近年来，人工智能特别是大语言模型成为学术界关注的热点。与传统预定规则的语言系统相比，人工智能生成语言更加灵活多变，能够捕捉人类交流中的微妙差异及场景信息，从而实现更加自然、智能的交互体验。新一代语言生成系统不仅在理论上突破了人类语言处理能力的认知边界，更具备了生成结构清晰、逻辑严密甚至充满情感色彩的文本能力。这不仅引发了学术界对技术迭代的广泛讨论，更促使人们重新审视技术驱动下语言、认知与社会三者之间的内在关系与互动机制。

　　多维发展

　　思维模式蜕变。人类思维在处理复杂语言任务时，主要依赖长期积累的经验、直觉以及隐性认知框架。虽然这种方式充满创造性，但在逻辑推理和步骤上缺乏明确、有序的结构。大语言模型则引入了“思维链条”技术，能够将复杂语言任务拆解为若干可操作的详细步骤。该过程不仅提高了生成过程的透明度，也使生成的语言具有了类似人类思维的连续性和层次性，在论证、推理和逻辑漏洞捕捉等方面展现出超人类传统思维的优势。这种蜕变不仅为语言生成提供了新思路，也为认知科学研究提供了信息处理机制和决策实施的新视角。

　　知识穹顶构建。人脑受限于个体学习精力有限、知识更新滞后以及跨领域整合能力不足等问题，而基于互联网海量文本数据训练的语言模型，正在构建一种数字版的“巴别塔”，即知识穹顶。它不仅具备实时获取全球多领域信息的能力，还展现出超越个体认知的广博视野和深度解读能力。这种全方位、动态更新的知识体系正逐步超越传统图书馆和数据库的局限，为当今的学术研究模式与知识传播方式带来了新的挑战和机遇。

　　情感维度突破。人脑凭借复杂的生理构造和漫长的进化历程，具备感知、理解和表达情感的能力。近年来，情感分析模块的飞速进步使得大语言模型在处理人类情感信息时取得了显著突破。无论是撰写诗歌还是创作特定情感风格的散文，人工智能都可以生成与人类创作相似甚至更为真实细腻的文本。这种情感维度的突破，促使人们重新思考如何在人工智能赋能背景下理解人类语言的内在情感纽带与社会互动。

　　人工智能在语言生成领域的突破，是人类认知与表达体系的整体性重构，尤其是语言生成系统在情感表达方面的突破，使传统上由人类经验和情感主导的社会互动模式经历着前所未有的冲击。我们需要正视这一现实，并主动探索如何在变革中构建更为包容、动态的互动机制。在充分肯定技术进步带来的正向激励的同时，也需要审慎评估与积极防范，通过采取相应措施，避免由此引发的语言、认知与社会关系失衡的风险。

　　积极应对

　　语言层面：拥抱人机协作的创造力。在语言领域，人工智能应用主要体现在文本生成、语义解析、多模态融合以及人机互动模式的创新等方面。基于深度神经网络架构以及超大规模文本语料的迭代训练，通过对语境依存度、情感梯度、文化符码的深度理解与再现，人工智能已经可以生成兼具语义精准性和美学表现力的自然语言文本。不过，人工智能虽然能够在大数据中捕捉到许多潜在的语言规律和表达模式，但往往缺乏对文化内涵和情感共鸣的敏感度。而人类在长期文化积累中形成的独到审美判断和情感体验，则可以带来人机协作的双向赋能——人工智能成为人类思维的“棱镜”，并在人机协作中涌现出语言创造力。比如，在故事叙述方面，可以借助人工智能从庞杂的数据中提炼出多条线索，然后根据个体自身经验对故事进行情感调控和逻辑重组，构成层次丰富、情节连贯的宏大叙事体系。此外，还可以借助人工智能对语言边界进行拓展，在语音识别、机器翻译和跨文化对话中进行灵活应用，打破传统语言障碍，使信息生成更加便捷高效，促进全球信息和文化自由交流，打造更具创造性和包容性的语言生态系统。这种数据驱动、智能交互的语言生产模式，不仅能够加速语言信息的更新与传播，还可以推动语言学理论与实践的双重革新。

　　认知层面：培育数字时代的元认知能力。元认知能力指对自身思维活动的认知和调节能力，对提高学习效率和问题解决能力至关重要。当前，语言正朝向自然语言对话、智能推荐和情感识别等多元化方向发展，人类与人工智能正在从“使用者—工具”关系向“互补—协同”关系转变。这使得个体在面对庞大信息量和复杂算法决策时，不仅要精通专业知识，更要具备反思和调节自己思维方式的元认知能力，从而有效利用技术工具，实现人与机器之间的高效互动。对此，可以将元认知训练纳入教育体系，通过项目制学习、探究式教学和跨学科协作等方式，培养面对复杂问题时的自我监控和反思能力。并且，可以运用虚拟现实、增强现实等技术工具，使个体在仿真环境中进行元认知能力训练，观察思维过程中的不足，在互动中不断挑战自身认知边界，实现知识的深度融合与层级递进，促使人机协作不断发展。此外，心理学、教育学、计算机科学与技术等不同学科应在理论和方法上形成互补效应，共同探索人机协作新模式。

　　社会层面：构建更完善的伦理公约和多元意识。人工智能的发展与普及，在带来种种便利的同时，也带来了算法偏见、数据垄断、隐私泄露等诸多挑战。对此，应审时度势、及时调整技术方向，充分整合社会各界智慧，为技术应用创造一个更为公平和透明的运行环境。可以设立专门的跨学科委员会、伦理审查委员会和公众监督机构，整合不同领域的知识和资源。还可以在算法设计中内嵌“伦理监控”模块，并且让公众及时了解技术运行的内在逻辑，从而增加公众对人工智能的信任感。此外，应注意将多元意识融入不同的文化和语言环境。以人工智能客服为例，在系统开发阶段引入跨文化语料库与多语言处理模块，不仅可以使其能够理解并回应不同文化背景下用户的问询，还可以缩短因语言障碍所导致的沟通延时，提升系统的适应性和包容性，并进一步拓宽社会协作边界。

　　人工智能生成语言不仅在逻辑严谨性和情感表达上实现了巨大突破，而且在跨学科知识整合与全球信息传播中展现出巨大潜力。面对新的技术生态，我们可以尝试从语言协同、元认知训练以及伦理体系等不同层面进行系统性革新，以更好适应未来人机协作及多元社会的构建与发展。通过多学科交流与产业合作，不断完善人工智能生成语言的理论框架和应用模式，才能真正实现语言、认知与社会三者之间的动态平衡和深度融合，从而构建更为高效、包容和人性化的语言生态体系，使人类与人工智能在不断互动与融合中共同迈向更加美好的未来。

　　（本文系国家社科基金一般项目“基于语码转换加工机制的双语能力提升路径研究”（21BYY100）阶段性成果）

　　（作者系苏州科技大学外国语学院教授）