在过去的这一年里，我们见证了历史的重要章节——一个“语言失控的时代”正以前所未有的态势席卷而来。随着信息爆炸和过剩现象日益严重，人工智能的发展已让人类对语言的掌控力陷入困境。去年初，GPT新版本发布时，一句令人深思的警示赫然出现：“人类已经难以区分大模型撰写的新闻与真实报道。”至年底，生成式人工智能（AIGC）不仅超越新闻的创作范畴，其产生的语言文字已无处不在且质量远超预期。值得注意的是，“失控”并不必然导致灾难，关键在于我们如何适应这种变化。如同人类无法控制微观世界中的病毒或宏观宇宙中的天体运行，而是通过理解和适应自然规律来生存发展，如今面对AI，我们也需重新审视其对语言学习的本质转变。
18年前的那个冬天，在牛津北郊的一间学生宿舍中，一位青年学者尝试利用33万篇《纽约时报》语料训练机器算法，使其能够生成新闻背景。实验的成功揭示了机器初步掌握语言规则的能力，当算法成功归纳出“库尔斯克号”核潜艇事故的相关信息时，预示着AI正在以一种前所未有的方式习得语言。
然而，真正的颠覆性变革在于生成式人工智能一次性完成了类似母语学习的过程，它直接从客观世界获取信息，不仅接受上百种人类语言的输入，还能整合承载于其中的所有人类知识和信息。这一突破性进展在最近一次实验中得以生动展现：当一个由90后中国人工智能天才杨植麟开发的名为“月之暗面”的大模型被用于翻译一段关于亚马逊创始人杰夫·贝佐斯的故事时，其不仅能完成英译中任务，甚至能补充原文缺失的背景和逻辑关系，展现出超越人类的惊人能力。
未来，生成式人工智能有可能取代众多脑力劳动岗位，其能量远超我们的想象。正如拼多多创始人黄峥在年度盘点中的一句引言所暗示：“简单和常识的力量是无穷的。”这句话恰恰由“月之暗面”模型挑选出来，凸显出人工智能深度理解并创造性应用语言的能力，也让我们不得不重新评估人与AI在未来社会中的角色定位及共生之道。
