视域 | 人工智能语用学何为

随着大语言模型的演进与人机交互的普及，人工智能语用学将在理论视域、议题广度、方法路径等方面不断完善。

原文 ：《人工智能语用学何为》

作者 |西北工业大学外国语学院教授 任育新

图片 |网络

人工智能的迅猛发展正深刻改变人类的交际方式。语用学作为探究交际中语言使用的核心学科领域，与人工智能存在天然的联系。二者的交叉融合，既有深厚的历史渊源，又有学科发展的内在需要。

语用学与人工智能研究的历史渊源

语用学的思想渊源可追溯至1938年莫里斯对语用学的定义，即研究“符号与其解释者之间的关系”。此后，奥斯汀的《如何以言行事》（1962）、格莱斯的“会话含义理论”与“合作原则”（1967/1975）等成为语用学研究的经典基石。但从学科制度化角度看，语用学直至20世纪70年代末、80年代初才成为语言学的独立分支，其标志性事件包括《语用学学刊》的创立（1977）、莱文森《语用学》的出版（1983）以及国际语用学会的成立（1986）等。

在《语用学学刊》创刊号（1977年第1期）上，威尔克斯发表《人工智能的方法论问题：自然语言理解路径》一文，开启了语用学与人工智能交叉研究的先河。1982年，该刊更是推出专辑，集中刊发古德温和海因的《人工智能与语言研究》、卡尔帕乔夫的《人工智能抑或人工符号表意？》、塞帕宁的《人机对话的语用问题》等8篇关于人工智能与人机互动的论文。此后，学界对这一交叉领域的研究从未间断，并随着近年来人工智能的飞速发展而呈现急剧增长趋势。例如，陈希等人（2024）发表《人工智能生成对话应用于语用分析的可行性研究》，论证了对AI生成会话进行语用分析的可行性；安德森和麦金太尔（2025）发表《ChatGPT能否识别不礼貌言语？一项关于大语言模型语用意识的探索性研究》，考察AI的语用意识；米林等人（2024）在《对话中的语言模型：人类—人工智能交互中的会话准则》中提出人机会话的六准则，即量的准则、质的准则、关联准则、方式准则、善意准则和透明准则。这些研究为构建人工智能语用学奠定了坚实的理论基础。

人工智能语用学的学科属性和目标

人工智能语用学聚焦人工智能体如何在特定语境中理解、生成与运用语言，以实现交际意图和任务目标。该领域虽以人工智能体的语言使用为研究对象，但以语用学理论为基础，本质上是语用学与人工智能科学深度交叉融合的产物，可被视为语用学的新兴分支领域。

人工智能语用学的主要目标有三个方面。一是描述和解释AI的语用行为，即系统考察人工智能体在语境中运用语言进行意图表达、信息传递、社会互动及任务协作的语用能力与规律，揭示其背后的认知机制、计算模型及社会文化意涵。二是将语用学理论应用于人工智能系统的设计与优化。三是审视智能体语言使用对传统语用理论的挑战，推动语用学与人工智能科学的深度融合与创新发展。

人工智能语用学的研究内容与议题

语用学研究“语言使用”或“使用中的语言”，围绕交际主体（言语互动中的交际者）、交际过程（主体间的意义协同）及交际结果（产出的话语）三个基本向度展开。在人工智能语用学视域下，这三个向度的内涵均产生深刻拓展：交际主体从人类扩展至人工智能体，交际过程演变为人与AI、AI与AI之间的复杂互动；交际结果不仅包含人类话语，更关键的是涵盖了AI生成的话语。基于此，人工智能语用学的核心研究内容可概括为以下三大方面。

人工智能体话语的语用特征研究

从语言形式、行为类型、互动结构及副语言四个层面系统描写AI语言使用的独有规律。在语用语言特征方面，考察AI在词汇选择、句法结构、话语风格等方面的特异性。尽管AI话语呈现高度“类人化”，但仍表现出区别于人类的高频句式、特定回应模板、语用标记分布差异等。归纳这些特征有助于洞察大语言模型的运作机制。在语用行为特征方面，探究AI语用行为的语境条件与实现方式，考察AI如何识别请求、命令、致谢、批评等人类语用行为，并依据语境生成得体的回应，这涉及交际意图识别与言语行为分类等核心语用能力的建模。在会话互动特征方面，系统研究人机交互的会话结构与动态过程，包括话轮转换机制、话题管理策略、会话开启与结束方式以及误解修补策略等。在副语言与多模态特征方面，关注AI使用的表情符号、语音语速语调、虚拟形象面部表情等，考察其如何与语言协同完成交际任务，发挥缓和语气、表达情感、提醒注意等语用功能。上述研究既可将AI话语作为独立研究对象进行系统考察，又可与人类话语进行对比研究。

人工智能体作为交际者的相关议题研究

身份、权势、面子、礼貌、情感等传统语用学研究的核心内容，也成为人工智能语用学研究的核心要素，关涉社会认知、人际关系及伦理维度。在身份建构与社会认同方面，研究AI如何通过话语风格、称谓方式及角色定位，主动建构或被动呈现社会身份（如助手、伙伴、顾问、专家等）。这种身份建构将影响人机关系的长期演变。在权势关系与社会距离调控方面，分析AI语言如何编码或消解社会权势差异（如通过称谓、语气、模糊限制语等），调控与用户之间的社交距离，平衡尊重与亲近。在礼貌表达与人际关系管理方面，考察AI如何运用礼貌策略维护人类交际者的面子需求、规避冲突并提供情感支持，以建立和维系人机之间的和谐关系。在情感表达与共情机制方面，AI话语常含情感词汇，需探究其“情感”模拟的语言手段、对人机情感联结的影响及其背后的设计逻辑与认知基础。在信任建构与可靠性方面，考察AI话语的准确性、数据可靠性，以及表达的可信赖感如何影响人类信任，探讨通过语用设计提升AI系统可信度的路径。在语用能力与语境适配方面，聚焦AI利用语境信息解决歧义、指代消解与推导会话含义的能力，评估其根据用户特征动态调整语言策略的适切性。在语用伦理与社会影响方面，审视AI话语中隐含的意识形态、文化偏见、性别刻板印象等，揭示其再生产机制，探讨相关的伦理风险与治理路径；分析AI的语言使用如何塑造信息环境、引导公众认知、参与社会话语权再分配。

人工智能语用学的元理论研究

一是经典语用理论的反思与范式重构。重新审视言语行为理论、合作原则、关联理论、礼貌原则等语用学经典理论在人机交互中的解释力与适用边界。在此基础上突破传统人类中心主义视角，吸收智能交互新特征，构建面向人与AI、AI与AI交互的新型语用理论体系，推动语用学从人类交际范式向智能交际范式转型。二是学科规范与多元方法论体系建构。从元理论层面明晰人工智能语用学的研究对象、核心问题与学术边界。整合理论思辨、实证分析、计算建模等多元方法，构建兼具人文性、科学性的方法论体系，推动学科的规范化、体系化发展。

作为语用学与人工智能深度融合的产物，人工智能语用学具有广阔发展前景。在理论层面，它拓展了语用学的研究边界，推动经典理论在智能时代的重构；在技术层面，它为提升AI语用能力提供支撑，助力人机交互从“语义理解”迈向“语用得体”；在治理层面，它为审视AI语言使用的伦理风险提供分析框架，服务于负责任的AI发展。随着大语言模型的演进与人机交互的普及，人工智能语用学将在理论视域、议题广度、方法路径等方面不断完善。

文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第1993期第5版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。

本期责编：程鑫云

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