各位老師與同學們午安。近年來，人工智能逐漸融入各行各業，顯然將使我們的生活和工作型態完全改觀。那麼，人工智能究竟是什麼呢？進一步問，我們如何具體利用它來輔助華語學習呢？ 首先，我們需要理解ChatGPT與之前的人工智能在哪些方面不同。ChatGPT是所謂的「生成式人工智能（generative AI）」，同時也是「大型語言模型（LLM）」。藉著深度學習技術，這類人工智能能理解人類溝通的符號，並能輸入（input）與輸出（output）自然語言。 這樣一來，老師、《思想與社會》與Pleco會失去其存在必要嗎？（大家都知道）並非如此。與其說ChatGPT會取代已有的學習資源，不如說ChatGPT是大家的「小幫手」來得更確切一點。我接下來要分享所謂小幫手最擅長的三件事，包括製作生詞表、解釋近義詞，以及校對。請大家掃螢幕上的二維碼。 小幫手第一個能夠協助我們的就是擴大詞彙量。學習者可以任意選擇材料（包括文章，歌詞等），甚至於一個概略的題目，來製作生詞表，以便迅速地瀏覽、補充某一個領域的術語與重要說法。大家可以參考ChatGPT如何說明「自變數」與「鑒於」，雖然不如老師們努力編輯的生詞表，我認為仍有其參考價值。我撰寫的指令要求輸出包括拼音、英文翻譯、例句、詞性，與三個搭配詞，這也是大家可以自行調整的。 其次，小幫手也可以說明兩個近義詞有何不同，並且提供大量的例句，以便學習者根據語境選擇最準確的詞彙。譬如總會使得中級學生疑惑的「抵抗」與「反抗」，這裡ChatGPT即以英文解釋、搭配詞，與大量的例句辨析。我個人認為此功能是自學時能發揮作用的。 最後，ChatGPT也能校對。無論是電子郵件、演講，或文章，ChatGPT都可以從中找出錯誤修改，並就原因加以說明。這裡我以自己《思想與社會》演講的草稿為例，我也挑出三個修改過的句子。上面的句子，它把「快速的行事」改成「迅速行動」這種常見的說法，同時也讓句子更文雅一點。中間的句子顯示了ChatGPT的缺陷，雖然它能辨別出「承擔」一詞不能分開，但「承擔其負擔」的搭配卻不太恰當。最後的句子凸顯了ChatGPT此功能還受限於輸入的文字。句子裡的「工程」其實應該是「過程」，ChatGPT無法分辨出這是打字的錯誤，因此修改的句子就有了不同的意思。由此可見，ChatGPT還在形成的階段，老師與同學們使用時請留意。 大家都知道，學習中文的過程並不容易。利用ChatGPT學習中文，能使老師與同學們事半功倍，然而若濫用則可能事倍功半。ChatGPT與我們已有的學習資源是相輔相成的，所以歡迎大家自由運用我所撰寫的指令，希望它真的能成為大家的學習良伴。
第二語言(L2)習得領域中，「個人化」是一個宏大的理想，一直以來卻難以實現。縱使根據前人的研究證實，通過自我參照(self-reference)等個人化的語言學習機制可以提高學習質量和知識保存(Coyle, 2008; Albdrani & AlShargabi, 2023)，然而由於教師的時間限制以及客製化材料的缺乏，傳統的語言學習方法往往無法滿足某些學生的需求(Brady, 2021)。當學習者對學習材料缺乏興趣時，可能會失去學習動力。我認為，在語言課堂中使用大型語言模型如ChatGPT等，可能有助於改善這種情況，從而協助不同學習需求的語言學習者。 ChatGPT在理解、生成和解釋多種語言的文本方面具有極強的能力，尤其是在最常學習和使用的語言中。與L2教師不同，ChatGPT擁有廣泛的資源，可以提供反饋、生成材料，並與各個水平的學生互動。我們需要進一步了解如何使用ChatGPT幫助學生進行個人化的語言學習。本文在此基礎上，探討了人工智慧如何改變L2語言課堂：第一步就是使用ChatGPT生成語言學習的材料。 我曾經上了長達九年的中文課，在這個漫長旅程中，我已十分熟悉傳統的L2教法以及教材。學習初期，教科書提供的對話和例句非常實用，比方說家庭、天氣、就業和購物等常見主題。然而，隨著我的中文水平提升，我漸漸感到喪失興趣，因為我幾乎無法找到和我興趣相符的科技文本。我曾努力尋找並學習在科技方面可能會使用的語法和詞彙，然而卻搜集了許多並不常見也不太實用的說法。 2023年秋天，我在臺灣大學國際華語研習所(ICLP)報名了兩門客製化的語言課。我使用的兩本課本分別是以新聞素材為基礎的《華語新聞面面觀I》和討論中國歷史文化的《中華文化叢談》。上了幾週後，我開始反思我設立的學習目標，決定嘗試使用ChatGPT生成自己的中文學習材料。 我之所以決定自己生成教材有以下幾個原因。首先，在本科教育中，我鑽研新興科技的道德、倫理和社會影響的內容，因此使用中文討論這些話題是我學習中文的目標之一；其次，我希望實現促進東西方文化交流的個人目標。如果我能成功開發出一種幫助學習者生成自己L2學習材料的方法，應該也能夠幫助學生參與更多的文化交流；此外，由於許多教科書昂貴但不一定完全符合學習者需求，我試圖尋找低成本的替代方案，希望有益於L2中文學習者；最後，我意識到這種學習方法不僅適用於想學習新興科技的中文學生，也適用於對不同主題感興趣的L2學生。以上這些原因促使我追求我的理想並開始生成自己的教材。 我向ICLP提出了這個想法，當時我的兩位授課老師同意參與課程實驗，並使用我生成的教科書來教學。在為期兩週的課程中，我一共生成了包含七個章節的教科書《科技浪潮中的人文對話》（見附錄1）。我用這本教科書學習了七百零七個新詞彙，並學習了總字數一萬多字的十四篇新聞和長篇文章。參與的教師使用了教科書中的材料來設計我們的課程，在本次的課程實驗裡，教師和我一起審查和擴展了教科書的內容，並討論了這些材料的意義。 這是我在中文課堂中第一次感覺到自己既可以學習中文，又可以探索我感興趣的主題，如新興技術、人工智慧、虛擬現實和技術倫理等。我根據預先設計好的英文指令生成了這些文章，所以我已經了解了文本的內容，但我仍然覺得通過華語的獨特思維過程來擴展我的詞彙，並思考這些主題令我十分興奮。此外，我充滿動力完成每項作業，因為我知道這些作業對我未來想要討論的話題有所幫助。 使用ChatGPT生成教科書讓我能夠專注於我的興趣和專業，然而，也需要付出努力：我必須花三十分鐘來生成每篇文章的語法、詞彙和討論問題。生成材料所花費的時間是我本來可以用來學習的時間，這種時間投入有時相當密集。 大多數情況下，ChatGPT生成的文章符合我對內容、長度、寫作風格和難度水平的要求（附錄1.1）。然而，這些文本仍出現一些不適切的語言表達。因此每篇文章教師都花費大約半小時進行質量控制，並調整ChatGPT的措詞，使文本閱讀起來更加自然。ChatGPT生成的的詞彙列表（附錄1.2），成功選取了文章中大部分我還未學習過的詞彙，把這些生詞編入詞彙列表中。ChatGPT還生成了有趣的課堂討論問題（附錄1.4），儘管某些章節的討論問題是重複的，未能有效激發深思及課堂討論。ChatGPT最大的弱點在於無法生成有效的語法結構列表。儘管能生成一些語法模式，給出文章中使用的語法結構的翻譯、解釋和例句，但經常只選擇最基本結構，並一再重複使用（附錄1.3）。 這項研究已取得初步的成果，但仍有一些限制。首先，本研究採取質化、主觀描述方式。如前所述，由於我選取了和我志趣相投的主題，也十分熟悉教材的內容，我感覺自己更有動力學習。然而，目前尚不清楚這種學習方是否對我的學習有量化上的意義。通過更長時間的研究和定量分析，如通過口語、書面、閱讀和寫作測試進行長期追蹤，未來可以更仔細分析這項研究是否能帶來更好的語言學習成果。此外，由於這個實驗僅基於我個人的經驗，未來的研究應該納入多位師生的經驗，使用對照組，並衡量這種語言方法是否具有優勢。 此外，參與實驗的教師和我對於對ChatGPT下指令均非常熟練，這使得生成教材和編輯過程更加順利。未來建議研究這種方法是否也適用於不熟悉ChatGPT的教師和學生，也許可以和ChatGPT的預備培訓項目相結合。 另一個限制是，本研究採用的是ChatGPT高資源語言——中文，因此生成的文本質量較高，而資源較少的語言可能不適合用於教科書生成。最後，這項研究是在一對一的課堂環境中進行的，這比L2課堂中每位教師面對多名學生的情況更具個人化的空間。 更重要的是，ChatGPT生成的文本中存在的缺陷—這種L2學習材料方法的一個主要缺點—可能在不久的將來可以得到解決。大多數ChatGPT生成文本中的缺陷是由於缺乏數據輸入和無法正確理解我所下的指令造成的。然而，OpenAI和Google等公司每年都在這些領域取得指數級的進步。這一發展中一個對L2教科書生成特別重要的部分是ChatGPT的上下文窗口大小的發展。一個大型語言模型(LLM)的上下文窗口類似於可處理的短期記憶。OpenAI在2023年初發布的前代GPT模型GPT-3.5 Turbo，其上下文窗口最大為4,096個詞元標記，相當於一篇10頁文章的文件大小。在不到一年的時間裡，OpenAI發布了GPT-4.0，其上下文窗口為8,192個詞元標記。撰寫本文時的最佳模型是GPT-4.0 Turbo，其上下文窗口超過128,000個詞元標記，這意味著這個模型可以有效地在其上下文窗口內檢視一本300頁的書。 假設這些模型的上下文窗口呈現指數級發展，在未來幾年內，ChatGPT將能夠分析並整合中文風格指南、詞彙列表，甚至整個中文語法體系到OpenAI的未來模型中，並要求它在生成文本時遵循這些材料。 通過使用我自己的材料學習，我能夠用中文與華語老師一同發展精彩有趣的課程，如科技倫理、演算法等主題。使用ChatGPT生成這些學習材料，為我提供在學習中文的過程當中，更多自我表達的機會和動力。 在可預見的未來，渴望學習新語言的學生可能會使用LLM工具，利用各種可能的機會生成他們感興趣的材料。隨著LLM準確性的發展和AI整合學習方法的研究，LLM將繼續成為學習新語言最具前瞻性的工具之一。 致謝 我衷心感謝國際華語研習所(ICLP)對此研究項目的全力支持，給予我自由探索的研究機會。特別感謝所長吳雅鳳教授與副所長熊宗慧教授，還有積極參與我研究項目的王楚蓁老師與洪慎杏老師，他們在研究過程中均提供了寶貴的支持。非常感謝王楚蓁老師對本研究提出的L2專業建議，讓本文得以順利完成。 參考文獻 Albdrani, R. N., & AlShargabi, A. A. (2023). Investigating the Effectiveness of ChatGPT for Providing Personalized Learning Experience: A Case Study. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 14(11), 1208-1213. DOI: 10.14569/IJACSA.2023.01411122 Brady, I.K. (2021). Positive Psychology and L2 Motivation in ESP. In: Escobar, L., Ibáñez Moreno, A. (eds) Mediating Specialized Knowledge and L2 Abilities. Palgrave Macmillan, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-87476-6_6 Coyle, D. (2008). CLIL: A Pedagogical Approach from the European Perspective. In N. H. Hornberger (Ed.), Encyclopedia of Language and Education (2nd ed., Vol. 4, pp. 1200-1214). Springer-Verlag Berlin.
1.1 新聞 (News Article) 近日，印度孟買市發生了一起引發爭議的事件。有一家叫做甘尼什保險公司推出了一種新型保險方案，這個方案依賴人工智慧來分析個人數據，並利用這些數據來調整保險費用。 據了解，這個方案要求客戶與保險公司分享他們的個人數據，包括飲食習慣、駕駛行為和健康狀況等等。人工智慧系統就可以根據這些數據來評估客戶的健康風險，並調整保險費用。甘尼什保險公司表示，他們這樣做是為了鼓勵人們過更健康的生活，是雙贏的市場策略。 不過，很快就出現第一起引起軒然大波的案例。有一位名叫納亞娜的孟買居民，她愛上了來自貧困地區的薩赫傑，於是她家庭的保險費用大幅增加了。人工智慧系統推斷，因為薩赫傑的社會地位，納亞娜的健康風險增加了。這個事件暴露了人工智慧系統在道德和社會正義方面潛在的問題。 保險專家指出，這是人工智慧根據預設偏見做出判斷的典型例子。我們必須小心處理基於大數據的決策過程，否則可能會加劇社會不平等的現象。納亞娜的案例引起了公眾的廣泛關注，網友紛紛質疑利用個人資料進行風險評估的做法侵犯了個人隱私。 甘尼什保險公司的發言人對此回應說：「我們開發的系統目的是鼓勵人們過健康的生活，並根據風險評估來調整保費。我們正在不斷審視和調整我們的演算法，以確保它們公平無偏見。」但是許多人擔心，基於數據的決策可能無意中擴大了現有的社會鴻溝。社會學者表示，當人工智慧系統將社會經濟地位作為健康風險的一個判斷標準時，低社會經濟背景的人可能會受到更不公平的對待。 這個事件不僅引發了人工智慧技術侵犯個人隱私的爭議，更涉及我們將如何重新定義公平和正義。在人工智慧越來越影響我們生活的今天，找到技術創新和社會倫理之間的平衡迫在眉睫。 1.2 生詞 (Vocabulary List) 印度 (Yìndù) - India 孟買 (Mèngmǎi) - Mumbai 引發 (yǐnfā) - to cause; to trigger 爭議 (zhēngyì) - controversy; dispute 推出 (tuīchū) - to launch; to introduce 新型 (xīnxíng) - new type; novel 保險 (bǎoxiǎn) - insurance 方案 (fāng'àn) - plan; scheme 個人數據 (gèrén shùjù) - personal data 調整 (tiáozhěng) - to adjust 保險費用 (bǎoxiǎn fèiyòng) - insurance costs 共享 (gòngxiǎng) - to share 系統 (xìtǒng) - system 雙贏 (shuāngyíng) - win-win 軒然大波 (xuānrán dàbō) - a great uproar; a big stir 案例 (ànlì) - case 居民 (jūmín) - resident 貧困 (pínkùn) - poverty 暴露 (bàolù) - to expose; to reveal 潛在 (qiánzài) - potential; latent 偏見 (piānjiàn) - prejudice; bias 大數據 (dàshùjù) - big data 加劇 (jiājù) - to aggravate; to intensify 網民 (wǎngmín) - netizen; internet user 質疑 (zhìyí) - to question; to doubt 評估 (pínggū) - assessment 發言人 (fāyánrén) - spokesperson 審視 (shěnshì) - to examine; to scrutinize 無偏見 (wúpiānjiàn) - unbiased; impartial 擴大 (kuòdà) - to expand; to enlarge 社會鴻溝 (shèhuì hónggōu) - social gap; social divide 判斷標準 (pànduàn biāozhǔn) - judgment criterion 對待 (duìdài) - to treat; treatment 不公平 (bù gōngpíng) - unfair; unjust 涉及 (shèjí) - to involve; to relate to 重新定義 (chóngxīn dìngyì) - to redefine 正義 (zhèngyì) - justice 1.3 語法結構 (Grammar Patterns List) "…基於…的…" (…jīyú…de…) 定義：表示某事物是基於或基於某種原則或元素。 Example: 這篇論文基於實驗數據的分析，提出了新理論。 (This paper, based on the analysis of experimental data, proposes a new theory.) "…典型例子" (…diǎnxíng lìzi) 定義：指某事物的典型或經典例子。 Example: 他的成功故事是努力奮鬥的典型例子。 (His success story is a typical example of hard work paying off.) "…根據…來…" (…gēnjù…lái…) 定義：表示根據特定標準或資訊做某事。 Example: 教師根據學生的表現來調整教學方法。 (The teacher adjusts the teaching methods based on the students' performance.) "…引起軒然大波" (…yǐnqǐ xuānrándàbō) 釋義：指引起轟動或騷動的意思。 Example: 這個政府決策引起軒然大波，民眾反應強烈。 (This government decision caused a great stir, with strong public reaction.) 1.4 討論 (Discussion Questions) 像 Ganesh Insurance 這樣的公司提供經濟誘因來換取個人數據，即使它促進了更健康的生活方式，在道德上是否合理？這種做法的潛在風險和好處是什麼？ 人工智慧是否應該有權利做出對人類生活產生重大影響的決策，例如根據生活方式選擇改變保險費？應該採取哪些保障措施？ 人工智慧根據社會經濟地位做出改變生活的決定在道德上是否可以接受，就像納亞娜和她的伴侶的例子一樣？是否有一種情況可以證明這是合理的？ 在個人資料隱私與社會利益的爭論中，個人權利是否應該始終高於公共利益？特別是在健康保險等個人選擇可能產生更廣泛社會影響的情況下，你的界線在哪裡？
請問，您曾經是否被一幅畫或者一首歌曲震撼過？ 今天我要跟您講的題目是聯覺、藝術與我的關係。 這個題目很大，我們的時間有限，所以，我不能詳細地說明，還希望您能原諒。 何謂聯覺？簡單地說，是一種感覺現象，會不自覺地聯通其他的感官。換一句話說，有聯覺的人一般感覺到五種感官之一或者之二在潛意識裡互相影響。 比方說， 有些人彈琴的時候，除了聽到音樂以外，每一個音調也不知不覺地產生特殊的顏色或者質感。 而且，若一個人感受到某一種類型的聯覺，那麼產生其他類型的可能性就更大了。換一句話來說，某些有聯覺的人對藝術與創作有細密的情感。可見，這些藝術家與他們所選擇的形式應當有特別的關聯。 根據我的了解，許多人受了科學邏輯思維的影響，甚至有些人可能對聯覺產生懷疑。但因為我們生活上的經歷不相同，所以我們對世界的理解也不一致。比如，小的時候，也許您只能想像水的實際使用。然而，當您第一次從游泳池底仰視，太陽光在水面蕩漾，多麼的光明且秀麗， 產生一種自由而寬闊的情感。對有聯覺的人來說，這樣的情形日常中不時發生，甚至於連看見詞語的形式，也產生了特殊的顏色、性格、聲音等等。 至於研究聯覺的歷史，大概是1812年時，一位醫學專家的文章中才開始提到的，到現在為止，也不過才兩百年左右。但許多創作者和藝術家都思考過，他們是不是因為五種感官之間互相影響，才讓他們有這麼強的感受力。比方說，畫家梵谷寄給弟弟的信中提到他所感受過的情形。他說：一旦畫家有點緊張，他的筆法就如同小提琴顫動的音色。1883年，他學鋼琴的時候感受過每個音符都有特殊的顏色。梵谷也曾說過，藍色和黃色對他的感官來說，像煙火。此外，他的名畫〈星夜〉當中充滿了不同色調的藍色和黃色，也可能引起了許多跟煙火有關的情感。 至於聯覺對我的創作來說，有許多正面的影響。比如，當我寫詩或者寫小說的時候，每一個詞語的聲音都產生特別的顏色、質感與情感。此外，中文詞語的形式也會給我帶來特定的感受。拿「勇敢」這一詞來說，我一聽到「勇」就產生釉藍的印象，還有心曠神怡的感覺。當我寫「勇」的時候，因為形式和性格的緣故，我對「勇」的形式往往要根據我的情感，每一筆都需要寫得堅實且獨立。倒是我所感受到的「敢」的聲音和顏色，不但是尖尖的且有淡鵝黃色的感受， 而且它的形式產生強勢與不慌不忙的感覺。這樣一來，不同的詞語與結構也有特殊的聲音，性格與情感。換一句話來說，我創作的時候是跟聲音是分不開的。我寫作的時候是這樣，我閱讀的時候也是這樣。凡是創作或者跟音樂有關係的，我都會在無意中感受到藝術不相同的方面。比方說，跳舞的時候不知不覺地也會隨著我的身體表達音樂的顏色與質感。因為身體的形式會產生不同的質感的緣故，我更加了解音樂的意義與情感。 至於就聯覺的思想而論，許多有聯覺的人也許害怕與眾不同，但我相信如果我們繼續討論，接受，並且相信個人的感受，我們可以改變社會對於上陳舊的觀點。幸虧現代是科技發達的世界，若希望找資料或者期望對自己有更深入地了解，是一件容易的事情。在網路上或許也能遇到支持此觀點的網友。 我非常關注這個主題，不過，因為時間的關係，不能詳細地說明了。如果您有什麼問題，請您隨時提出來，也可以查一下網路，自己研究研究。
學者和路人好像都認為語言的目的應該是溝通。何必呢？可能因為這是多數人的看法，或因為《中華文化叢談》的王老師推廣這觀點。其實，由於「目的、任務、宗旨、用途」，這些字也許都不能準確表達我的意思，我因此使用了「語言之力」。語言之力的釋義是「在人類演化上，在生物學上，人獲得此力，有了語言之根源，語言之力量」。換句話說，為了了解語言之力必須先了解人類為何需要語言，還有語言的限制何在，力量之範圍為何？我之所以成為語言學家，是因為語言之力的疑問早就讓我感到困惑。我今天為了深究這個主題在這裡把我的分析分成以下三點： 一曰：語言之力與溝通無關 二曰：語言之力獨一無二且無窮無盡 三曰：語言獲得之流程 語言之力與溝通無關 我們如何得知語言之力是什麼？根據生物學的方法，我們得先分析研究對象尋常的用法。如，科學家用同樣的辦法發現了翅膀的「目的」：翅膀讓鳥類飛翔。雖然翅膀也有另外的用法，包括溝通（翅膀的顏色傳達訊息）、求偶表演等。我們若把這樣的分析應用到語言上，會發現原來日常語言的使用並不是溝通，大部分語言的使用是思考。話說出來前，我們得先預備想要表達的意思：否則，何以「三思而行」。每個人腦子裡都有一種無法阻止的對話（或獨白）。我們若詳細列出，腦之思多半不及口所出，我們雖用語言表達，然而多半從來不說出來。這就是原因之一。 反過來說，溝通之釋義，此何也？溝通是相互之間的信息傳遞。我們若以蜂群為例，可發現蜂群的溝通能力特別強。牠們為了傳輸資訊用所謂的「蜂群之舞」，一場很短的蜂群之舞可以傳遞給其他蜂群許多的資訊，如食物、掠食者的位置等。蜂群之舞的意思是明確的，毫無誤解或弄錯的餘地。更何況，什麼動物都具備傳輸及獲得這種訊息的溝通能力。不過不管大家怎麼嘗試，在原則上，人類沒有這樣的能力。我連說特別簡單的字時，如蘋果，每個人都能想像出蘋果，但每個人的蘋果都不一樣：有人想像出紅色的，有人想像成綠色的。我若言「紅色蘋果」，每一次也無法想像出一模一樣的照片。其實，雖然奇怪，但人類只能傳遞 50% 左右的預期訊息。這無疑是歧義的搖籃。動物的溝通就沒有這樣的困難。在溝通上，人們好像連蜂群的溝通技能都沒有。為何如此？簡單地說，因為動物溝通之基礎是操作制約，而人的溝通卻比這樣的做法複雜得多。 最後呢，語言，像翅膀，有許多不同的用法，包括溝通。不過，任何人都隨時可將荀子的書用以殺人——這樣的作法雖不特別方便，但還行。雖然行，好像也不是本來書的「目的」。溝通也一樣，溝通並非語言之力。 語言之力是獨一無二且無窮之能力 以上是我們提到動物之間從不出錯的溝通。人類的溝通則沒有這樣的能力。何以見得呢？答案很簡單！動物之間的辭彙並不是無窮無盡的。換句話說，牠們的溝通辭彙是有限的，而人類潛在的溝通語言是無窮盡的。 說明這句話前，我們需要闡論另外一個意見。想像一輛車子，那輛車子裏必定有一台引擎。我並非機械專家，但我的理論是引擎雖有自己的力量，但它的力量取決於汽油、機油等。如果汽油的品質可疑，引擎的力量也必定減少。然而別因為汽油怪罪引擎——在這個比喻中，引擎代表語言，汽油代表語言之外腦子的部分，如：記憶。因此，我們若想要分析語言之力，因為記憶牽絆著語言之力，因此我們需要將語言、記憶分開。固然不容易，由於人們的腦子特別複雜——許多難以分別的部分彼此糾結，卻並不是不可能的。 人的記憶並不是無窮的，語言之力才是。人的辭彙並不是無窮的，語言潛在的辭彙才是。我們每一天獲得新的辭彙，或獲得舊辭新意等。我們若無法描述存在的現象就創造新詞，如「電腦、爛、紫砂」等。 因此，多半的老百姓（也包括學者）固然認為語言和動物溝通有很多共同點，但其實原來甚麼共同點都沒有。根本的原則是不同的，用法是不同的，目的是不同的等等。如此一來，人的語言之力讓我們獲得墨水，動物只能獲得習慣。 語言獲得之流程 最後的問題就是這樣神奇的能力—語言的能力—是如何獲得？有的學者用「習得」，我卻覺得這個詞特別不適合，讓我感覺到那些學者的無知。語言都是在不知不覺中獲得，像獲得喜愛一樣，才不是透過練習「習得」！再說，獲得語言的流程並不是習慣的問題，或學習的問題。 原來獲得語言的流程涵蓋兩個不同的成分：辭彙獲得和文法獲得。此外，沒有語音獲得的部分，因為辭彙亦包括聲音，但當然聲音不是語言最重要的部分，也有手語。兩個部分都有自己的特點，我們先討論辭彙獲得。我希望以下的故事會讓大家了解獲得辭彙過程的其中一個特點。 從前，在趙國的邯鄲市有個孩子姓藺。其實，那時候有許多姓藺的孩子，但這是題外話。那個孩子從小特別喜歡狗。不過，趙國狗的多樣性並不特別豐富，只有羅威那（不管是因為天生的毛色或因為泥土沾染了毛皮，總之是黑色的）、大丹犬和杜賓犬。小藺的父母把他養大時，常讓他出門玩。因為戰爭的關係，他們自己特別忙，沒有時間管小藺的事。因此，小藺每天都跟附近的狗一起玩。那時候，小藺獲得「狗」的這個概念必然是：「動物、黑色的、大的、冷靜的等等」。到了大約五六歲時，小藺發覺他的家長沒有智慧，他也覺得無法贏得對秦國的戰爭。小藺就認為他的不二之選必定是逃走，逃去燕國。他聽聞燕國的太子丹很帥也有很多狗。到了燕國，小藺看到太子丹的馬爾濟斯。他覺得那種狗特別莫名其妙，所以太子丹被殺時小藺不覺得特別鬱悶。 這裏主要是小藺如何得知馬爾濟斯是狗，不是貓、別的物種，或未知的動物。現在的科學不能答覆這個問題。小藺對「狗」的這個概念不可能包括「白色的、小的動物」——因為他沒看過這樣的狗。在原則上，小藺了解馬爾濟斯也是狗的一個品種，簡直是不可能的事情。也許這個沒有獲得辭彙的問題，可是有獲得「概念」的問題，因此我覺得這兩個是分不開的現象。 關於獲得文法的流程，我認為讓我意外的特點有二。不過，因為篇幅有限，只能說明其中一個特點。因此，我再給你們讀一則故事。 小藺在趙國跟狗一起玩，在魏國有另外一個姓闞的孩子。小闞的父母對他的生活也不特別關心，讓他自己野蠻生長。怪不得小闞也覺得困在家長身邊一輩子不可能是他註定的宿命。此外，他的知己也寥寥無幾。於是，他就悄然地離開了。他原來想去楚國，不過他迷路了，到了秦國。那裏的人對小闞很殘忍，他被囚禁了。他在囹圄中花了好多時間，秦王一年後才讓小闞離開監牢在秦國路上獨自閒逛。那時候，小闞雖然獲得秦國語言的能力，但他沒有玩忽他本來的目標。但可嘆的是，小闞沒有注意到秦國和楚國剛剛打仗，所以到了楚國他也被囚禁。幸虧因為楚國被打敗，差點亡國，小闞也被釋放。在那段時間，他也獲得了楚國的語言能力。不過，楚國沒了，他覺得楚國的方言也毫無用處；會說楚文的人都被殺了。但當他聽到四面楚歌的時候，每首歌的歌詞他都聽得懂，這讓小闞很驕傲！ 這個故事主要是說獲得語言的情況。有人認為獲得第二門語言的經驗必然跟獲得第一門語言的經驗比起來很不一樣。這個感覺的濫觴相當明確。因為現代的語言都是在教室中獲得，所以大家認為沒有別的辦法。某一個人好像忘了語言教室何嘗不包括自然的環境呢？其實，我們如果在美國綁架某位成人，讓他獨自一人，散步在荒郊草野之間——他們獲得那裏土話的速度比國際華語研習所的學生獲得中文更快，也比在教室裡學習的學生好。最新的研究發現為了獲得語言，甚麼因素都不怎麼關鍵，只需要自然獲得的環境。在這樣的情況下，你信不信，獲得語言的流程不管是第一門、第二門，或第八門語言都一樣，獲得之速度卻越來越快。我們現在再回頭討論小藺。他離開趙國時，經年浪跡周朝，一直無法在某地落地生根。他的語言若必定輾轉許多方言，那些方言他何以獲得？簡單地說，他的情況跟小闞是一樣的——他們兩個必定有差不多的經驗。 結果呢，二十世紀末這些問題造成語言學的風暴。由於之前的行為主義想法被拒絕，因此我們可進行新的研究，提出新的問題。我們現在的理解還在混沌之中，但語言科學的發展讓我們解決了許多語言的困惑。 因為以上的故事都是基於研究，我希望這篇文章觸動了大家心裡對語言的感覺，讓大家思考語言之力是一種什麼樣的力量，以及我們怎麼去了解它！
教師節補假
秋季班開學日
09:00-12:30 13:30-17:00, R420 師生領書 新生報到
09:10-11:00, R447 開學前 全所教師會議
09:10-10:30, R447 秋季班 新生說明會
10:30-10:50 14:00-17:00, R420 新生報到
10:50-11:50 逃生演練校園導覽
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