一项突破性研究首次证明，某些大型语言模型在语言分析能力上已可媲美人类语言学专家。这项由加州大学伯克利分校语言学家Gašper Beguš、前博士生Maksymilian Dąbkowski及罗格斯大学Ryan Rhodes共同开展的研究，挑战了长期以来关于人工智能无法真正理解语言的观点。 研究团队测试了多个主流大模型，要求它们分析精心设计的复杂句子，包括解析递归结构、处理歧义以及推断虚构语言的语音规则。结果显示，OpenAI的o1模型展现出惊人能力：它不仅能准确绘制语法树，解析嵌套复杂的句子结构，还能识别并处理多重语义歧义，例如“Rowan喂了他的宠物鸡”可能指活的家禽，也可能指鸡肉作为食物。o1成功为两种含义分别构建了不同的语法结构。 更令人震惊的是，面对完全虚构的“语言”，如由θalpʃebreði̤zṳga̤rbo̤nda̤ʒi̤zṳðe̤jo等音节构成的系统，o1能独立推断出其语音规则，如“在浊音塞音前，元音会变为送气音”。这些语言在训练数据中从未出现，说明模型并非靠记忆，而是具备了真正的推理能力。 该研究对“语言是人类独有”这一传统观点提出质疑。递归结构——即短语可无限嵌套——曾被视为人类语言的核心特征，而o1不仅理解，还能主动扩展。耶鲁大学计算语言学家Tom McCoy认为，这标志着AI在“元语言”能力上的重大突破，即不仅能使用语言，还能思考语言本身。 尽管如此，专家仍强调局限性：目前模型尚未产生原创性语言洞见，也未展现真正的创造性。但研究者普遍认为，随着模型规模和训练数据的持续增长，AI在语言理解上的能力将不断逼近甚至超越人类。正如Beguš所言，我们正逐渐发现，那些曾被认为“独一无二”的语言能力，或许并非人类专属。