又到高校畢業論文答辯季論文。近日，一張暨南大學文學院2026年漢語言文字學專業（語法學方向）碩士學位論文答辯公告截圖在網上流傳。6篇論文題目都圍繞副詞展開：副詞“趕緊”“趕快”的句法語義比較，“靜靜”和“默默”的比較，“日漸”“逐漸”的對比，以及“大舉”“遲早”“遲遲”三個副詞各自的分佈規律與話語情態。不少網友看後覺得不可思議：兩個意思差不多的詞，也值得寫一篇碩士論文？更有人調侃這是“小題大做”“文科沒活硬整”。
這些題目究竟在研究什麼，不妨舉例說明論文。“遲遲”和“遲早”都與時間有關，但“遲遲”總是與消極預期連在一起——我們說“遲遲沒有答覆”“遲遲不肯表態”，卻不說“遲遲就答覆了”；“大舉”只能與大規模、往往帶有對抗色彩的行動搭配——“大舉進攻”“大舉擴張”成立，“大舉散步”則不成立。每一個母語者都在不假思索地遵守這些規則，卻沒有人能說清規則是什麼。語言學家的工作，就是把這種人人會用、無人能言的隱性知識，變成可以明確表述、可以驗證的顯性規則。這種研究的用處並不抽象，例如，詞典需要它來寫出準確的釋義，對外漢語教學需要它來回答留學生提問，“這兩個詞到底差在哪”。而暨南大學作為面向海外華僑華人的傳統僑校，恰恰是這類教學需求最集中的地方。
值得一提的是，這類研究正是今天人工智慧的知識來源之一論文。1956年，語言學家喬姆斯基發表《語言描寫的三種模型》，由此發展出的形式語言理論，至今仍是計算機專業編譯原理課程的基礎。普林斯頓大學心理學家米勒主持建立的英語詞彙語義網路WordNet，和語言學家逐句標註的賓夕法尼亞大學樹庫，曾是自然語言處理研究最重要的基礎資源。在中文世界，北京大學計算語言學研究所編纂的《現代漢語語法資訊詞典》，對數萬個詞條包括大量副詞的語法屬性逐項刻畫，直接服務於中文資訊處理。直到今天，國際上評測大語言模型語法能力的通行基準，仍由語言學家構造的成對例句組成。一個詞一個詞地做，如同基因組計劃一個蛋白一個蛋白地解碼，這是學術的共業，單篇看似微小，積累起來就是機器“理解”語言的地基。
不幸的是，被外行譏笑幾乎是基礎研究的共同命運論文。哈代在《一個數學家的辯白》中曾強調數論在當時幾乎沒有實用價值，但幾十年後，數論成為現代公鑰密碼學的重要基礎之一，而公鑰密碼學又支撐著今天的線上支付安全。摩爾根則透過果蠅紅眼、白眼等經典實驗，推動了基因位於染色體上的證據建立，奠定了現代遺傳學的基礎。美國曾有政客設立“金羊毛獎”（Golden Fleece Awards），專門譏諷“浪費納稅人錢”的研究專案，科學界爾後針鋒相對，設“金鵝獎”（Golden Goose Award），表彰那些曾被視為荒誕、最終造福社會的基礎研究。基礎研究之所以“基礎”，正在於它與日常生活沒有直接可見的聯絡，外行看不懂，便容易把“看不懂”當成“沒有用”。
當然，光看題目不足以判斷這幾篇論文的成色，質量自有評閱與答辯程式去把關論文。在不久的將來，人工智慧寫這一類論文也許做得比碩士生更好，但AI的出現是對人文學科乃至整個高等教育體系提出的挑戰，不唯獨屬於語言學，更不唯獨屬於暨南大學。在那一天到來之前，真正值得反思的是另一件事，即輿論習慣於預設文科研究“沒有技術含量”，而這場圍觀恰好提供了一個反例——被嘲笑的語言學，恰恰是人文學科中最接近精密科學並且已經實實在在參與了這一輪技術革命的學問。對待嚴肅的人文和社會科學研究，正確的態度，不是以一眼能否看出其用處來定其有無價值，而是對自己不瞭解的領域保留一份基本的敬畏；對那些甘於在冷僻處一個詞、一個概念、一個機制做下去的學者，保留一份應有的尊重。一個社會如何對待它看不懂的學問，最終決定了它能積累起怎樣的知識。
□麥嘈
