聲調融合對海陸客語的影響不僅改變了語音音韻系統，也對語言的實際使用及文化保存出道難題。這一現象簡化了語音音韻系統，可能會降低了言談時的準確性。另一方面，客語的傳承也是不可忽視的課題，當前需要推動客語的使用率，同時加強家庭內語言傳承的環境，唯有如此，我們才能有效保護和延續這一珍貴的語言資源。

雙模雙語方法的重要性需要受到關注，尤其是在植入電子耳之前讓聽損兒童接觸手語，能夠顯著提升他們的口語能力和語音記憶。此外，研究結果表明，即使是短暫接觸非母語手語，也能對聽損兒童的語言發展產生積極影響。這些發現支持了在聽損兒童的語言教育中，早期介入手語的必要性。

現在的生成式人工智慧能做到的事情越來越多，也越做越好。像是ChatGPT這樣的大型語言模型應用，從一般的問答、文章翻譯、摘要到檢查，甚至程式碼的撰寫，都能幫上忙。而身為語言學研究所的學生，我對於機器和資訊系統學習人類語言這件事情感到驚奇之餘，也很好奇 LLM 和人類在「語言知識的儲存表徵與運用機制」的差異究竟在哪裡？

「語言不是簡單的二分法，而是一個像光譜般的灰階系統。所以呀，下次如果遇到英文初學者把『see』發成『she』，或是把『she』發成『see』，請不要責怪他，你可以拍拍他，跟他說：『這不是你的錯啦，音韻理論說這很正常！』」盧郁安教授說。

掌握母語知識後，幼兒便能開始創造其「一生中從沒看過或聽過」的句子。反觀 LLM，以 Meta 開發的 Llama 3.1 405B為例，根據官方給出的數據，其訓練資料包含超過 15 兆個字元，這幾乎可以說是網際網路出現以來所有的文本資料了，並且其訓練用的硬體設備不論在記憶體大小還是執行速度上，都遠超幼兒大腦。集大量軟硬體資源於一身的 LLM 在「語言知識」上仍與普通人類有基本的差異，甚至在某些特定情境下，不及那個每天早上只靠一杯咖啡保持頭腦清醒、侃侃而談的你。

我們進行這個實驗並不是想表達 LLM 不好，而是想實際應用簡單的語言學知識，驗證這些形式化的分析是否真的能實現「在接受這麼少的前提的情況下，知道這麽多」的效果。我們的實驗成果顯示 pyLiteracy 在文法檢查這類小型 NLP 任務中的表現十分出色。最重要的是，仰賴更貼近人類對語言的理解方式，它能用相比於 LLM 而言，非常非常少的資源就完成任務，在這個專案中，我們用非常非常少的語言學知識就省下了非常多的資源。

語言變異與變化的研究已探討世界各地方言接觸的機制與結果。在變異主義的研究中，接觸引發的語言變化通常被認為主要來自長期的人際接觸，而非短期旅行或媒體接觸，因為複雜語言特徵的傳播被認為需要經常性的互動。然而，在世界英語及接觸語言學的研究傳統中，媒體接觸常被視為語言變化的來源。此外，在後殖民社會中，認為說話者因短期旅行和媒體消費而採用新語言特徵的觀點也廣泛流傳。本次演講探討三大跨國方言接觸來源——制度性外規範性、跨國流動性及媒體消費——對新加坡所使用的英語和華語的語言變異與變化的影響。新加坡是一個位於東南亞的多語言國家。此處概述的議題與研究結果強調了將變異主義方法應用於世界英語社群及其他後殖民語境的

語言學究竟是什麼？是否學習語言學就代表要懂多國語言？作為一門科學以及語文相關科系的必修課程，語言學的核心目的和研究對象究竟是什麼？語言學家們又是如何踏上這條道路的？他們在學術之路上經歷了哪些心酸與挑戰？本集邀請了國立陽明交通大學外國語文系教授盧郁安來分享他的語言學旅程，並探討語言學如何影響我們理解語言的方式。節目中也介紹了Penny Eckert的書籍《Meaning and linguistic variation: The Third Wave in sociolinguistics》中致謝的一位高中老師，了解知名學者怎麼因緣際會變成語言學者。

社會語言學視角側重於展現個體的神經多樣性和探討造成失能的社會障礙，但有時它未能捕捉到社會現實。有些失能者因為在生活中遇到的一連串的現實需求，而希望放棄他們的多樣性並融入主流社會結構中。即便醫學模型已經解決了其與語言正常化的負面聯繫，並正面的協助失能者擁有更多的自主權來實現他們的個人需求，社會上的條件和現實對失能者來說仍然具有挑戰性。

在人工智能與語言科技迅速交匯的時代，語言學正展現前所未有的活力與挑戰。本集我們特別邀請到周昭廷副教授，與我們深入探討語言學與人工智能交融的學術新局。從生成語言學的啟蒙歷程到回台後的跨界創新，周教授以幽默而富有前瞻性的視角，帶領聽眾穿梭在理論與實踐之間，揭示語言科技背後那些耐人尋味的故事與啟示。