体认语言学视阈下ChatGPT语言生成及性能研究

近来兴起的ChatGPT改变了人们对语言生成的认知。本研究基于体认语言学的语言生成观审视ChatGPT的语言生成和语言性能,以期获得语言研究和人工智能融合的启示。本研究首先回溯了ChatGPT语言生成技术的三个环节,分析了相关的理论语言学内涵;其次,结合体认语言学从现实到认知再到语言的语言生成观,分析人们真实使用的语言是现实、认知的产物,进而结合ChatGPT语言生成的三个环节,分析其语言生成基本遵循从“语言到语言”的生成范式,其语言生成只有少量的认知间接参与。ChatGPT庞大的语料使其具备强大的语言生成能力,但是由于缺乏现实和认知作为基础,会形成与事实不相符、语义混淆、无意义废话等性能偏误。最后,本研究认为优化ChatGPT语言性能的关键要解决其具身认知难题。