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NUS教授談AI:它正在改變我們說話、思考與連接彼此的方式嗎?

2026/11/06
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AI聽得懂我們的語言,真的等於理解我們嗎?

從一句Singlish,到一次沒有明說的拒絕,人類交流遠比字面複雜

當我們讓AI潤色郵件、總結文章、陪練外語,甚至在低落時與它聊天,一個看似簡單卻越來越重要的問題出現了:

究竟是技術在適應人類的溝通方式,

還是我們正逐漸把自己的表達調整成AI更容易理解的樣子?

這個問題成為「Lost in Translation」專題討論的焦點。活動於2026年10月20日由The Mandala Club舉辦,NUS文學暨社會科學院(FASS)院長、社會語言學與語用學專家Lionel Wee教授,與另外兩位嘉賓共同探討AI如何影響語言使用和人際互動。

從Singlish到印度英語,再到世界各地豐富的語言和方言,一個人的說話方式往往承載著身份、經歷、群體關係和思維習慣。AI若只把語言視為需要糾正的文本,便可能錯過語言背後真正的人。

01|當AI偏愛某一種「標準英語」

許多大型語言模型使用的大量訓練資料來自美式英語。模型由此學習到常見的拼寫、句法和表達習慣,也容易把這些模式當作默認標準。

問題是,英語並不只屬於一個國家。新加坡英語、印度英語及其他地區的英語變體,都擁有在當地社會中自然形成的詞彙、語法、語調和交際習慣。

Wee教授提到,有印度用戶發現AI會把印度英語中的常見表達改成所謂「正確」版本,仿佛這些表達只是語法錯誤,而不是一種合法的英語變體。

類似情況對新加坡人並不陌生。Singlish中的「lah」「leh」「can or not」,以及省略部分詞語的表達方式,在脫離語境時可能顯得不符合標準語法;但在真實對話里,它們可以傳遞態度、親疏、禮貌程度和群體認同。

AI把一句話改得更「標準」,

不一定代表它更準確地理解了說話者。

如果用戶為了讓AI順利工作,不得不反覆改寫自己的語言、隱藏地區表達,技術上的「可訪問」仍可能伴隨使用摩擦。長期來看,這也會引出更大的問題:哪些人的語言被視為默認,哪些人的表達需要不斷自我翻譯?

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02|理解字面,不等於理解言外之意

人類交流並不是把詞典意義逐個拼在一起。我們會根據情境、彼此關係、共同知識和社會習慣,推斷對方沒有直接說出口的意思。

Wee教授用兩個日常例子說明這種能力。

餐廳服務員說「5號桌要結帳」,聽者不會以為一張桌子產生了付錢的願望,而會自然理解為坐在5號桌的客人提出要求。

當有人婉拒晚餐邀請,說「我得洗頭」,熟悉這種表達的人也可能明白:重點並不在洗頭,而是在不直接冒犯對方的情況下表達拒絕。

這些話的真正含義依賴共享語境。AI可以從大量文本中學習常見模式,卻未必總能判斷某次對話中的玩笑、諷刺、委婉、暗示或關係邊界。

同一句「可以」,可能是欣然同意,也可能是勉強接受。

同一句「隨便」,可能表示沒有偏好,也可能透露失望。

同一個表情符號,在不同年齡、文化和群體中也可能擁有不同含義。

語言還在不斷變化。新的俚語、網絡語和群體內部表達快速出現,模型的理解則受到訓練資料、更新周期和使用場景限制。因此,AI給出的解釋可以作為參考,卻不應自動取代對真實情境和當事人意圖的確認。

03|當聊天機器人開始扮演「陪伴者」

討論進一步轉向一個更私人也更複雜的領域:越來越多人在分手、考試壓力、孤獨或不安時,向聊天機器人尋求安慰。

Wee教授分享了身邊的案例:有人經歷感情挫折後與聊天機器人傾訴,也有學生在考試結束很久後,仍持續使用一款宗教聊天應用尋求安心。

AI隨時在線、很少表現不耐煩,也能迅速組織出溫和回應。對暫時需要梳理情緒的人而言,這種互動可能帶來即時幫助。

但教授提出的關鍵問題不是「聊天機器人能不能說安慰的話」,而是:

如果技術總是順著我們、安撫我們,

人是否會減少練習面對分歧、挫折和複雜關係的機會?

這是一項值得研究和警惕的可能性,並非聊天機器人必然導致抗挫力下降的定論。真實人際關係會帶來誤解、等待、妥協和衝突,也正是在這些不完美的互動中,人們學習表達邊界、理解他人並修復關係。

AI可以提供對話和信息,卻無法自動承擔朋友、家人或專業人士在真實生活中的全部責任。面對持續或嚴重的情緒困擾,尋求可信賴的人際支持和合資格專業幫助仍然重要。

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04|技術替我們做得越多,哪些能力越需要保留?

人類一直藉助工具重新分配認知任務。文字減少了單靠記憶保存知識的需要,計算器降低了手工運算的負擔,搜尋引擎改變了我們查找信息的方法。

生成式AI則開始承擔寫作、歸納、翻譯、構思和對話等更廣泛的任務。效率提高的同時,我們也必須決定:哪些事情可以交給工具,哪些能力仍需親自練習?

Wee教授把自己形容為「AI不可知論者」,並強調應對AI保持適度、健康的懷疑。這並不是拒絕技術,而是避免把流暢回答等同於正確理解,把方便等同於沒有代價。

在校園學習中,至少有幾項能力不應被輕易外包:

獨立判斷:檢查資料來源、邏輯與遺漏,而不是只看答案是否順口

清楚表達:先形成自己的觀點,再讓AI幫助整理,而非從生成結果倒推動機

語境敏感:理解語言背後的身份、關係、文化與權力差異

面對挫折:允許自己經歷不確定、不同意見和暫時無法解決的問題

真實連接:繼續與具體的人溝通、傾聽、協商和共同承擔

05|怎樣與AI交流,又不丟掉自己的聲音?

對日常使用者而言,可以從幾個小習慣開始。

告訴AI你的語境。若你使用新加坡英語、專業術語或特定群體表達,可以明確要求保留原有語氣,並解釋聽眾和場景。

要求說明修改理由。不要只接受「糾錯」結果,可以追問某個表達是事實錯誤、風格選擇,還是不同英語變體之間的差異。

核實敏感含義。涉及關係、文化、諷刺或委婉表達時,優先向當事人確認,不讓模型替別人定義意圖。

把AI當作鏡子而非裁判。它可以提供另一種寫法或觀點,但不應壟斷什麼算得體、專業或聰明。

為真人互動保留空間。尤其當問題涉及情緒健康、重大決定和長期關係時,讓可信賴的人參與其中。

真正包容的AI,不只是讓更多人能夠打開和使用,

也要讓不同語言、口音和表達方式的人不必先放棄自己。

這場NUS參與的討論最終指向的,並不是「AI好不好」這樣簡單的二選一。

更值得追問的是:當AI進入語言、思考與關係,我們希望它幫助人類成為什麼樣的人?又有哪些能力,必須由我們自己繼續承擔?

技術可以生成一句合適的話,

但理解彼此、面對差異和建立關係,仍是人的功課。

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