在人工智能快速发展的时代背景下，特别是大型语言模型（LLMs）如ChatGPT的广泛应用，传统关于语言、认知与计算的界限正在被重新审视。Leif Weatherby，纽约大学德语文学副教授兼数字理论实验室主管，通过其即将于2025年出版的新书《语言机器：文化AI与剩余人文主义的终结》，为我们提供了一种崭新的理论框架，挑战了主流的“剩余人文主义”思维模式，并倡导从结构主义视角重新理解语言与图像的关系，特别是在认知之外的领域。本文将结合Weatherby的访谈内容，深入分析其关于LLMs的核心观点，以及这些观点对语言学、文化理论和人工智能研究的影响与启示。 首先，Weatherby对当前AI研究中普遍存在的“剩余人文主义”进行了批判。他指出，不论是AI怀疑论者还是AI乐观主义者，都陷入了一种把人类认知视为不可替代且超越机器能力的局限思维。怀疑论者如Emily Bender和Noam Chomsky强调语言的本质在于“说话者意图”或“认知能力”，而乐观派和风险派则幻想超级智能即将来临，施行避难或控制策略。
两者都忽略了一个事实，即大型语言模型在语言表现形式上，已经与人类输出高度相似。他将此现象形容为理论上的“自困”——一种围绕人机差异不断重演的循环。 在这个语境下，Weatherby提出了用法国结构主义来解读LLMs的可能性。结构主义强调语言系统整体的动态关系，而非孤立的词义或指称。在这种视角下，语言并不是由表面词汇指称外界对象的简单集合，而是由符号与符号之间通过其在系统中的位置和差异所形成的意义网络。天气比认为，LLMs的训练过程实质上就是在创建这样一个巨大的符号矩阵，通过统计采样来生成新的语言输出。
尽管这些模型不具备人类的认知机制，但其输出的文本却在符号系统层面真正捕捉到了语言的本质结构。 这里，Weatherby强调了一个关键区分：语言与认知的分离。他指出，LLMs的运作展示了语言作为文化-符号系统的独立性，超越了传统认知科学中把语言等同于思维或心理过程的局限。在LLMs生成的文本和图像中，我们看到了“纯语言”和“纯图像”的表现形式，这些形式依赖的是数学和符号结构，而非人类特有的认知和意图。因此，“语言与图像无认知”成了理解当代人工智能语言系统的核心视角之一。 相较于诺姆·乔姆斯基的句法主义和现代统计语言学的经验主义，结构主义提供了一条中间道路。
乔姆斯基自1957年以来坚持语言是认知的产物，体现了康德式的先验范畴；统计语言学则依赖休谟式经验主义，依据词汇间的共现关系建立意义。结构主义则借鉴马克思主义辩证法，强调语言符号之间的矛盾与整体动态结构，从而为理解LLMs提供了理论支持。Weatherby进一步指出，结构主义内部潜藏着未充分发展的定量理论，这为结合大数据和AI技术的文化批评打开了新天地。 此外，Weatherby分析了神经网络与语言结构主义的历史关系。早期神经网络理论，尤其是Warren McCulloch和Walter Pitts的研究，为定义“可能的智能”的形式条件奠定基础。计算神经网络的发展在伦理和认知哲学层面上重塑了我们对智能和符号运用的认知。
Weatherby通过回顾网络神经元模型、赛博内蒂克学派以及德国语境下的哲学传统，将其置于德国古典哲学尤其是康德和黑格尔的辩证法框架中，为今天LLMs的文化意义建构了跨学科的理论脉络。 一个不可忽视的话题是时间与历史性，即语言的历时性和计算意义的动态性。萨丢尔出于科学明确性的考虑，将历时（diachronic）现象搁置，固定语言为一个共时（synchronic）的系统。而LLMs训练集囊括了极大规模的当代文本数据，体现的正是语言的当前状态，带有强烈的“现时”偏向。Weatherby认为，这种训练方式与萨丢尔的理论存在惊人契合，也揭示了语言系统内在的积淀与多时态特性。虽然LLMs不像人类那样通过互动学习语言，但其技术手段助我们窥见了语言历时与共时的复杂交织。
Weatherby的观点对未来人文社科及AI研究方向具有启示意义。他呼吁整合文学理论和数据科学，推出一种全新的“通用诗学”，研究所有意义生成的形式。这种理论将跨越传统的学科边界，考察语言、图像和量化信息的交互，抛弃人机二元对立，关注符号系统自身的运作机制和文化功能。他还批判了德里达等后结构主义对具体书写历史和语言材料的忽视，倡导回到Saussure的“符号物质性”，关注媒体、技术与符号的物质共构。 在多模态AI日渐兴起的今天，语言模型不仅处理文本，还能够生成图像等多种符号系统。Weatherby认为，构建能够处理语言与图像的混合符号系统理论，是当前及未来文化理论与AI研究的重大任务。
这不仅关乎机器技术，更深刻地揭示了文化、技术与认知的交汇点，以及人类如何理解和创造意义的方式。 综上所述，Leif Weatherby对大型语言模型的分析为我们提供了新的思路，超越了传统的人文主义框架，重新定位语言与认知的关系，强调语言和图像作为符号系统的独立现实。他的结构主义视角和辩证法方法，不仅弥合了语言学、哲学、数据科学等学科间的鸿沟，也为理解人工智能技术在文化领域的作用指明了方向。面对AI对教育、艺术和意识形态带来的挑战，Weatherby的理论呼唤我们以更加开放和严谨的态度，迎接“语言机器”时代的文化变革。在这个前所未有的数据与符号共舞的新纪元，思考语言与图像的无认知维度，或许正是理解人类与机器未来共存的关键所在。
