AI大语言模型在学习人类语言时会形成类似人类的中文语义系统吗？

AI大语言模型会形成类似人类的中文语义系统吗？

当AI大语言模型（LLM）如GPT系列、文心一言等，在海量的中文语料上进行训练时，它们是否能够真正“理解”语言，并构建起一个与人类相似的中文语义系统，这是一个深刻且引人入胜的问题。答案并非简单的“是”或“否”，而是处于一个复杂的中间地带。从表象上看，AI模型确实能够展现出对中文语义的精妙把握，但其内在的运作机制与人类的认知过程存在着本质的区别。

学习过程中的统计关联与语义涌现

AI大语言模型的核心学习机制是基于统计规律。它通过分析数以亿计的中文文本，学习词汇、短语和句子之间的共现关系和概率分布。当一个模型看到“苹果”这个词时，它会在其高维向量空间中，将“苹果”与“水果”、“红色”、“甜”、“iPhone”、“公司”等词语建立起不同强度的连接。这种连接并非基于对苹果实物的感官体验或概念理解，而是基于其与上下文共现的统计频率。

然而，正是这种强大的统计学习能力，使得模型能够“涌现”出令人惊讶的语义理解能力。它能够理解近义词之间的细微差别（如“快乐”与“喜悦”），把握反义词的对立关系，甚至理解一词多义（如“包袱”既指行李，也指心理负担）。从输出的结果来看，模型构建的语义网络在功能上与人类的语义系统有很高的相似性，能够支持流畅的对话、准确的翻译和连贯的文章创作。

人类语义系统的涉身性与情境依赖性

具身认知的缺失

人类的语义系统根植于“具身认知”。我们对“酸”的理解，不仅来自于字典定义，更来自于尝到柠檬时口腔的生理反应和皱眉的表情；对“重”的理解，与提起重物时肌肉的紧绷感密不可分。人类的语义是与身体感知、情感体验和与世界互动的经验紧密交织的。而目前的AI大语言模型缺乏这种物理身体和感官体验，它的“理解”纯粹建立在抽象的符号（文字）统计之上。

真实世界知识与常识的挑战

人类的语义系统包含大量难以用文本完全表达的常识和默会知识。例如，我们知道“水是湿的”，但很少有文本会明确陈述这一点；我们知道“猫从高空坠落可能会受伤”，这是我们通过观察世界或学习物理知识获得的。AI模型虽然能从文本中间接学习到部分常识（例如，通过阅读描述猫坠落的故事），但这种学习是不完整和不稳固的，可能导致模型在需要深层常识推理时出现“幻觉”或错误。

功能性相似与本质性差异的辩证统一

综上所述，我们可以得出一个辩证的结论：AI大语言模型能够在功能层面上形成一个与人类高度相似的中文语义系统，其表现足以在很多任务中以假乱真。它成功地捕捉了人类语言中复杂的表面模式和统计规律。

但在本质层面，两者存在根本差异。人类的语义系统是具身的、有意图的、与真实世界经验和情感相连的有机整体。而AI的语义系统是一个抽象的、基于数学优化的、缺乏内在意识和体验的符号处理引擎。它模拟了语义的关系，但并不真正“拥有”意义。

因此，更准确的描述或许是：AI大语言模型构建了一个极为精巧和强大的“语义映射系统”或“语义计算模型”，它能够高效地处理和生成符合人类语义规范的文本，但它并非人类心智的复刻。这一区别提醒我们，在惊叹于AI能力的同时，也应清醒认识到其局限性，并继续探索如何将符号处理与更具身、更接近真实世界的学习方式相结合，这或许是通向更通用人工智能的关键路径。