近日，外國(guó)語(yǔ)學(xué)院文旭教授與其博士研究生田亞靈撰寫(xiě)的論文《理解反諷話(huà)語(yǔ)：對(duì)ChatGPT-4o的全面考察》（Understanding ironic utterances: A comprehensive examination of ChatGPT-4o）在國(guó)際著名語(yǔ)言學(xué)期刊《跨文化語(yǔ)用學(xué)》（Intercultural Pragmatics）上公開(kāi)發(fā)表。

隨著大語(yǔ)言模型（LLMs）日益滲透到人類(lèi)生活的各個(gè)領(lǐng)域，模型能否準(zhǔn)確理解涉及人類(lèi)認(rèn)知的復(fù)雜話(huà)語(yǔ)逐漸成為了一項(xiàng)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。反諷作為一種語(yǔ)言現(xiàn)象，極度依賴(lài)語(yǔ)境、文化和認(rèn)知因素，對(duì)LLMs的理解能力提出了更高的要求。

研究以認(rèn)知語(yǔ)用視角下的反諷理論為指導(dǎo)，結(jié)合定性與定量方法，構(gòu)建了一個(gè)系統(tǒng)的測(cè)試集，并設(shè)立人類(lèi)實(shí)驗(yàn)對(duì)照組，全面考察了ChatGPT-4o在理解和處理包括言語(yǔ)反諷、情境反諷、視覺(jué)反諷和多模態(tài)反諷在內(nèi)的多種反諷類(lèi)型時(shí)所展現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)與局限，同時(shí)也分析了影響其表現(xiàn)的關(guān)鍵因素，并進(jìn)一步考察了模型在理解反諷話(huà)語(yǔ)時(shí)所傾向于依賴(lài)的機(jī)制。

研究結(jié)果顯示，在涉及情境反諷、視覺(jué)反諷以及多模態(tài)反諷的理解任務(wù)中，人類(lèi)被試與ChatGPT-4o均能達(dá)到完美的準(zhǔn)確率。然而，當(dāng)面對(duì)需要更復(fù)雜的情感語(yǔ)調(diào)把握和高級(jí)認(rèn)知能力參與理解的言語(yǔ)反諷時(shí)，ChatGPT-4o表現(xiàn)出顯著的局限性。此外，研究還探討了影響ChatGPT-4o理解和處理反諷話(huà)語(yǔ)時(shí)的關(guān)鍵因素，并識(shí)別了模型在處理反諷話(huà)語(yǔ)時(shí)傾向依賴(lài)的主要機(jī)制。

研究的發(fā)現(xiàn)為提升人工智能系統(tǒng)處理復(fù)雜語(yǔ)用現(xiàn)象的能力提供了實(shí)證支持和發(fā)展路徑。同時(shí)，研究也為語(yǔ)言學(xué)理論與人工智能的融合提供了啟示。未來(lái)研究應(yīng)繼續(xù)探索如何將更復(fù)雜的認(rèn)知與社會(huì)推理能力融入人工智能模型中，以提升其在理解復(fù)雜語(yǔ)言現(xiàn)象方面的表現(xiàn)。

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