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如果李世石能够“一边作运动员，一边作裁判员”，随时修改围棋的规则，那场比赛恐怕阿尔法狗也不能胜出。实际上，我们说言语社区可以成为一套屏障，就是因为言语社区“既是运动员又是裁判员”，在运动中随时更改其规则；因此，外社区成员不能平等竞争。如笔者曾指出，第二语言学习者所处的就是类似的劣势地位，不了解目标社区的动态规则的劣势地位（徐大明，2015）。远离目标社区，仿效那些时过境迁的语言样本，终将使学习者滞留在言语社区的外围区域。特别是那些活跃的社区，社区成员每时每刻都在尝试语言创新，而社区内的流通机制迅速传播着新的语言成分。外语学习者，即使是终日学习，不遗余力地追随“本族讲话人”的语言更新，也只能保持其追随者的地位。一个外来者，直到改变其自身的地位，参与了言语社区的日常活动，参加到社区成员的集体创新行动之中，才能够实时分享其创新的成果。凡是经历了互联网和自媒体时代的新词语新流行语的羁绊的人，恐怕对此都有体会。语言创新的成功，在于语境的辅助，当你指着沙发叫“大海”，或指鹿为马的时候，听话者是在该语境中了解了你的“创新”词义。而这一词义一旦流通开来，特别是被沿用到其他语境，就形成了新的语言规范，或者说，产生了语言变化。
言语社区是动态的，是不断创新的，言语社区的成员保持频繁的言语互动，不断地确认、再确认已然形成的交际规范，同时也不断地调整和改造既有的规范以适应语言生活中出现的新事物和新情况。例如，当垃圾分类这一事物还未进入社区生活的时候，也没有垃圾分类站的语境，社区成员一般不会对“你是什么垃圾”有“鳗鱼句”的理解。然而一旦新的场合出现，人类就有这种语境建构能力来建构新的语境。同样一段话语，在该语境中就有了新的理解。因此，语言现象不仅仅是生物现象和人脑的机制，还是社会运作的结果和机制。机器的语言学习不仅需要语料的输入，还需要言语互动的训练，才能逐步获得语境建构能力。
明确的强制性的语言规范有利于计算机的自然语言处理。语境知识和语境规则由于其“潜规则”性质，往往成为语言规范的盲区。目前的盲区不会成为永久的盲区，不仅对语言规划来说是这样，对于人工智能来说也是一样。语言学家对语言的描写和分析可以比喻成阿尔法狗最初训练用的棋谱，而目前计算机的围棋博弈能力已经超越已有的人类围棋策略的合集。以此类推，我们确实不能指望计算机不能破解语境语用的规则或潜规则。如果真要阻止机器人掌握全部的语言能力，不是要坐享其成，而是要阻止它学会人类的语境建构能力。
言语社区的复杂性和动态性极度挑战试图加入的新成员。同理，它可以构成一道天然屏障，阻挡没有社区适应能力的机器人掌握社区交际能力。假设机器人已然获得了全部的“超语境”语言能力，我们适度阻止它参与人类言语社区的活动，则可以防止它有朝一日伪装成社区成员而意图不轨。然而，这是需要人类社会的协同和合作的。一旦机器人进入社区，参与和跟踪社区的交际活动，也就获得了社区交际能力。一旦社区信息被机器人一览无余，也就再无社区屏障可言。
所以，如果能够限制人工智能语言机器的制造和应用，可以审慎地禁止发展其社区适应能力，或者可以禁止将其投放到言语社区来实时参与社区实践。但是，就像核武器的初期发展阶段一样，人类恐怕只能从惨痛教训中学习和改进。目前的形势似乎是，机器已经在和人言语互动，而且在习得人类的互动能力。在松散的大言语社区中，在预先规定的语境中，人类已经很难识别具有初步语境能力的机器人了。假以时日，在强大科技和资本的支撑下，机器人将一个一个地攻陷不同言语社区的屏障。
有幸的是，目前还有许多小社区，由于其较小的市场价值，还未受到语言智能机器开发商的青睐，目前被语言智能商业潮所遗弃，这些未受入侵的小社区可以洁身自好地坚持。有朝一日，语言将可以成为控制机器人的开机——也许更重要的是——关机的密码。
“人机竞争”在目前的阶段还不是纯粹的人类和机器的竞争，基本上还是掌握了机器的人跟没有掌握机器的人之间的竞争。当李世石在与阿尔法狗下棋的时候，李世石所代表的不仅仅是他自己，也不是全人类。而阿尔法狗的智能是人类科技的成果，具体地说是一批人工智能科学家的智慧的延伸。从这一层次来说，李世石所掌握的围棋知识和技能也有从前辈棋师的继承。因此，可以说，这场比赛是传统围棋文化和人类体能的结合与现代科技及其产品之间的一次比赛。围棋文化源远流长，围棋技艺代代相传。而现代科技，计算机技术则植根于多项基础科学和应用科学的发展。无论是技艺还是科学都是人类智慧的体现，也都是群体活动的积累成果。这场围棋比赛可以看作两个人类智慧分支的竞争，也可以看作两个不同脉络的人类群体活动的结果的比较。这样的分析似乎过于抽象并缺乏现实意义。但是，目前的智能机器确实只掌握在人类社会的一部分成员手中，其掌握和使用也确实在起着社会分化的作用。而且，智能技术在造福人类的同时，也出现了不同程度的误用，语言技术并不例外。根据新近的媒体报道，已经有利用先进的语音技术的诈骗活动。所以，包括语言智能在内的人工智能的发展，其可能出现的负面影响，并不是危言耸听。
言语社区，作为动态的语境建构机制，可以成为人类语言的一道屏障。然而，“社区”这一语境手段，在一定程度上似乎也可以被机器人掌握。当两个智能机器自发互动，建构其内部交流的语法规则时，也就是机器人言语社区开始形成之时。到那时，就不是机器学习人的语言了，而是看我们怎样破解机器的社区语言了。