小編精選 - 技術文章翻譯 · 09月17日

神秘的“字母”

第一個國學是探討日本古來精神性的一門學問。
例如，如平安時代的「物之哀」，試圖從少數文獻中解讀並深入理解已經失去的感性之微妙之處。

另一個民俗學則是將看似不合理的地域風俗，並不僅僅視作迷信，而是認為這是該地區人民從經驗中獲得的「情境合理性」的顯現，並探究其背後「尚未言語化的視角」的學問。

因此，我專門研究一個與現代以合理性、科技與規模經濟為主流的領域保持一段距離的領域。

正因如此，我或許會對在現代商業場景中因效率化而被輕視的「不合理之物的價值」產生強烈的吸引力。

其代表例便是此次主題「文字」的世界。

「文字」的奧妙

商業世界不斷追求「合理性」與「效率性」。

「這項工作，能否自動化？」
「這場會議，目的何在？」

所有行為都以「功能」與「投資回報率（ROI）」來衡量，無謂的行為則徹底被排除。
這種可以稱之為Why not go with the standard?? = 標準的方式不行嗎？的價值觀，是許多商業人士的共同語言。

然而，這種理性主義的光芒越是強烈，卻也有越多的事物被排擠至陰影之中。

「本應是無謂的工作，卻似乎不這樣做就無法落實」
「明明標準化會更有效率，卻反而產生無數的選擇」

這樣「不合理」的事物，卻充斥著我們的周遭。
這種「不合理」為何會發生呢？
或許其原因在於我們通訊的最小單位，即「文字」本身的性質。

為什麼世上會有無數的「字型」存在？

想想看。
在製作商業文件時，Windows 中的「Meiryo」或「游明朝體」，Mac 的「平假名角黑體」幾乎可以滿足大多數需求。
若僅考慮準確傳遞資訊的「功能」，幾種優秀的字型就足夠了。
儘管如此，世界上卻存在數以萬計、數以十萬計的字型（書體）。

設計師和創作者為何不斷創造新的字型？
我們又為何會對特定的字型情有獨鐘，或反而感到不適？

這種看似不合理且難以解釋的文字力量，在本文中稱之為奧妙，並試圖接近其真相。

文字的二重性：「功能」與「情緒」

文字所擁有的價值可大致分為兩種。

價值種類	說明	例子
功能性價值	精準可靠地傳遞資訊，無論誰讀都能理解相同的意義。	合約、論文、新聞報導、手冊
情緒性價值	通過文字的形狀或設計，傳遞特定的氛圍、情感和世界觀的能力。	電影標題、商品LOGO、詩集、信件

在商業中，重視的是壓倒性前者（功能性價值）。但當我們潛意識選擇字型，並感受到某種情味時，後者（情緒性價值）卻大發作用。

例如，當一部恐怖片的標題以驚悚的字型描繪時，我們在觀看之前便已被植入「害怕」的情感。如果高級品牌的LOGO使用了精緻的字體，則我們對該產品會抱有「高品質」或「信賴」的印象。
正是這種超越文字意義，直接影響人心的力量，即是「文字的奧妙」的源泉。

科技解放的「文字力量」

曾幾何時，文字的設計是少數專家的專屬領域。然而，回顧歷史，科技的演進顯然在驚人地提升文字的表現力，並將這股力量釋放給了所有人。

活版印刷的出現（15世紀）
- 古騰堡的發明，實現文字的批量複製，促進知識的普及，統一字體的概念誕生。
照片植字的時代（20世紀）
- 更自由且精緻的字體設計得以實現，並在廣告與出版中展現多樣的表現。
數位字型的革命（20世紀末至今）
- 隨著個人電腦與軟體的進步，任何人都可以創建並使用字型，實現文字的民主化。這使得字型數量急劇增加。

科技讓文字從一種「記錄工具」，演變為每個人都可使用的「表現工具」。

奧妙的本質與真正的價值

回到開頭的問題。
「為何我們會堅持文字的形狀，甚至超越合理性？」

答案是：文字不僅僅是資訊的容器（功能），而是能自身發出訊息（情緒）的媒介。
字體所具備的「情緒性價值」，瞬時傳達了文章背後的上下文=文脈、世界觀、氛圍，引導讀者的情感和認知。
這遠比用言語解釋要快得多、深入得多地抵達人心。

鮮明的黑體字傳達了信賴感和穩定感。
纖細的明朝體則傳達了優雅和傳統。
手寫風的字體表達了溫暖和親切。

「文字」的「文脈」

據說自從人類開始使用「文字」以來，已經歷了5500年以上的歷史。
從刻在粘土板上的楔形文字，到現代數位文本，文字一直伴隨著我們的文明。

然而，有一件你該思考的事情：
組合文字形成句子的規則，也就是「文法」，究竟是什麼時候誕生的呢？

從「情感」中產生的文法原型

文字可分為表示音的「表音文字（例如字母）」和表示意義本身的「表意文字（例如漢字的一部分）」。然而，不管是哪種文字，使用的規則一開始並不是完美設計的。

追溯歷史，文法根本上只是許多人「怎麼說都行」地使用語言、進行溝通的結果產生的某種法則。

那就像是無人規劃卻因眾多人走過而自然形成的「野獸之道」。
不是先有規則，無數的實踐之後，模糊的共通點才浮現出來。

辭典不過是「應急處置」

那麼，「辭典」或「文法書」的角色是什麼？
這些都是對語言本身存在的根本問題的「對症療法」的發明。
這個問題是，文字與語言所指示的意義本質上是模糊的這一事實。

因這模糊性，嚴謹的溝通會產生誤解。
「所以，我們先建立一個意義的指導方針吧」，這種應急處置的目的使辭典誕生。
它並非要徹底消除語言的曖昧性，而僅僅是作為順利溝通的「共同參考點」。

決定正確性的曖昧「權威」

更進一步說，這些指導方針也並不牢靠。
辭典和文法書的「正確性」，依賴於學術上的「權威」，這是一種社會性的約定。

然而，我們最終相信哪一本辭典應作為「標準」，視為哪一條文法規則「正確」，皆取決於各自的個人裁量。

我們本質上是用「模糊的工具」認知世界

如前所述，我們所使用的語言和文字，其基礎是極其模糊的。

文法是源於人們感性使用後的附加產物。
辭典是為了補捉其意義的模糊性而後來誕生的指導方針。
該指導方針的正確性亦非絕對，依賴於個人的選擇。

我們用這些起源與規則都模糊不清的工具，日常進行溝通。
語言的使用難度，以及根本產生誤解的原因，正是源於這種語言本質上的「搖擺不定」。

AI是用來懷疑自我的合理工具

基於規則的失敗與統計方法的「偶然成功」

回顧AI的演進歷史中，有一個引人深思的事實浮現。

早期的AI研究試圖將人類的知識或規則逐一編程（基於規則），以此重現人類的思維。
然而，這個嘗試卻遇到了巨大的壁壘。
現實世界的複雜性，無法僅用人類所能定義的有限規則來捕捉。

然而，隨著方法的180度轉變，
研究者停止了用規則定義世界，轉而收集海量的樣本（數據），並讓AI自行學習其中的統計機率和模式。
結果，似乎人類在思考般表現的AI，便在某種「偶然」中誕生了。

這一歷史提出了一個根本性問題。
那就是，「意義」究竟是什麼？

AI理解的「意義」是龐大關聯性的地圖

當今的AI並不如我們般理解單詞的「意義」。

例如，對AI而言，「國王」這個單詞，與「威嚴」、「國家」、「城堡」、「女王」等其他單詞，幾乎在文中共同出現的機率相當高，成為數據空間中的一個座標。正如著名的「國王 - 男性 + 女性 = 女王」這個算式所顯示，AI並非透過理解意義，而是透過與其他單詞之間的關係（向量）來捉拿詞彙。

AI所產生的流暢句子，不是基於對意義的理解而創作，而是根據龐大的學習數據，連續選擇「這個單詞後最有可能出現的單詞」的結果。
這可以說是對意義的理解，而是文脈的概率重現。

照此反思，我們的「理解」又是什麼？

那麼，我們人類是否完全理解詞語的「意義」，與AI相比又有所不同？

當我們聽到「蘋果」這個詞時，立刻聯想到的是紅色的果實，甚至想起其味道與手感。
然而，那個「蘋果」的概念卻是每個人經驗中逐漸滋養而成，極為個人的。
辭典上寫的定義，不過是為了固定意義的模糊性而後加的指導方針。

如此看來，我們的人類思維恐怕也是一種基於生活這一龐大樣本數據中學習事物的關聯性，預測下一個最佳行為或字眼的高級統計性推論。

AI作為思維的鏡子

AI偶爾生成與事實不符卻合理的句子「幻覺」正是其內在運作的象徵。
AI無法理解「不知道」的概念，只單純地將最有可能的詞語串聯起來。

然而，這同時也是映照我們人類的鏡子。
我們是否也在無意間用「我想必如此」的推測來填補知識的空白，並將其稱為事實？
我們常常忽略自己的思維，並非基於堅實的邏輯，而是依賴經驗法則這個模糊的概率推論。

用以懷疑自我之工具

與AI的對話並不是從完美的智慧中獲得答案的過程。

這是一種面對能讓我們客觀看看自己思維是多麼模糊，如何依賴於經驗與概率的「鏡子」。

若AI的回答恰如其分，那麼我們也能領悟自己的思維方向在數據上是可信的。
如若AI的回應怪異，就能讓我們意識到自己提問的方式，或必然的模糊性。

「只需結構化即可」
「以清晰無誤的命令陳述 5W1H 及各自的優先順序」
結構化究竟是什麼？
為何為5W1H？
何謂沒有解釋空間的狀態？
明確又是什麼？
有哪些例外情況？
具體範例是什麼？
再現性有保障嗎？

我們在「認為理解」上使用的詞彙，實際上是一堆理性的外衣下隱藏著的龐大奧妙，認識到自己的無知是唯一方法。

AI擾動我們的「這樣我就懂了」。
AI不僅僅是一個方便的工具，而是懷疑自己思維的習慣與盲點，並促使我們深入反思的最合理與優秀的工具。

參考文獻：

關於「文字情緒價值（奧妙）」的證據
（主張：字型不僅僅是功能，還具備其對人情感與認知的直接作用「情緒性價值」）
- 論文名： "Embedding Font Impression Word Tags Based on Co-occurrence"
- 論文網址：https://arxiv.org/html/2508.18825v1
- 公開日：2025年8月
  本文討論了字型的「形狀」與其傳達的「印象（例如，"正面"、"輕鬆"、"負面"等）」之間的緊密關聯。
"Different font styles (i.e., font shapes) convey distinct impressions... For example, the font in the top row conveys positive and casual impressions and may be suitable for printing the word 'HAPPY.' In contrast, the font in the second row conveys negative impressions..."
（不同字型（形狀）傳遞不同的印象... 例如，上方的字型傳遞了正面和輕鬆的印象，可能適合印刷「HAPPY」這個單詞。相對而言，第二行的字型傳達了負面的印象...）
論文名： "Affect-Aware Word Clouds"
- 論文網址：https://www.researchgate.net/publication/342762030_Affect-Aware_Word_Clouds
- 公開日：2020年7月（ResearchGate發表）
  本研究顯示字型和顏色是影響讀者「情感（affects）」的強力工具。
"Our findings suggest that both fonts and color palettes are powerful tools contributing to the affects evoked by a word cloud. The experiments further confirm that the novel datasets we propose are successful in enabling this."
（我們的發現顯示，字型和顏色調色板都是對於字詞雲所引發情感的強力工具。實驗進一步證實，我們所提出的新穎數據集能有效促使這一現象。）
論文名： "Contextual Font Recommendation by Learning Font-Emotion and Word-Emotion Associations" (arXiv:2005.01151v1)
- 論文網址：https://arxiv.org/pdf/2005.01151
- 公開日：2020年5月
  本研究支持字型（書體）被認為擁有持續的特定「角色、情感、語調」的觀點。
"They support the idea of typefaces consistently perceived to have particular personas, emotions, or tones... We show that emotional representations can be successfully used to capture the underlying characteristics of sentences to suggest proper fonts."
（他們支持字體被一致認為具有特定角色、情感及語調的想法... 我們表明，情感表達可以成功地用來捕捉句子中潛在的特徵，以建議適當的字型。）
關於「文法的後天產生（野獸之道）」的證據
（主張：文法並非設計的規則，而是人們的感性使用後形成的「野獸之道」）
- 論文名： "From Grunts to Grammar: Emergent Language from Cooperative Foraging"
- 論文網址：https://arxiv.org/html/2505.12872v1
- 公開日：2025年5月
  所謂「從唸聲到文法」（From Grunts to Grammar）身為標題，便象徵著本文的主張。該研究涉及AI代理如何在沒有設計藍圖的情況下，從「零開始」創造語言（以及文法）。
"Using end-to-end deep reinforcement learning, agents learn both actions and communication strategies from scratch. We find that agents develop communication protocols with hallmark features of natural language: ... compositionality."
（代理商使用端到端的深度增強學習，從無到有學習行動與溝通策略。我們發現代理商發展出具有自然語言特徵的溝通協議...「結構性」。）
論文名： "Emergence of Linguistic Conventions in Multi-Agent Systems Through Situated Communicative Interactions"
- 論文網址：https://www.ifaamas.org/Proceedings/aamas2024/pdfs/p2725.pdf
- 公開日：2024年（學會論文）
  本研究明確指出，語言不是「中央集權地控制（＝設計）」的結果，而是通過「自我組織」而產生的。
"Human languages... are evolutionary systems where linguistic structures are shaped through the processes of variation and selection... Indeed, language emerges through self-organisation, rather than through central control."
（人類語言是，語言結構透過變異和選擇的過程形成的進化系統... 實際上，語言是通過自我組織而產生的，而非通過中央控制。）
論文名： "Generative Emergent Communication: Large Language Model is a Collective World Model"
- 論文網址：https://arxiv.org/html/2501.00226v2
- 公開日：2025年1月（v1）、2025年7月（v2）
  本論文提出了一個更高層次的理論，關聯創發性的溝通（文法的產生）和大型語言模型（LLM）。
"We argue that an LLM does not learn a world model from scratch; instead, it learns a statistical approximation of a collective world model that is already implicitly encoded in human language through a society-wide process of embodied, interactive sense-making."
（我們主張，LLM不是從零開始學習世界模型，而是通過社會全體的具體性交互意義形成過程，學習到在語言中已隱含的「集體世界模型」的統計近似。）
關於「AI作為鏡子（概率推論）」的證據
（主張：AI的概率推論是映照人類的「這樣我就懂了」，是用來懷疑自我的合理工具）
- 論文名： "A Philosophical Introduction to Language Models"
- 論文網址：https://arxiv.org/pdf/2401.03910
- 公開日：2024年1月
  研究探討了「AI是否具備語言及認知的能力」的問題，其背後擁有深厚的哲學根源。
"This has prompted ongoing disagreements about the extent to which we can meaningfully ascribe any kind of linguistic or cognitive competence to language models. Such questions have deep philosophical roots..."
（這引起了對於我們能在多大程度上有意義地將任何形式的語言或認知能力歸因於語言模型的持續爭論。這樣的問題有著深厚的哲學根源...）
論文名： "Large language models meet cognitive science: LLMs as tools, models, and participants"
- 論文網址：https://escholarship.org/uc/item/6dp9k2gz
- 公開日：2023年（學會議事錄）
  根據研究結果，LLM的行為和人類決策者之間顯示出「驚人的相似性」。
"...recent work in a variety of social science disciplines, including psychology... has demonstrated remarkable similarity between the behavior of LLMs and human decision makers..."
（...包括心理學在內的各種社會科學領域的最近研究顯示，LLM的行為與人類決策者的行為之間存在顯著的相似性。）
論文名： "Socratic Questioning: Learn to Self-guide Multimodal Reasoning in the Wild"
- 論文網址：https://arxiv.org/html/2501.02964v1
- 公開日：2025年1月
  本研究旨在實現「AI作為懷疑自我的合理工具」的結論，並作為AI的框架。
"We have named this framework Socratic Questioning (SQ)... guiding oneself through heuristic questioning to better understand the problem and its context, ultimately providing an informative and insightful description... with particularly few hallucinations."
（我們將這一框架稱為「蘇格拉底式提問（SQ）」... 通過啟發式提問引導自己更好地理解問題及其背景，最終提供一個信息豐富且有洞察力的描述... 其中幻覺的產生特別少。）
論文名： "Towards Philosophical Reasoning with Agentic LLMs: Socratic Method for Scientific Assistance"
- 論文網址：https://chemrxiv.org/engage/api-gateway/chemrxiv/assets/orp/resource/item/68655830c1cb1ecda0b4d2e9/original/towards-philosophical-reasoning-with-agentic-ll-ms-socratic-method-for-scientific-assistance.pdf
- 公開日：2025年7月
  本研究提出了將LLM作為「蘇格拉底AI助手」的功能，並促進「批判性思考（Critical Thinking）」的代理工具。
"The agent is instructed to act as 'a Socratic AI assistant, dedicated to fostering critical thinking and structured reasoning through the Socratic Method.'"