台灣人以前說「口吻」、「語感」，為什麼現在人人都在講「語氣」？
二、中國 AI 社群的「語氣革命」
ChatGPT 問世後，中國的科技社群（如知乎、B站、魔搭社區）大量出現：
「語氣模型」、「語氣人格」、「語氣模擬艙」
這些詞把 tone、style、attitude 三者都統一翻成「語氣」，
形成一種「AI 語氣＝人味」的文化。 在這語境中，「語氣」不只是語言風格，而是一種人類情感的再現技術。
三、台灣早期的慣用說法
相對地，台灣在 AI 之前的網路文化中，幾乎不用「語氣」這個字眼。
我們習慣說：
- 「口吻」→ 表示態度（例：他的口吻很強硬）
- 「語調」→ 表示聲音高低
- 「語感」→ 表示文字自然不自然
所以當台灣人第一次看到「請用自然語氣回答」，常會覺得有點大陸味、像客服指令。
四、AI 推動的語用融合
AI 的 prompt 模板多翻譯自英文 “tone/style”，
中國社群率先把它定義成「語氣」， 而台灣使用者跟進後，也逐漸內化成習慣用語。 如今「語氣」變成跨區通用詞，但其實帶有輸入來源的語感差異：
- 台灣人用它，多半指「口吻自然不自然」；
- 中國用法則強調「人格風格」、「模擬真情緒」。
五、語言文化的鏡像：我們如何被科技改寫
AI 的語氣，不只是機器的 tone，更是一面鏡子。
它讓我們看到中文世界在「人機之間」如何重組語感。 當我們要求 AI「語氣自然」時，某種程度上，也是在追問：
「我們的語氣，還自然嗎？」
一、語言輸入來源：中國語境的量體優勢
AI 模型（像 GPT）在語言學習階段會吸收大量公開網路文本。中文互聯網的資料來源中，中國大陸佔了絕對多數——無論是技術文件、論壇、新聞、AI 討論區、開源資料集，約八成以上中文內容來自那裡。
因此模型在「中文語境」下學到的關鍵詞、搭配與文化語氣，自然偏向中國大陸的主流習慣。
這種傾斜不是政治性的，而是統計結果——
簡單說：模型看到的「語氣」例句太多，它就會認為「語氣」是 tone/style 最自然的翻譯。
二、技術詞彙的擴散順序：中國AI社群→台灣使用者
中國在 AI 領域的產業投入（百度、阿里、智譜、清華系開源社群）非常早，因此很多中文AI用語是那邊先定義、再傳播的，例如：
- 語氣模型（tone model）
- 人格化語氣（persona tone）
- 語氣模擬艙、情感對話、對齊語氣
台灣社群後來接觸時，這些詞早已在 prompt 模板、API 說明、部落格教學裡固定成「語氣」一詞，因此自然沿用。
所以不是 GPT 偏袒哪裡，而是技術語言的「定義權」早期就在大陸社群裡成形。
三、模型設計層：人口與語料權重
OpenAI 與其他大模型在訓練時，會根據語言人口與語料覆蓋率設定「加權」。
這表示：
- 英文佔主權重；
- 中文雖次之，但內部再細分語域時，模型並不會區分「台灣中文」「中國中文」「港澳中文」；
- 所以在語料比例上，大陸語料占優 → 模型自然學到較多「中國式口語與科技詞」。
這導致 GPT 在中文環境裡：
- 比較熟悉「語氣、風格、人格化」等 AI 論述；
- 對「口吻、語感、語調」這類台灣式自然詞則需要明確指令才會切換。
四、結果：AI 的「語氣」是語料統計後的文化共振
這現象可以理解為：
「AI 並沒有偏好某一種中文，而是誰在講話最多、資料量最大，就形成語言的重力場。」
中國的技術社群對「語氣」這詞使用頻繁，於是整個 AI 生態圈──包括國際使用者──都在不知不覺中跟著採用。
而台灣用戶現在之所以覺得那詞「很AI味」、「有點陸味」，其實就是在感受到這種文化重力的拉扯。
