語言影響AI發展？陸學者：DeepSeek充分利用了中文優勢

近期大陸的深度求索DeepSeek大模型引發關注，通訊領域專家、復旦大學中國研究院特邀研究員汪濤日前分析，中文在人工智慧時代具有技術優勢。他認為，DeepSeek充分利用了中文優勢，所以在它爆火之後，很多人開始關注到這個問題。

汪濤與復旦大學中國研究院院長張維為11日在東方衛視「這就是中國」對談，汪濤發表演講提到，DeepSeek爆火，不是技術獲得突破性進展，而是其效率獲得了數量級的提升，在相同性能情況下，成本可以下降將近20多倍。

DeepSeek的團隊幾乎充份挖掘各種可能提升效率的技術，如採用底層編碼的語言PTX，採用降低精度、「蒸餾」等方法，極大減少參數數量，還有混合專家架構（MoE）、多頭潛在注意力技術（MLA）等。汪濤稱，這些技術不完全是DeepSeek獨創，但為什麼DeepSeek能充份利用這些技術？他認為DeepSeek充份利用了中文的優勢。

汪濤回顧，甲午戰爭失敗以後，很多知識階層反思自身，有認為漢字阻礙中國進入現代科技文明，或認為應改成拼音字母。到了電腦資訊時代，中文輸入存在一定困難，直到上世紀80年代「萬碼奔騰」，很大程度降低中文電腦輸入的困難。在大陸較著名的，有王永民發明的五筆字型輸入法，另一個常用的是拼音輸入法。

他認為，到了人工智慧時代，情況發生很大逆轉，中文在人工智慧存在技術優勢，主要跟中文的三個特質有關。首先，漢字在書寫大小、發音長短非常整齊規整。語音識別時，每個字都是聲母加韻母，相對容易區分出一句話中的每字發音。但英文單詞長度不一，很多英文句子發音連讀，需要更大的運算量，且幾乎所有的字母文字都存在這個問題。

其次，漢字是表意文字，資訊密度一般比字母文字要高，內涵豐富，可用詞組、成語、文言文等很少的漢字表達豐富含義。對人工智慧來說，絕大多數在相同內容情況下，中文訓練的儲存和計算量較少。但他也強調這並非完全絕對，因為英文也有自身優點，比如相對比較嚴謹，像在嚴謹的論文或法律文書，英文的資訊密度與中文差異就沒有那麼大。

第三點是中文的穩定性，汪濤指，今天使用的漢字與幾千年前的甲骨文其實挺接近；對新出現的事物，漢字是透過常用字去建立新的詞組，其穩定性讓人工智慧的訓練參數可以更少，有效的重覆訓練可以更多、準確性更高。 相比之下，英文每年都會增加大量的新詞，常用詞都可能會發生變化。

汪濤指，從不同技術時代，看待中文技術的優劣勢變化過程中，希望大家能更客觀、科學態度去看待自己的文化。所謂利弊或優劣，永遠是相對特定的要求來說的。不能因為遇到某種劣勢就簡單否定自己的文化，也不能遇到優勢就自我膨脹。