广东
又到高校毕业论文答辩季。近日，一张暨南大学文学院2026年汉语言文字学专业（语法学方向）硕士学位论文答辩公告截图在网上流传。6篇论文题目都围绕副词展开：副词“赶紧”“赶快”的句法语义比较，“静静”和“默默”的比较，“日渐”“逐渐”的对比，以及“大举”“迟早”“迟迟”三个副词各自的分布规律与话语情态。不少网友看后觉得不可思议：两个意思差不多的词，也值得写一篇硕士论文？更有人调侃这是“小题大做”“文科没活硬整”。
这些题目究竟在研究什么，不妨举例说明。“迟迟”和“迟早”都与时间有关，但“迟迟”总是与消极预期连在一起——我们说“迟迟没有答复”“迟迟不肯表态”，却不说“迟迟就答复了”；“大举”只能与大规模、往往带有对抗色彩的行动搭配——“大举进攻”“大举扩张”成立，“大举散步”则不成立。每一个母语者都在不假思索地遵守这些规则，却没有人能说清规则是什么。语言学家的工作，就是把这种人人会用、无人能言的隐性知识，变成可以明确表述、可以验证的显性规则。这种研究的用处并不抽象，例如，词典需要它来写出准确的释义，对外汉语教学需要它来回答留学生提问，“这两个词到底差在哪”。而暨南大学作为面向海外华侨华人的传统侨校，恰恰是这类教学需求最集中的地方。
值得一提的是，这类研究正是今天人工智能的知识来源之一。1956年，语言学家乔姆斯基发表《语言描写的三种模型》，由此发展出的形式语言理论，至今仍是计算机专业编译原理课程的基础。普林斯顿大学心理学家米勒主持建立的英语词汇语义网络WordNet，和语言学家逐句标注的宾夕法尼亚大学树库，曾是自然语言处理研究最重要的基础资源。在中文世界，北京大学计算语言学研究所编纂的《现代汉语语法信息词典》，对数万个词条包括大量副词的语法属性逐项刻画，直接服务于中文信息处理。直到今天，国际上评测大语言模型语法能力的通行基准，仍由语言学家构造的成对例句组成。一个词一个词地做，如同基因组计划一个蛋白一个蛋白地解码，这是学术的共业，单篇看似微小，积累起来就是机器“理解”语言的地基。
不幸的是，被外行讥笑几乎是基础研究的共同命运。哈代在《一个数学家的辩白》中曾强调数论在当时几乎没有实用价值，但几十年后，数论成为现代公钥密码学的重要基础之一，而公钥密码学又支撑着今天的在线支付安全。摩尔根则通过果蝇红眼、白眼等经典实验，推动了基因位于染色体上的证据建立，奠定了现代遗传学的基础。美国曾有政客设立“金羊毛奖”（Golden Fleece Awards），专门讥讽“浪费纳税人钱”的研究项目，科学界尔后针锋相对，设“金鹅奖”（Golden Goose Award），表彰那些曾被视为荒诞、最终造福社会的基础研究。基础研究之所以“基础”，正在于它与日常生活没有直接可见的联系，外行看不懂，便容易把“看不懂”当成“没有用”。
当然，光看题目不足以判断这几篇论文的成色，质量自有评阅与答辩程序去把关。在不久的将来，人工智能写这一类论文也许做得比硕士生更好，但AI的出现是对人文学科乃至整个高等教育体系提出的挑战，不唯独属于语言学，更不唯独属于暨南大学。在那一天到来之前，真正值得反思的是另一件事，即舆论习惯于默认文科研究“没有技术含量”，而这场围观恰好提供了一个反例——被嘲笑的语言学，恰恰是人文学科中最接近精密科学并且已经实实在在参与了这一轮技术革命的学问。对待严肃的人文和社会科学研究，正确的态度，不是以一眼能否看出其用处来定其有无价值，而是对自己不了解的领域保留一份基本的敬畏；对那些甘于在冷僻处一个词、一个概念、一个机制做下去的学者，保留一份应有的尊重。一个社会如何对待它看不懂的学问，最终决定了它能积累起怎样的知识。
□麦嘈
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