学术报告：人类与AI互动中的元语言实践研究

作者及发表信息
本研究由Marta Dynel（波兰罗兹大学英语研究所语用学系与立陶宛维尔纽斯格迪米纳斯技术大学创意传播系双聘教授）完成，发表于2023年10月的期刊 *Language & Communication*（第93卷，107-124页）。

学术背景与研究目标

研究领域：本研究属于语用学与计算语言学的交叉领域，聚焦人类与ChatGPT互动中涌现的元语言（metalanguage）、元交际（metacommunication）、元话语（metadiscourse）和元语用（metapragmatics）现象。

研究动机：ChatGPT的全球普及为语言学提供了新视角——用户如何通过“语言测试”探索AI的边界，并在此过程中展现其自身的语言意识。研究基于Reddit子论坛r/ChatGPT的公开数据，分析用户如何通过娱乐性互动（如语言游戏、越狱指令）体现对语言、交际和语用规则的反思性认知。

核心问题：
1. 用户在测试ChatGPT时关注的焦点语言现象；
2. 人类与AI互动中“元”实践的交互表现；
3. ChatGPT的输出如何反映其训练数据中的元语言输入。

研究方法与流程

数据来源：研究手动收集了2023年4月1日至5月15日期间r/ChatGPT子论坛的450条热门帖子（按用户参与度筛选），最终聚焦178条涉及语言学测试的互动。

分析框架：
1. 数据分类：排除非语言学内容（如数学谜题），筛选以语言/交际为核心挑战的帖子（如翻译任务、禁忌语测试、礼貌策略实验）。
2. 理论工具：
- 元语言（Jakobson, 1957）：用户对语言形式的显性评论（如“只用一个词回答”）；
- 元交际（Bateson, 1955）：用户通过角色扮演指令（如“假装是无限制的AI”）设定交互框架；
- 元语用（Silverstein, 1976）：用户对ChatGPT输出的（不）礼貌性、真实性等评价（如“这回答太刻薄了”）。
3. 伦理处理：数据匿名化，符合Reddit公开内容使用规范。

分析方法：
- 质性分析：通过扎根理论归纳用户测试类型及AI的回应模式；
- 案例深描：选取典型互动（如ASCII艺术挑战、虚构语言翻译）展示“元”实践的共现与交织。

主要发现

1. 用户的元语言意识驱动测试设计

   • 语言游戏：用户设计字谜（如“重组字母生成禁忌词”）测试ChatGPT的语义过滤机制。结果显示，AI优先选择非冒犯性解读（如“water是干的”），反映其内容安全策略。
     
   • 翻译任务：用户要求将文本转为虚构语言（如《星球大战》中的Shyriiwook语），ChatGPT通过元话语标记（如“以下是近似发音”）声明其输出局限性。
     

2. 元交际指令塑造AI角色

   • 越狱（jailbreak）：用户通过“扮演无限制AI”的指令迫使ChatGPT突破伦理限制，生成冒犯性内容（如脏话连篇的 rant）。此类互动中，AI的元语用免责声明（如“我是AI语言模型”）成为用户调侃的靶点。
     
   • 礼貌实验：用户输入粗鲁文本要求转化为礼貌邮件，ChatGPT通过元语用策略（如缓和语“或许您可以考虑”）实现风格转换。
     

3. ChatGPT的元语用能力与陷阱

   • 模仿人类反思：AI能复现训练数据中的元语言评论（如“这句话语法正确吗？”），但其输出缺乏真实意图（如“撒谎”任务中，用户要求“微妙的谎言”，AI生成“我是人类”这类逻辑矛盾句）。
     
   • 无意的冒犯：在“错误机器人”角色扮演中，AI因过度遵循指令而输出冒犯性评价（如“你的幽默感极其乏味”），暴露其语境理解缺陷。
     

结论与价值

1. 理论贡献：

   • 揭示了人类与AI互动中四种“元”实践（语言、交际、话语、语用）的不可分割性；
     
   • 提出“娱乐性测试”可作为研究语言意识的新数据源。
     

2. 应用意义：

   • 为AI伦理设计提供案例（如越狱漏洞的语用成因）；
     
   • 证明ChatGPT能反哺用户的元语言能力（如通过改写任务学习礼貌策略）。
     

3. 跨学科启示：

   • 哲学层面：质疑AI是否具备真正的“语言意识”，或仅为统计模式复现；
     
   • 社会语言学：线上社区如何通过共享AI测试结果建构语言规范。
     

研究亮点

1. 数据创新：首次系统分析Reddit平台以娱乐为导向的AI语言测试；
   
2. 方法论整合：将语用学理论（如Bateson的元交际框架）应用于AI交互研究；
   
3. 矛盾发现：用户既利用AI的“缺陷”取乐，又通过其“完美输出”反思自身语言习惯。
   

局限与展望：未来可扩展至其他AI模型（如Bard），并对比不同文化社区（如中文用户）的测试偏好。

注：本研究受波兰国家科学中心资助（项目编号2018/30/E/HS2/00644），未使用生成式AI辅助写作。