湯紹成/亞太綜合研究院院長
人工智慧（AI）在語言處理領域的發展，離不開大量的語言數據支持。中國文字（漢字）因其獨特的結構和廣泛的使用，為 AI 技術的演進提供了許多優勢。
由於漢語是豐富的語言數據庫，也是世界上使用人數最多的語言之一，其中最多母語使用者是漢語，最多總使用者（母語與非母語）是英語，人數均超過十億，而互聯網上大量的中文文本資料，為 AI 訓練提供了豐富的數據支持。此外，漢語語料的規模和多樣性，讓AI 在訓練過程中能夠提升語境理解能力，從而在不同應用場景中更準確地進行語言處理。
尤其漢字的語義密度高，擁有字詞結構的語言優勢，一個字通常包含豐富的信息，使得 AI 在語言模型訓練時能夠更高效地學習詞彙和句子結構。例如，「和」字在不同上下文中可以表示和平、以及、與、融合等不同含義，漢語的多義性和語境依賴性強，這促使 AI 在推理時必須考量更細緻的上下文信息，進一步提升自然語言處理技術。
此外，漢語詞彙多由單字組合而成，這種靈活性使得 AI 能夠以較少的基本單位構造大量詞語，提高語言模型的泛化能力。比如「牛」與「肉」兩個字結合起來變成「牛肉」，簡單明瞭，但英文則必須由ox或cow與meat來創造新字beef，增加了學習的難度。
還有比如「小兒科」，民眾一看就懂，但是英文是Pediatrics，源自希臘文，一般人難以辨識，必須重新學習。當然，英文也有一定的優勢，比如簡寫AI，就代表「人工智慧」，使用比較方便，但中文可以立即採用。反之英文若要引入中文概念，比如「危機」與「風水」，以及眾多的成語，比如「刻舟求劍」，那就十分複雜。
更具體的實例，就是中文作為聯合國六種官方語言之一，其在各種文件中的頁數，要比其他字大約少1/3，反映出中文語言的高度濃縮性和表意效率。這對AI在處理中文語料時（如壓縮、摘要、翻譯）也構成了另一種優勢：信息密度高、結構清晰，可以用更少的字達到同樣的信息傳達效果。
比如用英文可能需要 30–45 個字母（甚至更多的單字），而中文可能只要 8–10 個字。例如：「氣候變遷與可持續發展」這樣的表達在中文中非常緊湊，但在英語中是 "Climate change and sustainable development"。
總之，漢字的獨特性，使得 AI 在語言處理與語音識別等領域擁有強大的發展潛力。隨著大模型技術的不斷演進，AI 在中文語言處理上的能力將進一步提升，並推動全球範圍內的多語言技術發展。未來，AI 如何利用中文的特點來構建更智能的語言模型，將是值得持續探索的重要課題。
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