# 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？

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Published: 2026-11-06
Source: 獅城新聞

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。