續(xù)論與大語言模型

王初明

廣東外語外貿(mào)大學(xué)

摘要

生成式大語言模型成功實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)交流，其開發(fā)和應(yīng)用必然反映語言學(xué)習(xí)和使用規(guī)律，這一成就也必然倒逼語言工作者對自己所秉持的語言習(xí)得和使用理念進(jìn)行反思。本文嘗試以大語言模型工作原理為參照，將其與深入推進(jìn)互動(dòng)研究的續(xù)論語言習(xí)得觀進(jìn)行對比，甄別異同，相互印證，以此深化我們對大語言模型和語言學(xué)習(xí)規(guī)律的認(rèn)識，了解人機(jī)互動(dòng)與人際互動(dòng)的長短，用以指導(dǎo)語言習(xí)得研究，以期更好地利用大模型助力語言學(xué)習(xí)和教學(xué)。

關(guān)鍵詞：大語言模型；續(xù)論；語言習(xí)得與使用；語言教學(xué)

01

引言

當(dāng)下迅猛發(fā)展的生成式人工智能大語言模型，是開發(fā)人類語言資源、模擬人類語言習(xí)得和使用、推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的重大創(chuàng)新成果，是語言研究者和廣大外語教師不可忽視的存在。大語言模型的開發(fā)和應(yīng)用與語言研究直接相關(guān)，為深化語言學(xué)研究提供了新的發(fā)展機(jī)遇，尤其為印證和檢驗(yàn)語言習(xí)得理論增添了利器。近年興起于我國的續(xù)論被國外學(xué)者稱為非西方構(gòu)念 (non-Western construct，McKinley 2022)。它以一個(gè)簡明的漢字“續(xù)” (含承接上文、接續(xù)表達(dá)之義) 高度概括和闡釋語言是如何學(xué)會(huì)的。大語言模型和續(xù)論都在不斷完善中，發(fā)展路徑共同指向人類自然語言習(xí)得和使用規(guī)律，前者致力于模擬，后者側(cè)重于揭示。大語言模型作為一項(xiàng)重大技術(shù)創(chuàng)新，需要理論支撐，證明自身的合理性、可靠性和有效性。續(xù)論關(guān)心習(xí)得理念是否反映語言習(xí)得規(guī)律，能否在大語言模型上得到印證，證明自身的理論價(jià)值和貢獻(xiàn)。為了促進(jìn)兩者互鑒互證，協(xié)同發(fā)展，本文在簡介續(xù)論和大語言模型的基礎(chǔ)上，圍繞續(xù)論的核心促學(xué)理念，與大語言模型的構(gòu)建邏輯進(jìn)行對比分析，甄別異同，以期深化我們對外語學(xué)習(xí)規(guī)律和大語言模型的認(rèn)識，了解續(xù)論的理論貢獻(xiàn)，有效利用模型為外語學(xué)習(xí)和教學(xué)服務(wù)。

02

續(xù)論的促學(xué)機(jī)制

續(xù)論是在深化互動(dòng)研究中發(fā)展起來的語言習(xí)得觀，旨在剖析“續(xù)”的促學(xué)功效，助力揭示互動(dòng)促學(xué)語言的機(jī)制。多年圍繞續(xù)論開展的理論和實(shí)證研究表明，“續(xù)”是互動(dòng)的主要方式，其促學(xué)核心機(jī)制是互動(dòng)的內(nèi)在屬性——協(xié)同(alignment，具有趨同、對齊、模仿、拉平功能)?；?dòng)產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng)即學(xué)習(xí)效應(yīng)，能將他人的語言轉(zhuǎn)化為自己會(huì)用的語言。互動(dòng)強(qiáng)則協(xié)同強(qiáng)，協(xié)同效應(yīng)最大化即語言學(xué)習(xí)高效率，可通過“續(xù)”去實(shí)現(xiàn)?！袄m(xù)”之所以促學(xué)語言，因其能夠激活和融合幾乎所有與語言習(xí)得相關(guān)的語言和非語言因素 (參閱王初明2016)，并帶來一系列引發(fā)協(xié)同效應(yīng)的運(yùn)作，最主要的有：語言理解(學(xué)) 與表達(dá)(用) 緊密結(jié)合、創(chuàng)造性模仿、學(xué)伴用隨。續(xù)論通過“續(xù)作” (續(xù)說、續(xù)寫、續(xù)譯) 實(shí)現(xiàn)教學(xué)應(yīng)用?！白x后續(xù)寫”是目前外語教學(xué)和測試應(yīng)用最多的一種續(xù)作，要求學(xué)習(xí)者在理解上文之后預(yù)測和續(xù)寫下文，以此促進(jìn)上文理解和后續(xù)表達(dá)深度融合，強(qiáng)化協(xié)同效應(yīng)，加速提高外語表達(dá)能力。上述語言習(xí)得理念在二語教學(xué)和實(shí)證研究中得到反復(fù)印證，表明“續(xù)”反映了語言學(xué)習(xí)規(guī)律，確能有效促學(xué)語言 (如Wang & Wang 2015; Zhang 2017; Zhang & Zhang 2021; Zhan & Xu 2025；金檀等 2025；張曉鵬、陳莉 2025)。

03

大語言模型的工作原理

筆者根據(jù)媒體相關(guān)報(bào)道并請教DeepSeek，歸納大語言模型的基本工作原理，便于與續(xù)論進(jìn)行對比分析。生成式大語言模型 (如ChatGPT)，又稱聊天機(jī)器人，實(shí)為模擬人類大腦的一款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件，這類軟件歷經(jīng)數(shù)十載的砥礪探索，不斷迭代，近年取得突破性進(jìn)展。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的進(jìn)步，硬軟件功能的增強(qiáng)，利用網(wǎng)絡(luò)軟件空間開發(fā)出來的大語言模型具有強(qiáng)大算力，至今已發(fā)展成為由多層神經(jīng)元和眾多參數(shù)組成、并擁有數(shù)以千億計(jì)神經(jīng)節(jié)點(diǎn)及其權(quán)重 (weight) 的巨大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在以大型語料庫對模型進(jìn)行訓(xùn)練階段，研發(fā)者秉持大數(shù)據(jù)隱含語言使用規(guī)律的信念，讓模型對輸入數(shù)據(jù) (如文本、語音、圖像等) 進(jìn)行加工，捕捉語言使用特征和信息 (包括確保語言正確得體流利使用的語境、情感、意圖等信息)，將輸入文本轉(zhuǎn)換為分布式詞向量 (tokenization)，并根據(jù)分布概率預(yù)測接下去最有可能出現(xiàn)的詞，在詞語義向量的指引下承接前詞“續(xù)”后詞，學(xué)習(xí)語言規(guī)律，完成語篇，最終實(shí)現(xiàn)人機(jī)對話。向量是核心數(shù)據(jù)的表征形式，貫穿模型的輸入、加工和輸出全流程。模型通過特殊標(biāo)記將詞向量整合為句子向量，用于分類或相似度計(jì)算，將人類可讀的文本轉(zhuǎn)化為機(jī)器可計(jì)算的數(shù)學(xué)對象，通過規(guī)模效應(yīng) (參數(shù)量和數(shù)據(jù)量) 逼近人類語言表現(xiàn)。因此，向量是語言的“數(shù)學(xué)投影”，也是大模型理解、推理和生成的基石。在文本生成時(shí)，每一步輸出的向量會(huì)作為下一步的輸入，形成連貫的序列。為了提高語言理解和生成能力和高效處理復(fù)雜問題，大語言模型引入了“多頭注意力” (multi-headed attention，MHA) 等機(jī)制，以確保實(shí)現(xiàn)人機(jī)對話，如能讓模型關(guān)注輸入或輸出數(shù)據(jù)中最相關(guān)的部分 (參閱Deepseek；劉明等 2023；袁毓林2024a、b)。經(jīng)過基于大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，模型具備以下能力：能夠識別和分析上下文，識別語言中的常見模式和結(jié)構(gòu)，在大數(shù)據(jù)中學(xué)到詞語、短語和句子之間的聯(lián)系，并基于以往的對話和場景進(jìn)行邏輯推理。

面對大語言模型的強(qiáng)大功能，筆者向DeepSeek請教了一個(gè)本文最為關(guān)心的問題：大語言模型是否體現(xiàn)承接上文“續(xù)”下文的功能？得到如下回答 (原話)：

DeepSeek 的回復(fù)表明，大語言模型的基礎(chǔ)能力和核心能力之一就是續(xù)論定義的“續(xù)”，其核心機(jī)制是自回歸生成，等同于互動(dòng)協(xié)同機(jī)制，旨在依據(jù)上文預(yù)測后續(xù)詞和實(shí)現(xiàn)連貫續(xù)寫，即實(shí)現(xiàn)“續(xù)”的承上啟下功能。由此可見，大語言模型設(shè)計(jì)和開發(fā)的基本理念與續(xù)論語言習(xí)得觀相當(dāng)吻合。在具體操作層面，“續(xù)”的核心運(yùn)作與大語言模型是否匹配還需要進(jìn)一步驗(yàn)證，下面針對“續(xù)”產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)的三個(gè)主要操作 (理解與產(chǎn)出相結(jié)合、創(chuàng)造性模仿和學(xué)伴用隨) 展開討論。

04

語言理解與產(chǎn)出中的互動(dòng)協(xié)同

大語言模型名為聊天機(jī)器人并非浪得虛名，其基本用途就是通過對話幫助用戶完成各種任務(wù)和提供服務(wù)。對話是典型的“續(xù)”操作，它將語言理解與產(chǎn)出緊密捆綁。對話者所理解的是他人的話語，所產(chǎn)出的是自己的思想內(nèi)容，兩者互動(dòng)產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)。從語言習(xí)得角度看，經(jīng)過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練后的大語言模型能夠?qū)崿F(xiàn)人機(jī)互動(dòng)，必然引發(fā)協(xié)同效應(yīng)，理應(yīng)助學(xué)語言。本文所關(guān)心的是，大語言模型是如何實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)的，人機(jī)互動(dòng)與人際互動(dòng)有何不同，如何更好利用起來促學(xué)語言。

大語言模型通過自然語言加工 (NLP) 技術(shù)實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)。人機(jī)互動(dòng)和人際互動(dòng)存在一些共性。例如，兩者在互動(dòng)中都能夠產(chǎn)生顯著的協(xié)同效應(yīng)，都涉及信息的傳遞與反饋，互動(dòng)的基本目的是完成某種形式的溝通或任務(wù)，都依賴規(guī)則(如人際互動(dòng)遵循社會(huì)規(guī)范，而人機(jī)互動(dòng)依賴預(yù)設(shè)的程序邏輯或交互設(shè)計(jì))，兩者都可能以解決問題或達(dá)成目標(biāo)為導(dǎo)向 (如協(xié)作完成任務(wù))，都需要通過反饋 (語言、動(dòng)作、界面響應(yīng)等) 來確認(rèn)互動(dòng)的有效性。

然而，兩種互動(dòng)屬于不同性質(zhì)的交互模式。人際互動(dòng)中的協(xié)同是全方位、多模態(tài)的，不僅涉及語言，還涉及豐富的情境、情感、認(rèn)知、心理等因素，這些因素支撐著語言使用，不可或缺。人類大腦神經(jīng)能將這些因素關(guān)聯(lián)起來，形成相互協(xié)同、通達(dá)聯(lián)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)語言習(xí)得與使用。在人際互動(dòng)過程中，“續(xù)”將語言理解與產(chǎn)出緊密結(jié)合，致使兩者發(fā)生交集而引發(fā)協(xié)同，形成學(xué)中用、用中學(xué)、學(xué)與用相互融合、同步進(jìn)行并即時(shí)提供反饋的局面。相比于人際互動(dòng)，當(dāng)下大語言模型的訓(xùn)練與應(yīng)用是異步的，與“續(xù)”的過程有著較明顯區(qū)別。從互動(dòng)促學(xué)語言的角度看，兩者各有所長，促學(xué)效率高低有待實(shí)證檢驗(yàn)。人類優(yōu)勢在于創(chuàng)造力、情感理解、道德判斷和復(fù)雜決策。大語言模型的優(yōu)勢則在于快速信息處理、大規(guī)模知識庫、無疲勞持續(xù)工作。展望未來，模型將會(huì)與多模態(tài) (圖像、語音) 和具身智能 (機(jī)器人) 相結(jié)合，人機(jī)互動(dòng)將更貼近人際互動(dòng)體驗(yàn)，助學(xué)語言的效率也因此會(huì)顯著提高。

值得注意的是，被視為“續(xù)”促學(xué)機(jī)制的協(xié)同概念已被用于闡釋大語言模型的互動(dòng)功能，是實(shí)現(xiàn)有效人機(jī)互動(dòng)的核心機(jī)制之一，其根本目標(biāo)是確保模型的行為與人類意圖、倫理準(zhǔn)則或特定的任務(wù)目標(biāo)保持一致，這一理念深刻影響了大語言模型互動(dòng)功能的設(shè)計(jì)與優(yōu)化。在大語言模型里，協(xié)同是通過監(jiān)督微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法實(shí)現(xiàn)的 (參考DeepSeek對協(xié)同/alignment的解讀)。續(xù)論則以協(xié)同效應(yīng)最大化為語言學(xué)習(xí)和教學(xué)目標(biāo)，基于續(xù)論開發(fā)的各種續(xù)作抓住協(xié)同這個(gè)核心機(jī)制，旨在為強(qiáng)化協(xié)同效應(yīng)創(chuàng)造有利條件。近年來，協(xié)同成為二語習(xí)得研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一，語言學(xué)國際期刊不斷發(fā)表有關(guān)研究論文 (參閱Michel et al. 2022)，足以表明協(xié)同作為促學(xué)語言的機(jī)制已經(jīng)受到研究者們的關(guān)注。

05

創(chuàng)造性模仿

創(chuàng)造性模仿 (即內(nèi)容創(chuàng)造+語言模仿) 是“續(xù)”高效促學(xué)語言的核心操作，具有強(qiáng)化協(xié)同效應(yīng)的功能。內(nèi)容創(chuàng)造指學(xué)習(xí)者在語言學(xué)習(xí)過程中表達(dá)自己的想法和意愿，而非機(jī)械重復(fù)別人的內(nèi)容，只關(guān)注語言操練。學(xué)習(xí)者創(chuàng)造內(nèi)容是促學(xué)語言和引領(lǐng)語言使用的驅(qū)動(dòng)力，失去內(nèi)容創(chuàng)造這一環(huán)就喪失了語言學(xué)習(xí)的自主性和推動(dòng)力。語言模仿指學(xué)會(huì)用好語言主要靠模仿，所模仿的是語言使用，不只是語言形式；學(xué)語言之所以需要模仿，因?yàn)閷W(xué)習(xí)所要做的是將他人的語言復(fù)制并移植到自己身上，勿需去創(chuàng)造別人聽不懂的語言，包括合語法但不合用的詞句。創(chuàng)造性模仿表明，在互動(dòng)或“續(xù)”的狀態(tài)下，當(dāng)學(xué)習(xí)者想要表達(dá)自己的意思卻不知如何表達(dá)時(shí)，仿用上文出現(xiàn)的相關(guān)詞語，常伴有頓悟體驗(yàn)，往往學(xué)得好，記得牢，效率高。如此模仿不僅具有擴(kuò)增語言知識的功能，而且能夠幫助學(xué)習(xí)者克服語言表達(dá)障礙，承接上文內(nèi)容“續(xù)”下文。

大語言模型的語言能力是先練后用，應(yīng)用時(shí)根據(jù)用戶的需求和對話歷史生成合理回復(fù)。大語言模型從大數(shù)據(jù)中萃取內(nèi)容，利用訓(xùn)練得來的知識輸出下文。但囿于訓(xùn)練所用的大數(shù)據(jù)，大語言模型被指“內(nèi)容內(nèi)循環(huán)”，2而非自主創(chuàng)造內(nèi)容，這有別于續(xù)論所倡導(dǎo)的內(nèi)容自主創(chuàng)造。盡管如此，為了回應(yīng)使用者的需求，模型能夠從海量的知識庫里抽繹和概括出最相關(guān)的內(nèi)容，自然比一般個(gè)人的思路更開闊，應(yīng)可視為一種邊際創(chuàng)造，如此“內(nèi)循環(huán)”大概不會(huì)削弱大語言模型促學(xué)語言的功能，因?yàn)檎Z言本質(zhì)上是表達(dá)思想的工具，為人類所共享，學(xué)習(xí)主要靠模仿。大語言模型輸出的語言比較規(guī)范地道，在自然語言里大概率使用，幾乎涵蓋了一種語言的所有句型和搭配，是二語學(xué)習(xí)者仿用的優(yōu)質(zhì)資源。為了有效利用大語言模型促學(xué)二語，同時(shí)發(fā)揮內(nèi)容創(chuàng)造的促學(xué)功能，內(nèi)容表達(dá)理應(yīng)由學(xué)習(xí)者主導(dǎo)，引導(dǎo)模型更好地與人協(xié)同，服務(wù)人的表達(dá)意愿，以此促進(jìn)語言知識的內(nèi)化，助力語言表達(dá)能力的提高。

06

學(xué)伴用隨

語境是學(xué)伴用隨理念促學(xué)語言的核心要素，對學(xué)會(huì)用好語言怎么強(qiáng)調(diào)都不為過。為了支持這個(gè)觀點(diǎn)，筆者做如下推理。語言習(xí)得和使用由意義表達(dá)的需求驅(qū)動(dòng)，這應(yīng)屬常識，而如何定義意義卻有諸多不同答案。這里不妨引用維特根斯坦的一句名言：意義即使用 (meaning is use)3。這里的“使用”應(yīng)當(dāng)理解為語言使用，而語言使用總是發(fā)生在語境里，與語境不可分割。同一句話在不同的語境里可有不同的解讀，可謂語境出意義。因此，維氏的名言或可理解為：意義即語境，語境是意義的具象表達(dá)。廣而言之，凡是伴隨語言使用的背景因素均可視為語境，如場景、情境、心境、上下文、交談對象。由于語境具有啟動(dòng)語言使用的功能，而學(xué)語言是為了會(huì)用，自然要在語境中學(xué)；學(xué)過的語言知識能否用出來，用出來是對還是錯(cuò)，決定于語言知識在學(xué)習(xí)過程中與什么語境相伴。相伴正確則易用對，相伴不當(dāng)則易用錯(cuò)。筆者將此語言學(xué)習(xí)過程中的語境關(guān)聯(lián)稱為“學(xué)相伴、用相隨”原則，簡稱“學(xué)伴用隨”原則 (王初明 2009)。二語學(xué)習(xí)者與本族語者對話交流是正確語境相伴的例子。本族語者為學(xué)習(xí)者帶來真實(shí)的語境和地道的語言，雙方在動(dòng)態(tài)語境里理解對方的話語并即時(shí)做出語言反應(yīng)，聽者和說者角色不斷轉(zhuǎn)換，輪番聽后續(xù)說，理解與產(chǎn)出緊密結(jié)合，在適切語境相伴下學(xué)用本族語者的語言，學(xué)習(xí)效果佳。語境相伴不當(dāng)?shù)囊粋€(gè)典型例子是，在我國學(xué)英語，學(xué)習(xí)者潛意識以漢語語境知識去理解或?qū)W用英語詞句，常常導(dǎo)致中式英語的使用。

語境對人類學(xué)會(huì)用好語言如此重要，而大語言模型既然能夠成功模擬自然語言習(xí)得和使用，必然存在捕捉語境信息的機(jī)制。DeepSeek認(rèn)為，此機(jī)制的本質(zhì)是在高維向量空間中構(gòu)建了一個(gè)可泛化的語境映射系統(tǒng)。經(jīng)過訓(xùn)練后的大語言模型輸出的是鍍上了語境標(biāo)識、隱含在向量里并可整合成語篇的詞語。目前，生成語境的人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，已有人工智能軟件使用文本生成圖像，或通過語音識別將視頻中的語音轉(zhuǎn)為文字，或分析畫面動(dòng)作生成說明，或識別物體、場景、動(dòng)作輸出結(jié)構(gòu)化文本。將文字生成視頻是當(dāng)下人工智能領(lǐng)域各國競相攻關(guān)的尖端技術(shù)，目前OpenAI已初步具備這種能力，足以表明語境對語言使用所起的關(guān)鍵作用，這為大語言模型實(shí)現(xiàn)學(xué)伴用隨動(dòng)態(tài)促學(xué)語言的理念創(chuàng)造了有利條件?？梢灶A(yù)見，隨著多模態(tài)技術(shù)的融入和具身智能的加持，大語言模型促學(xué)語言的功能將會(huì)越來越強(qiáng)大，在動(dòng)態(tài)語境體驗(yàn)相伴下與機(jī)器人互動(dòng)學(xué)用語言，外語學(xué)習(xí)費(fèi)時(shí)低效或?qū)⒊蔀橥隆?/p>

07

大語言模型的教學(xué)啟示

續(xù)論與大語言模型的上述對比對學(xué)會(huì)教好外語帶來一些啟示，值得關(guān)注，下面僅舉幾例。

外語教學(xué)為何費(fèi)時(shí)低效是一個(gè)長期令人困惑的問題。聊天機(jī)器人的成功告訴我們：學(xué)會(huì)用好外語需要互動(dòng)。在我國，學(xué)外語主要用途是應(yīng)付考試，學(xué)校盛行應(yīng)試教學(xué)，被貼上費(fèi)時(shí)低效的標(biāo)簽。究其主要原因，要么外語教師對互動(dòng)促學(xué)外語的重要性認(rèn)識不足，要么學(xué)校缺少高水平教師為學(xué)生提供互動(dòng)交流的條件。如今大語言模型實(shí)現(xiàn)了人機(jī)互動(dòng)，能為外語學(xué)習(xí)提供優(yōu)質(zhì)資源，既可用文字也可用語音對話，只要愿學(xué)，可隨時(shí)跟不知疲倦的聊天機(jī)器人互動(dòng)對話，外語學(xué)習(xí)效率將會(huì)因此得到改善。

教語法是外語教師難以割舍的第一大情結(jié)。語法被視為指導(dǎo)語言正確使用的規(guī)則，似乎不學(xué)語法就學(xué)不會(huì)外語。語法是否需要學(xué)以及應(yīng)該如何學(xué)，大語言模型的工作原理給我們帶來啟示。盡管語法具有生成性，而大模型所獲得的語言生成能力并非基于語法規(guī)則，而是基于詞語之間的搭配概率。模型通過概率統(tǒng)計(jì)和模式識別，預(yù)測下一個(gè)可能出現(xiàn)的詞。大語言模型學(xué)習(xí)語言規(guī)律的理念與人類語言習(xí)得機(jī)理有相似之處，切合語法的概率特征。語法規(guī)則的一個(gè)突出特點(diǎn)是能夠生成無數(shù)合法新句。然而，合法的句子不一定合用，合用的句子不一定合法，例外實(shí)在太多，不可能百分之百正確 (不妨想想英語名詞復(fù)數(shù)加-s的構(gòu)成規(guī)則)。語法規(guī)則生成正確合用語句的概率有的能夠達(dá)到80%左右，有的70%左右，如此類推，概率還會(huì)有60%，50%、40%、30%、20%、10%不等，而正確概率低于50%的“規(guī)則”估計(jì)都不會(huì)選入語法教科書，往往被冠以習(xí)慣用法，任由學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)體驗(yàn)中去掌握。從語言習(xí)得的角度看，語法是語言習(xí)得的結(jié)果而非原因，逐漸形成于語言使用體驗(yàn)，自然浮現(xiàn)，由語法研究學(xué)者從成人的語言使用中歸納出來。如果讓大語言模型通過“學(xué)”語法規(guī)則去生成詞句，那是“學(xué)”不會(huì)使用語言的，因?yàn)檎Z法規(guī)則從語料中抽繹而來，濾掉了確保語言正確得體使用必不可少的語境元素。外語教學(xué)若倒果為因，自始至終過度以語法規(guī)則指導(dǎo)外語學(xué)習(xí)和使用，結(jié)局就是費(fèi)時(shí)低效。因此，明智的教師在教語法時(shí)往往采用歸納法，語言使用體驗(yàn)在先，不細(xì)摳規(guī)則，注重詞語的使用搭配；或者發(fā)揮大語言模型生成語篇的能力，將目標(biāo)結(jié)構(gòu)嵌入語篇，讓學(xué)生續(xù)寫或續(xù)說，在這樣的篇章語境中學(xué)習(xí)語法，效果顯著 (參閱許家金等 2024：25-32; 王啟、周曉 2025)。

大語言模型獲得成功的一個(gè)關(guān)鍵，是注意力機(jī)制的應(yīng)用?！白⒁狻睂φZ言習(xí)得和使用十分重要。二語習(xí)得研究領(lǐng)域有一個(gè)注意假說 (Shmidt 1990)，認(rèn)為只有注意到的才能學(xué)得到。此外，著名的二語習(xí)得互動(dòng)假說也特別強(qiáng)調(diào)了學(xué)習(xí)者對語言結(jié)構(gòu)有選擇注意的重要性，認(rèn)為注意是互動(dòng)促學(xué)語言的關(guān)鍵變量之一 (Long 1996)。大語言模型模擬人類習(xí)得語言，遵循了“注意”促學(xué)語言的規(guī)律，采用了注意力機(jī)制，成功鑄就了模型的互動(dòng)能力。值得一提的是，有的外語教師應(yīng)用讀后續(xù)寫時(shí)也有意識地運(yùn)用了“注意”操作，在前文語篇里凸顯需要學(xué)用的詞語和語法現(xiàn)象，鼓勵(lì)學(xué)生在續(xù)作中加以運(yùn)用，以此落實(shí)學(xué)伴用隨和創(chuàng)造性模仿促學(xué)理念，強(qiáng)化協(xié)同效應(yīng)。

僅通過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大語言模型便可生成文本并實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)，這說明語篇隱含豐富的語境信息，可由大模型提取出來。這給我們兩點(diǎn)啟示：一是閱讀和續(xù)寫富含語境信息的外語小說或故事對培養(yǎng)語感和學(xué)好外語幫助大；二是語境啟動(dòng)語言使用實(shí)為語篇啟動(dòng) (王初明、王啟 2025)。“續(xù)”的基本功能之一是依據(jù)上文的語境鋪墊，預(yù)測下文內(nèi)容并指引續(xù)說或續(xù)寫。換言之，上文語篇中的語境信息具有導(dǎo)向功能 (王啟、繆海燕 2023)?！袄m(xù)”之所以有效促學(xué)語言，主因之一就在于它利用了具有支架功能的語篇啟動(dòng)效應(yīng)，“續(xù)”所補(bǔ)全、所拓展和所創(chuàng)造的是富含語境信息的語篇，是在語篇中促進(jìn)語言的正確得體使用，而非從語篇中剝離出來的單詞獨(dú)句。

如果語言是通過互動(dòng)學(xué)會(huì)的，學(xué)習(xí)者的互動(dòng)能力理應(yīng)反映其學(xué)用外語的能力。在過去近40年里，如何測量互動(dòng)能力一直是語言測試界關(guān)注的論題 (參閱Plough 2018)，而互動(dòng)能力測試至今仍然缺席。有效可靠測量互動(dòng)能力并非易事，因?yàn)榛?dòng)由參與者共同推進(jìn)，難以分辨和量化個(gè)體對互動(dòng)的貢獻(xiàn)，如何為每位個(gè)體的互動(dòng)能力公平合理地評分卻成了語言測試的一個(gè)堵點(diǎn) (王初明 2023)。大語言模型的誕生為疏通這個(gè)懸著數(shù)十年的語言測試堵點(diǎn)提供了一個(gè)解決辦法，打開了應(yīng)用空間。我們可以嘗試以聊天機(jī)器人為基準(zhǔn)，讓考生與其互動(dòng)，并訓(xùn)練機(jī)器人考查互動(dòng)能力。通過對題型和評分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行必要調(diào)試校正，可使評分變得有效可靠、客觀公正。隨著具身智能機(jī)器人的完善，讓其與考生共同完成一項(xiàng)預(yù)定任務(wù)，在互動(dòng)體驗(yàn)中考查互動(dòng)能力和語言運(yùn)用水平，可進(jìn)一步提高互動(dòng)能力測試效度。

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結(jié)語

語言是人類文明大廈的基石，累積的海量文獻(xiàn)蘊(yùn)藏著人類上千年的智慧。人工智能科學(xué)家獨(dú)具慧眼，選擇從語言大數(shù)據(jù)切入，開發(fā)大語言模型，不斷迭代，目前已達(dá)到令人震撼的強(qiáng)大應(yīng)用狀態(tài)。從語言習(xí)得角度看，大語言模型是模擬人類學(xué)用語言的重大技術(shù)革命，而非語言習(xí)得理論的創(chuàng)新。然而，模型盡管在一些具體設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)與續(xù)論倡導(dǎo)的操作存在差別，整體而言，其構(gòu)建理念與續(xù)論的語言習(xí)得觀相當(dāng)吻合，從訓(xùn)練到應(yīng)用均圍繞“續(xù)”而展開。這種吻合絕非偶然，而是各自遵循相同語言學(xué)習(xí)和應(yīng)用規(guī)律的體現(xiàn)，印證了語言是通過“續(xù)”學(xué)會(huì)的論斷。當(dāng)下，兩者仍在不斷完善的路上，可相互借鑒，相互印證，相互支持。續(xù)論所揭示的語言習(xí)得規(guī)律可為大語言模型上升到理論認(rèn)識提供參照，同時(shí)也在模型的加持下，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)自身價(jià)值變現(xiàn)。

文章來源：現(xiàn)代外語