也正是在这些不完美的互动中，人们学习表达边界、理解他人并修复关系。

AI可以提供对话和信息，却无法自动承担朋友、家人或专业人士在真实生活中的全部责任。面对持续或严重的情绪困扰，寻求可信赖的人际支持和合资格专业帮助仍然重要。

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## 04｜技术替我们做得越多，哪些能力越需要保留？



人类一直借助工具重新分配认知任务。文字减少了单靠记忆保存知识的需要，计算器降低了手工运算的负担，搜索引擎改变了我们查找信息的方法。

生成式AI则开始承担写作、归纳、翻译、构思和对话等更广泛的任务。效率提高的同时，我们也必须决定：哪些事情可以交给工具，哪些能力仍需亲自练习？

Wee教授把自己形容为“AI不可知论者”，并强调应对AI保持适度、健康的怀疑。这并不是拒绝技术，而是避免把流畅回答等同于正确理解，把方便等同于没有代价。

在校园学习中，至少有几项能力不应被轻易外包：

**独立判断：**检查资料来源、逻辑与遗漏，而不是只看答案是否顺口

**清楚表达：**先形成自己的观点，再让AI帮助整理，而非从生成结果倒推动机

**语境敏感：**理解语言背后的身份、关系、文化与权力差异

**面对挫折：**允许自己经历不确定、不同意见和暂时无法解决的问题

**真实连接：**继续与具体的人沟通、倾听、协商和共同承担

## 05｜怎样与AI交流，又不丢掉自己的声音？



对日常使用者而言，可以从几个小习惯开始。

**告诉AI你的语境。**若你使用新加坡英语、专业术语或特定群体表达，可以明确要求保留原有语气，并解释听众和场景。

**要求说明修改理由。**不要只接受“纠错”结果，可以追问某个表达是事实错误、风格选择，还是不同英语变体之间的差异。

**核实敏感含义。**涉及关系、文化、讽刺或委婉表达时，优先向当事人确认，不让模型替别人定义意图。

**把AI当作镜子而非裁判。**它可以提供另一种写法或观点，但不应垄断什么算得体、专业或聪明。

**为真人互动保留空间。**尤其当问题涉及情绪健康、重大决定和长期关系时，让可信赖的人参与其中。

真正包容的AI，不只是让更多人能够打开和使用，

也要让不同语言、口音和表达方式的人不必先放弃自己。

这场NUS参与的讨论最终指向的，并不是“AI好不好”这样简单的二选一。

更值得追问的是：当AI进入语言、思考与关系，我们希望它帮助人类成为什么样的人？又有哪些能力，必须由我们自己继续承担？

技术可以生成一句合适的话，

但理解彼此、面对差异和建立关系，仍是人的功课。