隨著大語言模型的演進與人機交互的普及，人工智能語用學(xué)將在理論視域、議題廣度、方法路徑等方面不斷完善。

原文 ：《人工智能語用學(xué)何為》

作者 |西北工業(yè)大學(xué)外國語學(xué)院教授 任育新

圖片 |網(wǎng)絡(luò)

人工智能的迅猛發(fā)展正深刻改變?nèi)祟惖慕浑H方式。語用學(xué)作為探究交際中語言使用的核心學(xué)科領(lǐng)域，與人工智能存在天然的聯(lián)系。二者的交叉融合，既有深厚的歷史淵源，又有學(xué)科發(fā)展的內(nèi)在需要。

語用學(xué)與人工智能研究的歷史淵源

語用學(xué)的思想淵源可追溯至1938年莫里斯對語用學(xué)的定義，即研究“符號與其解釋者之間的關(guān)系”。此后，奧斯汀的《如何以言行事》（1962）、格萊斯的“會話含義理論”與“合作原則”（1967/1975）等成為語用學(xué)研究的經(jīng)典基石。但從學(xué)科制度化角度看，語用學(xué)直至20世紀70年代末、80年代初才成為語言學(xué)的獨立分支，其標志性事件包括《語用學(xué)學(xué)刊》的創(chuàng)立（1977）、萊文森《語用學(xué)》的出版（1983）以及國際語用學(xué)會的成立（1986）等。

在《語用學(xué)學(xué)刊》創(chuàng)刊號（1977年第1期）上，威爾克斯發(fā)表《人工智能的方法論問題：自然語言理解路徑》一文，開啟了語用學(xué)與人工智能交叉研究的先河。1982年，該刊更是推出專輯，集中刊發(fā)古德溫和海因的《人工智能與語言研究》、卡爾帕喬夫的《人工智能抑或人工符號表意？》、塞帕寧的《人機對話的語用問題》等8篇關(guān)于人工智能與人機互動的論文。此后，學(xué)界對這一交叉領(lǐng)域的研究從未間斷，并隨著近年來人工智能的飛速發(fā)展而呈現(xiàn)急劇增長趨勢。例如，陳希等人（2024）發(fā)表《人工智能生成對話應(yīng)用于語用分析的可行性研究》，論證了對AI生成會話進行語用分析的可行性；安德森和麥金太爾（2025）發(fā)表《ChatGPT能否識別不禮貌言語？一項關(guān)于大語言模型語用意識的探索性研究》，考察AI的語用意識；米林等人（2024）在《對話中的語言模型：人類—人工智能交互中的會話準則》中提出人機會話的六準則，即量的準則、質(zhì)的準則、關(guān)聯(lián)準則、方式準則、善意準則和透明準則。這些研究為構(gòu)建人工智能語用學(xué)奠定了堅實的理論基礎(chǔ)。

人工智能語用學(xué)的學(xué)科屬性和目標

人工智能語用學(xué)聚焦人工智能體如何在特定語境中理解、生成與運用語言，以實現(xiàn)交際意圖和任務(wù)目標。該領(lǐng)域雖以人工智能體的語言使用為研究對象，但以語用學(xué)理論為基礎(chǔ)，本質(zhì)上是語用學(xué)與人工智能科學(xué)深度交叉融合的產(chǎn)物，可被視為語用學(xué)的新興分支領(lǐng)域。

人工智能語用學(xué)的主要目標有三個方面。一是描述和解釋AI的語用行為，即系統(tǒng)考察人工智能體在語境中運用語言進行意圖表達、信息傳遞、社會互動及任務(wù)協(xié)作的語用能力與規(guī)律，揭示其背后的認知機制、計算模型及社會文化意涵。二是將語用學(xué)理論應(yīng)用于人工智能系統(tǒng)的設(shè)計與優(yōu)化。三是審視智能體語言使用對傳統(tǒng)語用理論的挑戰(zhàn)，推動語用學(xué)與人工智能科學(xué)的深度融合與創(chuàng)新發(fā)展。

人工智能語用學(xué)的研究內(nèi)容與議題

語用學(xué)研究“語言使用”或“使用中的語言”，圍繞交際主體（言語互動中的交際者）、交際過程（主體間的意義協(xié)同）及交際結(jié)果（產(chǎn)出的話語）三個基本向度展開。在人工智能語用學(xué)視域下，這三個向度的內(nèi)涵均產(chǎn)生深刻拓展：交際主體從人類擴展至人工智能體，交際過程演變?yōu)槿伺cAI、AI與AI之間的復(fù)雜互動；交際結(jié)果不僅包含人類話語，更關(guān)鍵的是涵蓋了AI生成的話語。基于此，人工智能語用學(xué)的核心研究內(nèi)容可概括為以下三大方面。

人工智能體話語的語用特征研究

從語言形式、行為類型、互動結(jié)構(gòu)及副語言四個層面系統(tǒng)描寫AI語言使用的獨有規(guī)律。在語用語言特征方面，考察AI在詞匯選擇、句法結(jié)構(gòu)、話語風(fēng)格等方面的特異性。盡管AI話語呈現(xiàn)高度“類人化”，但仍表現(xiàn)出區(qū)別于人類的高頻句式、特定回應(yīng)模板、語用標記分布差異等。歸納這些特征有助于洞察大語言模型的運作機制。在語用行為特征方面，探究AI語用行為的語境條件與實現(xiàn)方式，考察AI如何識別請求、命令、致謝、批評等人類語用行為，并依據(jù)語境生成得體的回應(yīng)，這涉及交際意圖識別與言語行為分類等核心語用能力的建模。在會話互動特征方面，系統(tǒng)研究人機交互的會話結(jié)構(gòu)與動態(tài)過程，包括話輪轉(zhuǎn)換機制、話題管理策略、會話開啟與結(jié)束方式以及誤解修補策略等。在副語言與多模態(tài)特征方面，關(guān)注AI使用的表情符號、語音語速語調(diào)、虛擬形象面部表情等，考察其如何與語言協(xié)同完成交際任務(wù)，發(fā)揮緩和語氣、表達情感、提醒注意等語用功能。上述研究既可將AI話語作為獨立研究對象進行系統(tǒng)考察，又可與人類話語進行對比研究。

人工智能體作為交際者的相關(guān)議題研究

身份、權(quán)勢、面子、禮貌、情感等傳統(tǒng)語用學(xué)研究的核心內(nèi)容，也成為人工智能語用學(xué)研究的核心要素，關(guān)涉社會認知、人際關(guān)系及倫理維度。在身份建構(gòu)與社會認同方面，研究AI如何通過話語風(fēng)格、稱謂方式及角色定位，主動建構(gòu)或被動呈現(xiàn)社會身份（如助手、伙伴、顧問、專家等）。這種身份建構(gòu)將影響人機關(guān)系的長期演變。在權(quán)勢關(guān)系與社會距離調(diào)控方面，分析AI語言如何編碼或消解社會權(quán)勢差異（如通過稱謂、語氣、模糊限制語等），調(diào)控與用戶之間的社交距離，平衡尊重與親近。在禮貌表達與人際關(guān)系管理方面，考察AI如何運用禮貌策略維護人類交際者的面子需求、規(guī)避沖突并提供情感支持，以建立和維系人機之間的和諧關(guān)系。在情感表達與共情機制方面，AI話語常含情感詞匯，需探究其“情感”模擬的語言手段、對人機情感聯(lián)結(jié)的影響及其背后的設(shè)計邏輯與認知基礎(chǔ)。在信任建構(gòu)與可靠性方面，考察AI話語的準確性、數(shù)據(jù)可靠性，以及表達的可信賴感如何影響人類信任，探討通過語用設(shè)計提升AI系統(tǒng)可信度的路徑。在語用能力與語境適配方面，聚焦AI利用語境信息解決歧義、指代消解與推導(dǎo)會話含義的能力，評估其根據(jù)用戶特征動態(tài)調(diào)整語言策略的適切性。在語用倫理與社會影響方面，審視AI話語中隱含的意識形態(tài)、文化偏見、性別刻板印象等，揭示其再生產(chǎn)機制，探討相關(guān)的倫理風(fēng)險與治理路徑；分析AI的語言使用如何塑造信息環(huán)境、引導(dǎo)公眾認知、參與社會話語權(quán)再分配。

人工智能語用學(xué)的元理論研究

一是經(jīng)典語用理論的反思與范式重構(gòu)。重新審視言語行為理論、合作原則、關(guān)聯(lián)理論、禮貌原則等語用學(xué)經(jīng)典理論在人機交互中的解釋力與適用邊界。在此基礎(chǔ)上突破傳統(tǒng)人類中心主義視角，吸收智能交互新特征，構(gòu)建面向人與AI、AI與AI交互的新型語用理論體系，推動語用學(xué)從人類交際范式向智能交際范式轉(zhuǎn)型。二是學(xué)科規(guī)范與多元方法論體系建構(gòu)。從元理論層面明晰人工智能語用學(xué)的研究對象、核心問題與學(xué)術(shù)邊界。整合理論思辨、實證分析、計算建模等多元方法，構(gòu)建兼具人文性、科學(xué)性的方法論體系，推動學(xué)科的規(guī)范化、體系化發(fā)展。

作為語用學(xué)與人工智能深度融合的產(chǎn)物，人工智能語用學(xué)具有廣闊發(fā)展前景。在理論層面，它拓展了語用學(xué)的研究邊界，推動經(jīng)典理論在智能時代的重構(gòu)；在技術(shù)層面，它為提升AI語用能力提供支撐，助力人機交互從“語義理解”邁向“語用得體”；在治理層面，它為審視AI語言使用的倫理風(fēng)險提供分析框架，服務(wù)于負責(zé)任的AI發(fā)展。隨著大語言模型的演進與人機交互的普及，人工智能語用學(xué)將在理論視域、議題廣度、方法路徑等方面不斷完善。

文章為社會科學(xué)報“思想工坊”融媒體原創(chuàng)出品，原載于社會科學(xué)報第1993期第5版，未經(jīng)允許禁止轉(zhuǎn)載，文中內(nèi)容僅代表作者觀點，不代表本報立場。

本期責(zé)編：程鑫云

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