湖南省长沙市长郡中学2024-2025学年高一上学期12月月考语文试题 Word版

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2024 年秋季高一检测卷

语文

得分：______

时量：150 分钟满分：150 分

一、现代文阅读（36 分）

（一）现代文阅读Ⅰ（本题共 5 小题，19 分）

阅读下面的文字，完成下面小题。

材料一：

自上世纪中叶以来，对智能的研究一直存在两种范式。

一种是受逻辑学启发的思路，他们认为智能的本质是推理，这是让人类如此特别的关键因素。推理是

用符号规则操纵符号表达式来实现的，所以，我们真正要做的是了解知识是如何用逻辑编程语言来表征的，

至于学习这类的事可以等到以后再做。

另一种是受生物学启发的思路。这一思路认为智能的本质是学习，学习神经网络中连接的强度，而推

理之类的事之后再说。

语言学家被一个叫乔姆斯基的人误导了好几代。他有一个偏执古怪的理论，即语言不是学会的。他成

功说服了很多人相信这一点。但语言显然是学会的。大型神经网络学习语言，并不需要任何先天结构，只

需要从大量数据中进行学习。面对这一现实，乔姆斯基却仍然在说，这并非真正的语言。这显然是不对的。

我在 1985 年制作了一个小型语言模型。这个模型与现在的大型语言模型（如 ChatGPT）有很多共同之

处，都是学习从文本中提取特征与这些特征之间的关联，这样就可以预测下一个词的特征。这个微小的语

言模型旨在解释人们如何通过语言来表达和领悟意思，所以它实际上是人类语言的工作模型。但如果是以

乔姆斯基为代表的语言学家就会告诉你，这种模型不像人类，人类的工作方式是“用符号规则，用操纵符

号表达式的规则”。但实际上并没有什么模型，来说明人类语言是怎样工作的，所以我也不知道他们怎么

知道神经网络模型跟我们人类的模型不同。

大型语言模型，它可以被视为前面那个小模型的后代。他们对这个小模型做了调整，使之增大了许多，

也复杂了许多。语言学家说，这只是在将文本临摹拼凑在一起。但神经网络不存储任何文本，它将词转换

为特征，并利用特征之间的交互作用来进行预测。这种工作方式类似于人类通过大量文本学习词的特征及

交互来理解语言。

语言学家的另一个论调是，这种模型是在制造幻觉。就语言模型而言，这不应称为制造幻觉，而应称

为“非故意虚构”。自 1930 年代以来，心理学一直在研究这个问题，我们人类也在进行非故意虚构。人的

记忆总是在重构。如果你回忆最近发生的事，你的重构会相当准确；如果回忆很久以前的事，你就经常会

把所有细节弄错，而且根本意识不到这一点，反而会对这些细节信心十足。

聊天机器人在进行非故意虚构，这一事实反而表明它与我们人类非常相似。现在，聊天机器人虽然在

非故意虚构方面的表现比我们人类更加糟糕，因为它虚构的频率比我们高，而且不知道自己是在非故意虚

构，但不可否认的是它一直在进步。我认为不久后，聊天机器人在非故意虚构方面会与人类相类似。

（摘编自杰弗里·辛顿《从小语言到大语言，人工智能究竟如何理解人类？》，有删改）

材料二：

人脑不像 ChatGPT及其同类产品那样，是一个笨重的模式匹配统计引擎，狼吞虎咽地处理数百兆字节

的数据，并推断出最为可能的对话回应，或为科学问题提供最可能的答案。相反，人类的大脑是一个极为

高效甚至优雅的系统，只需要少量的信息即可运作；它寻求的不是推断数据点之间的粗暴关联，而是创造

解释。

例如，一个学习一门语言的小孩正无意识地、自动且迅速地从极少的数据中发展出语法，一个由逻辑

原则和参数组成的复杂系统。这种语法可以被理解为先天的、通过基因安装的“操作系统”的表达，可以

称之为“普遍语法”，它赋予了人类产生复杂句子和长串思路的能力。当语言学家试图发展出一种理论来

解释为什么特定的语言会如此运作时（“为什么这些句子被认为是合乎语法的，而那些句子却不是？”），

他们是在有意识地、费力地构建一种明确的语法版本，而孩子们却是本能地、凭借极少的信息构建出了普

遍语法。孩子的操作系统与机器学习程序的操作系统完全不同。

事实上，这类程序还停留在认知进化的前人类或非人类阶段。它们最大的缺陷是缺乏任何智慧最为关

键的能力：不仅能说出现在是什么情况，过去是什么情况，将来会是什么情况——这是描述和预测；而且

还能说出情况不是什么，情况可能会是什么，情况不可能会是什么。这些都是解释的要素，是真正智慧的

标志。

机器学习的核心是描述和预测；人类式的思考基于可能的解释和纠错。ChatGPT 和类似的程序在设计

上是无限的，它们可以“学习”；但它们没有能力区分可能和不可能。例如，机器学习系统能够同时学习

“地球是圆的”和“地球是平的”。因此，机器学习系统的预测总是肤浅和可疑的。而语言的正确解释是

非常复杂的，无法仅仅通过沉浸在大数据中来学习。

真正的智能还能够进行道德思考。这意味着用一套道德原则来约束我们头脑中原本无限的创造力，决

定什么是应该的，什么是不应该的。ChatGPT 和其他机器学习软件的程序员一直在努力平衡生成新颖内容

和避免道德反感。

例如在 2016 年，微软的Tay 聊天机器人（ChatGPT 的前身）因为被网上的煽风点火者污染，充斥着厌

恶女性和种族主义的内容。而由于缺乏从道德原则出发的推理能力，ChatGPT 被其程序员粗暴地限制了对

有争议的讨论做出任何新的贡献。它因噎废食地为限制非道德而牺牲了创造力。在瓦图穆尔博士最近与

ChatGPT 的交流，可以看到由非智能产生的道德冷漠。在这里，ChatGPT 展示了类似于恶之平庸的表现：

剽窃、冷漠和顺从。它拒绝在任何事情上采取立场，不仅辩称无知，而且辩称缺乏智能，最终提供了一个

“只是服从命令”的辩护，将责任推卸给它的创造者。

简而言之，ChatGPT 和其他同类产品在结构上无法平衡创造力和限制性。他们要么生成过多（产生事

实和谬误，认可道德和不道德的决定），要么生成不足（表现出对任何决定的不承诺和对后果的漠不关

心）。鉴于这些系统的非道德性、假科学性和语言上的无能，我们对它们的流行只能哭笑不得。

（摘编自诺姆·乔姆斯基等《ChatGPT 的虚假承诺》，有删改）

1. 下列对材料一相关内容

的

理解和分析，不正确的一项是（）

A. 智能研究的两种范式的根本差异在于对智能本质的理解，即推理和学习两种行为，谁起到了主导和先导

的作用。

B. 以乔姆斯基为代表的语言学家认为人类语言不是学会的，同时他们也否认神经网络模型和人类语言的工

作方式相同。

C. 小型语言模型是大型语言模型的缩小版，两者的工作原理是一样的，都通过理解词的特征及其关系来理

解语言。

D. 不仅人类

在

进行非故意虚构，聊天机器人也会如此，这揭示了聊天机器人与人类具有共通之处。

2. 根据材料二，下列对“人类思维与机器学习系统差异”的理解，不正确的一项是（）

A. 人类思维能够不依赖庞大的数据量进行描述预测，而是利用少量信息进行高效操作，寻求并完成对现象

的解释。

B. 人类儿童能够迅速从极少的数据中发展出复杂的语法系统，这是通过先天存在的“操作系统”实现的，

而机器学习系统则缺乏这种先天性的能力。

C. 人类不仅能够描述现在、过去和预测未来，还能够对它们进行深入的解释，包括可能性和不可能性的区

分，而机器学习系统则主要停留在描述和预测的层面。

D. 机器学习系统能够学习任何信息，包括那些与常识相悖的内容，这表明其在学习能力上远超人类，能够

同时掌握多种相互矛盾的知识。

3. 下列选项中不能支持材料二中乔姆斯基关于“普遍语法”观点的一项是（）

A. 即使以往从未见过“无色的绿色想法愤怒地睡觉”这个句子，人们也能够迅速判断出这是不合语法的句

子。

B. 方仲永家中世代以耕田为业，“仲永生五年，未尝识书具，忽啼求之”，“即书诗四句，并自为其名”。

C. 在法国大革命时代，一个 17 岁男孩在森林中被猎人找到，生活习性和生活方式与狼非常相似，只会嚎

叫。

D. 婴儿在仅仅听到家庭成员日常交流的有限词汇后，就能够尝试说出如“爸爸抱”或“妈妈来”这样结构

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