近年来，人工智能特别是大语言模型成为学术界关注的热点。与传统预定规则的语言系统相比，人工智能生成语言更加灵活多变，能够捕捉人类交流中的微妙差异及场景信息，从而实现更加自然、智能的交互体验。新一代语言生成系统不仅在理论上突破了人类语言处理能力的认知边界，更具备了生成结构清晰、逻辑严密甚至充满情感色彩的文本能力。这不仅引发了学术界对技术迭代的广泛讨论，更促使人们重新审视技术驱动下语言、认知与社会三者之间的内在关系与互动机制。

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自古以来，人文社会科学便承载着文明传承与理论创新的双重使命。作为研究人类精神文化、历史思想和社会行为的人文社会科学，在长期发展中逐步建立了相对成熟的基础理论体系和学术自信。然而，人工智能等新科技的发展与应用，使人文社会科学面临着前所未有的挑战和机遇。对此，积极拥抱新科技是一条值得探索的路径，尤其是大语言模型和知识图谱等人工智能技术的引入，正为人文社会科学注入新的研究范式与方法论支撑。例如，大语言模型能够通过动态语义建模高效处理海量学科知识，知识图谱可以通过知识拓扑重组系统化构建跨学科网络。在技术协同的“双向赋能”机制下，大语言模型与知识图谱正在引发认知工具革命。二者融合不仅有助于厘清人文社会科学各学科之间的内在联系，还可以形成“数据流—知识网—认知域”的三级跃迁通道，为复合型人才培养提供新的思路和方法。

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随着人工智能逐渐具备翻译诗歌、撰写文书、模拟人类情感等能力，与之相关的语言伦理问题已越发不容忽视。语言背后的算法逻辑和语料选取蕴含着价值判断与文化偏见，如果忽视语言维度，人工智能治理将流于表面。从语言视角审视人工智能发展，有助于构建真正多语的技术体系，保障语言、文化以及社会正义。谁在设计人工智能语言？谁决定它说什么、如何说、对谁说？如何规制人工智能中的“语言选择权”？如何将人工智能语言伦理纳入全球治理议程，以回应低资源语言（即小语种）群体在数字时代的边缘处境？这些问题不应再被视为技术治理的“次要议题”，而应成为人工智能伦理治理的重要内容。对此，本文从语言角度出发，探讨人工智能可能引发的伦理风险。

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