Generative AI and linguistic diversity in academic writing and publishing: Perspectives from World Englishes

伟大的语言大熔炉：为什么人工智能可能会抹平我们的世界

想象一下，互联网就像一座巨大的、繁忙的图书馆，来自全球各个角落的人都在这里分享他们的故事。长期以来，这座图书馆有一个非常严格的规则：想要被听到，你必须使用一种非常特定、考究的英语，就像你在纽约或伦敦的新闻中听到的那种。如果你带着不同的口音说话，或者使用了当地的俚语，或者混入了自己语言的词汇，你的故事可能会被忽视或被标记为“错误”。这就是学术出版的世界，科学家和学者们在那里撰写他们的宏大构想。

现在，想象一位超级聪明的机器人图书管理员来到了这里。这个机器人由生成式人工智能（就像你用来写论文的聊天机器人）驱动，它在修正语法和组织思路方面速度极快。它被称为生成式人工智能，是因为它可以从零开始创造新的文本。但问题在于：这个机器人的训练数据主要来自于那些已经在使用这种“完美”的纽约或伦敦英语的人所写的书籍。它并不真正懂得如何处理数百万其他人群那种色彩斑斓、杂乱而又美丽的表达方式。

每个人都在问的一个大问题是：这个机器人是会帮助每个人让他们的故事被听到，还是会让每个人听起来都一模一样，从而抹杀掉世界上独特的各种声音？这件事情至关重要，因为如果我们失去了不同的表达方式，我们可能会失去不同的思考方式以及理解世界的方式。

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机器人图书管理员的困境

五位语言专家决定坐下来（通过虚拟方式）讨论这位机器人图书管理员。他们将这次对话称为一场“学术对话”，但你可以把它看作是一场侦探圆桌会议，试图弄清楚这项新技术究竟是英雄还是反派。他们提出了五个大问题，以观察生成式人工智能是如何改变学者们撰写和发表作品的方式的。

双刃剑
专家们一致认为这个机器人是一把“双刃剑”。一方面，它是一个有用的工具。它可以帮助一个对自己的语法感到紧张的学生清晰地表达想法。它可以帮助研究人员在几秒钟内总结大量的书籍。它就像一个永远不会疲倦的超级导师。

但在另一方面，专家们感到担忧。他们发现这个机器人倾向于让一切听起来都变得千篇一律。它就像一台复印机，即使你喂给它彩虹，它也只知道打印黑白图像。如果你要求机器人用特定的局部英语风格来写作，比如尼日利亚英语或牙买加英语，它经常会出错。它并不会用那种风格写出一篇高水平的学术论文，而是可能会不小心把它变成一个卡通化的版本或充满俚语的笑话。就好像机器人认为：“哦，你要尼日利亚英语？给你点皮钦语吧！”而实际上，学者想要的是严肃的学术语气。

“标准”陷阱
其中一个最重要的发现是，这个机器人痴迷于一种特定的英语版本：美国标准英语。即使你要求它用英式英语写作，它也经常会滑向美式拼写和语法。它就像一个只知道一首歌的 DJ；无论你要求什么流派，他始终在播放同一首热门歌曲。

专家们指出，这是危险的。如果学者们开始使用机器人来修正他们的写作，他们最终可能会听起来也像机器人一样。一位年轻的学者提到，她现在不敢使用像“delve”（深入探讨）或“underscore”（强调）这样的词，因为她知道机器人非常喜欢这些词，如果她使用了它们，人们可能会认为她才是那个机器人！这是一个奇怪的世界，人类正试图让自己听起来不像机器，以证明自己是人类。

“算法殖民主义”
其中一位专家，Sender，提出了一个酷炫但令人不安的术语：“算法殖民语言主义”（algorithmic colonialingualism）。想象一下，如果一位国王来到你的村庄说：“你们的说话方式太乱了。从现在起，你们必须像我们一样说话，否则就不能进行贸易。”这就是专家们担心 AI 正在发生的事情。这个机器人是基于来自“全球北方”（富裕的西方国家）的数据构建的，因此它不理解“全球南方”（发展中国家）或原住民的表达方式。这就像试图仅用描述雪的词汇来描述一场热带风暴；机器人根本无法理解其中的语境。

谁在掌管？
小组还讨论了谁应该负责解决这个问题。他们说这不仅仅是学者的责任；大学和期刊（知识的守门人）也需要站出来。目前，许多期刊对 AI 的规定很模糊。有些说“不要使用”，有些说“可以使用但要告知”。专家们建议，期刊需要更加明确且更加宽容。他们需要告诉评审员（那些检查论文的人），仅仅因为一篇论文听起来不像伦敦的教科书，并不意味着它是糟糕的。

他们还警告说，如果我们让机器人完成所有的工作，我们最终可能会面临大量看起来完美但却空洞无物的论文。这就像工厂生产出的完全相同的塑料花；它们看起来很漂亮，但没有真实的花香。

前行的道路
那么，解决方案是什么？专家们并没有说我们要扔掉机器人。相反，他们说我们需要谨慎使用它。他们建议：

1. 人类必须保持主导地位： 我们应该使用机器人来提供帮助，而不是让它为我们写作。我们需要保留自己的“声音”。
2. 构建更好的机器人： 制造这些 AI 工具的人需要倾听来自世界各地的人的声音，而不仅仅是美国和英国。他们需要用更多样化的书籍和对话来训练机器人。
3. 保持诚实： 如果你使用了机器人，你应该说明。而且，如果你正在评审一篇论文，你不应该使用机器人来评判它，因为机器人可能会忽略重点。

底线
文章总结道，机器人本身并非天生好或坏；它只是一个工具。但目前，它是一个偏袒权力和标准的工具。如果我们不注意，我们可能会在无意中建立一个每个人思考和声音都趋同的世界。专家们希望，通过讨论这个问题，我们可以引导机器人成为一个促进多样性的工具，帮助每个人的声音都能被听到，而不是一个让独特声音沉默的机器。我们要确保机器人学会欣赏整座图书馆，而不仅仅是它的封面。