我读研究生的时候，有一门课就是《神经元网络》，只是那时候还是本世纪初，AI还没有火起来，这门课同学们也不重视，我也学得不咋好，但是讲课的教授有一句话我记得非常清楚，他说，中国人应该在AI上贡献更大，因为中文的语义交织，不是一位数据，而英语之类其他语言其实就是一维的语义。
这当然是教授提升我们自信的一种话术，但是我的自信也真的被提升了。
但是，现在随着我对AI的研究越来越深，我发现——这真的只是提升自信的一种话术/狗头
中文也好，汉字也好，也许从语言学上真的存在多维的信息，但是，对于目前AI主流的大语言模型(LLM)，产出依然是一维的token序列。
记住这一点，这很重要！
无论中文，还是英文，或者其他任何语言，对AI来说就是一个token接一个token线性地输出一维序列。
举个例子——
当前文字序列是Once upon，那么LLM可以产出下一个token是a，得到Once upon a。
现在文字序列是Once upon a了，那么LLM又根据这个上下文产出下一个token是time，得到Once upon a time。
现在文字序列是Once upon a time了，那么LLM又根据这个上下文产出下一个token是there，得到Once upon a time there。
一次类推，最后能够也许编出一个故事：Once upon a time, there is a monk ……
你换成中文，也一样——
当前文字序列是『曾几』，那么LLM可以产出下一个token是『何』，得到『曾几何』。
现在文字序列是『曾几何』了，那么LLM又根据这个上下文产出下一个token是『时』，得到『曾几何时』。
现在文字序列是『曾几何时』了，那么LLM又根据这个上下文产出下一个token是『有』，得到『曾几何时有』。
依次类推，最后也编出一个故事：曾几何时，有一个和尚……
当你明白无论什么语言，LLM都只是根据当前token序列预测下一个token序列，就明白用什么语言没什么大差别。
可能你会觉得中文信息量更浓缩，比英文单词信息量更大。
如果只按字符来算，中文的确信息浓度更大，『我爱你』三个字符，英文需要『I love you』八个字母表示，这还单词之间两个空格字符。
但是，LLM看到的不是字符，而是token。
我们来看看token是怎样，可以利用 https://tiktokenizer.vercel.app/ 来解析字符串为token。
I love China and its culture，被解析成6个token。
我爱中国和她的文化，还需要10个token呢，就是你多大区别。
总之，没有任何证据表示汉字就更适合AI，也许像我当年的教授说的，中文汉字存在多维度语义联系，可以让我们中国人考虑问题更全面，但是，汉字本身，对于就是产生token序列的LLM而言，和英文没有什么本质区别。
所以，不要说什么『汉字会为中国AI插上腾飞的翅膀』。
但是，我们这些说中文的中国人有五千年文化的积淀，经过了百年耻辱的洗礼，走过了几十年的民族崛起，尤其是这几年报复出来的民族自信、制度自信、能力自信，都能让中国AI（或者任何一个其他领域）插上腾飞的翅膀。