在人类文明发展史上，阅读和写作作为基本的文化技能，承载着知识传承和思想交流的重要使命。令人好奇的是，人类通常只需通过相对有限的书籍和交流便能掌握阅读与写作能力，而当今最先进的大型语言模型（LLMs）却依赖于成千上万、甚至亿级的文本数据进行训练才能表现出类似的语言处理能力。究竟为何人类能以较少的资源高效掌握复杂的语言技能，而人工智能则需要大量数据才能实现相似的成就？这一问题值得深入探讨。首先，人类学习语言并不单纯依赖文字本身。婴幼儿从出生起便浸泡在丰富的语言环境中，通过听觉、视觉、触觉乃至情感交流获得对世界的初步理解。他们不仅听父母和周围人的语言，更通过肢体语言、情境暗示和互动体验逐步建立词汇与现实事物之间的联系。
这种多维的感知和语境融合为语言的理解和运用奠定了基础。因此，当小孩子开始接触文字时，他们已经具备了形象思维和语义理解的前置条件，阅读变成了对已有知识的符号化表达的学习。这种先验的认知和经验积累是大型语言模型所缺乏的。另一方面，大型语言模型的训练主要基于海量的文本数据，通过复杂的算法自动捕捉词语间的统计相关性和语义联结。虽然模型能够在某种程度上模仿语言结构和规则，但其本质是通过计算模式识别和概率分布来“猜测”合理的文字组合，它并没有真正的语境感知和现实世界理解能力。因此，只有在大规模、多样化且足够丰富的文本训练下，模型才可能捕捉到语言的规律并生成自然流畅的内容。
这种训练方式对数据量和计算资源的依赖极高，远非人类所经历的学习方式可比。此外，人类的语言学习伴随着强烈的情感和动机驱动。交流与表达需求促使人们主动学习和应用语言，语言能力的提升通常伴随着社会认同和自我价值的实现。相比之下，现有的语言模型缺乏情感驱动和真实互动，训练过程是机械式地浏览大量文本，缺少主动的学习意愿和反馈调整，从而影响其效率和准确性。值得注意的是，人类大脑中存在着复杂的神经结构和先天遗传的语言机能，这使得人类在语言处理上拥有独特的优势。比如，人脑对语法、语义及上下文的综合处理能力远超目前任何机器学习模型。
同时，人类学习语言的过程是动态且反馈驱动的，阅读和写作技能是在不断与环境和他人互动中逐渐完善的。这种自适应和多层次的学习机制使得人类能够灵活且高效地掌握语言。大型语言模型虽然经过多轮优化迭代，但其仍处于基于统计和模式提取的阶段，没有真正实现对语言背后逻辑和世界知识的深度理解。另一个重要因素是，语言并非孤立存在。人类的语言学习始于多感官和多模态经验，涵盖视觉、听觉以及动作反馈，这些丰富的信息交织重塑了思维和语义构建过程。目前大多数大型语言模型训练仅依赖纯文本数据，缺乏跨模态的数据整合能力，限制了其语言理解的深度和广度。
随着人工智能的发展，研究者开始尝试引入图像、音频等多模态数据进行联合训练，期待通过模仿人类多感官学习的方式来弥补这一不足。此外，文化背景、社会环境和个体经历对语言理解也有深远影响。人类语言学习是社会化过程的重要组成部分，不同文化和地域的语言习惯、表达方式各有差异，这种动态多样性为人类语言能力增添了丰富性和灵活性。相比之下，语言模型主要依赖于某一阶段爬取的文本内容，其对文化差异和语境变化的适应能力有限。这进一步导致大量且不断更新的数据成为训练模型的必要条件，以尽量覆盖语言的多样性和复杂性。综上所述，人类从有限的书籍和交流环境中学习语言的高效性，源自多方面因素的综合作用。
先天智力和遗传基础、多感官与多模态的学习经验、情感驱动和主动互动机制，以及社会文化的深度影响，共同构成了人类语言学习独特且强大的能力。而大型语言模型目前主要依赖大规模的文本数据和算法运算，缺乏真正理解语义和情境的能力，只能通过数量庞大的训练样本来弥补对语言的浅层认识。未来人工智能的进步，或许将在跨模态学习、情感智能和认知模型等方面取得突破，逐步缩小与人类语言学习效率之间的差距。理解这一复杂现象不仅揭示了人类智慧的独特性，也为人工智能研究指明了新的方向。
