这篇文档属于类型b（科学论文，但不是单一原创研究的报告，而是理论探讨与分析类论文）。以下是针对中文读者的学术报告：

作者与发表信息
本文作者为Elke Diedrichsen（所属机构：Technological University Dublin, Ireland），发表于期刊 Intercultural Pragmatics 2025年第22卷第2期（页码309-338），标题为《Common Ground in Artificial Intelligence Applications》。

论文主题
文章探讨人工智能（AI）在数字通信中如何通过“共同基础（common ground）”理论实现人机交互与人人交互的优化，并提出新概念“Übercommon Ground”（超共同基础），指代用户无意识中被采集并可能被滥用的数据。

主要观点与论据

1. AI应用的核心是共同基础理论
- 理论背景：传统语用学认为，共同基础（Clark 1996）是成功沟通的前提，包括文化背景、共享经验等（即“核心共同基础”）。但现代研究（如Kecskes）提出“涌现共同基础（emergent common ground）”，强调动态构建过程。
- AI的实践：社交媒体（如Facebook、Twitter）和即时通讯工具（如WhatsApp）通过标签（hashtags）、@提及、表情符号（emoji）等功能，模拟人类对话中的相邻对（adjacency pairs）、话题延续性等语用特征，辅助共同基础的建立。例如，WhatsApp的“回复”功能明确标记对话的相邻关系。
- 证据：作者分析了一个WhatsApp居民群聊案例，展示用户如何利用平台功能（如时间戳、已读回执）协调核心与涌现共同基础，同时揭示自我中心主义（如省略语法结构）与合作的矛盾。

2. 人机交互中的共同基础挑战
- 案例研究：以ChatGPT和Microsoft Copilot为例，测试其语用能力。ChatGPT在指代追踪（如通过代词“he”关联前文提到的Chomsky）、话题延续性（如纠正用户拼写错误“pirana”为“Pirahã”）和寒暄沟通（如结束对话时的礼貌回应）上表现优异，但缺乏真实世界知识库。
- 局限性：Copilot出现逻辑矛盾（先声称“无理论否定语言习得的先天结构”，后又列举否定该观点的理论），暴露AI上下文一致性缺陷。
- 理论延伸：作者指出，AI的共同基础仅依赖当前会话的有限历史记录，无法像人类一样整合外部世界知识或长期记忆。

3. 数据隐私与“Übercommon Ground”
- 定义：Übercommon Ground指用户被追踪的在线行为数据（如浏览记录、位置信息），这些数据被用于优化用户体验（如个性化广告），但也可能未经同意被第三方利用。
- 实证支持：研究引用Cookie法规的漏洞（如“拒绝”按钮失效）和用户对麦克风窃听的担忧（Kröger et al. 2022），说明隐私保护与便利性的矛盾。
- 伦理问题：作者强调，此类数据共享虽提升交互流畅性，但用户对数据用途缺乏知情权，构成“信息剥削”。

4. 社交媒体与即时通讯的共同基础机制
- 技术设计：平台通过个人资料（如职业、教育背景）、动态信息（如在线状态）和交互功能（如点赞、分享）主动构建共同基础。例如，Instagram的“推荐回复”功能基于用户历史行为预测可能的回应。
- 案例分析：WhatsApp群聊中，成员通过提醒（reminders）重新激活已知但被忽略的信息（如年会日期），此类行为属于涌现共同基础，因其需主动干预而非预设。

论文价值与意义
1. 理论贡献：将语用学的共同基础理论扩展至AI领域，提出“Übercommon Ground”概念，为数字通信中的隐私问题提供新分析框架。
2. 实践意义：揭示AI技术模拟人类语用能力的现状与局限，为开发者优化上下文敏感性和一致性提供方向。
3. 社会警示：呼吁对数据追踪的透明监管，平衡用户体验与隐私权。

亮点
- 跨学科创新：融合语用学、AI研究与数据伦理，提出“Übercommon Ground”这一原创概念。
- 方法论：结合真实聊天记录分析与AI对话实验，实证与理论并重。
- 现实关联性：直击Cookie滥用、AI幻觉（hallucinations）等热点问题，具有政策参考价值。

（注：全文约2000字，严格遵循术语翻译规范，如“common ground”首次出现时标注“共同基础”，后续直接使用中文术语。）