不论虚拟还是现实,简体中文的总体文化环境是在退化的,主要体现在语言表达与实际思路的契合度持续下跌,这一点确实影响到你与 LLM 的 AI 之间交互的透明度,虽然英文用户也有同类问题,但总体明显比简中用户更通透。
墙外的模型,原生的语言几乎全是英语,你提交的中文内容,都会被默认翻译为英文,在该语言逻辑下完成内部流程,最后在反馈环节翻译为中文与你再次对接。
所以关键在于你输入的内容,其逻辑本身是否足够清晰、详实,以及与你的思路是否深度契合,使得它能在 AI 的翻译过程中不出歧义、少有漏洞,只要盯紧这一条,不同的语言基本可视为外挂的语言包,在你与 AI 之间几乎透明。
(可能在某些少数环节需要变通,比如,要求 AI 基于特定的语言而触发等。)
评估一下,你用中文和英文,向 AI 传递同一内容得到的反馈,以及其后跟进的修正或补充次数,优先使用次数少的语言。
我觉得没有必要,用 GPT/Claude Opus/Gemini 后的感觉是,如果真的要做推理分析或者很专业的话题,触发 AI 进入模式的,不是语言,而是你自己如何组织词句,如何给出清晰的逻辑回路,如何有条理的去反驳他,或者质疑一个观点是否可以被证明或者证伪。
另一点是在一些稍微次高端的 AI 模型比如 Sonnet 上,同样的思路来回十几轮后我会发现 AI 的回答开始变得支离破碎,中文夹英文越来越多直到最后整个回答都是短语片段。但我感觉这个更多是 AI 的问题而不是语言的问题。
@xuanwu #14 他的英语很差,完全就是中式语法硬转写加各种不明所以的修饰。原句中文已经很不知所云了,转写后更看不懂。我试着改写一下
This zhihu topic blown my mind this morning. I was too calm that even two kids daily messing up seemed nothing to me, comparing to all the blooming ideas happening in my brain.