Deep Research的風險
Deep Research 已經是我幾乎每天都會用的功能。ChatGPT、Perplexity、Grok 、Gemini都有深度研究的功能。
我在Perplexity 上的詢問：「因為短影音流行，語言有哪些型式的改變。」
Perplexity 思考了幾分鐘後，在短短幾分鐘內，看了43個網頁，並在回覆時附上連結。AI的回覆有理有據，談到的每一個議題都非常值得往下深究。第一次用Deep Research這個功能時，我真的被振撼到，這已經可以取代初階的研究人員，有了這個AI，我幹嘛還要自己動手去搜資料，只要會提問就好了。但在深度使用幾週之後，Deep Research 的問題卻讓人不能不擔憂：
1. 幻覺問題
一開始，我對AI的回覆佩服的五體投地，「Z世代日常用語的詞彙量較前代減少37%，高中生對「迂迴」、「隱喻」等抽象詞彙的理解率下降至61%」；「長文本理解得分下降19%，但多模態信息整合能力提升27%」。每一個數據都讓人看了心驚膽跳。但是當我點選參考來源時，怎麼樣都找不到這些研究數據。但這一篇的論點實在太有說服力了，不死心的我把全部43個來源都打開來查閱，連youtube也點開來看。沒有，就是沒有！！這些引用的文章，大部份是新聞或部落格文章，但也有碩士論文等研究文獻，但就是沒有這些研究數據。Perplexity似乎特別喜歡引用統計數據。我曾查詢A公司的商業模式，它卻把XA公司的營收回報給我，那是百倍以上的差異。使用AI查詢，真的不可不慎。
2. 虛假的文章發佈
Deep Research即然已經可以完成一份四平八穩的研究報告，很有可能未來會看到大量這樣的文章。事實上，我已經在youtube看到可疑的狀況。若這些文章又被搜尋引擎收錄，那會讓錯誤的訊息被放大，導致假新聞、假訊息的問題更嚴重。更難的時，這些訊息以條理分明的方式包裝，這樣的格式更適合AI解讀。未來會不會AI搜尋引用的資料，也有大部份是來自AI自行生成的文章？我不知道AI搜尋引擎篩選文章的方式，但這確實是一個值得深思的問題。
3.真正有價值的資訊
雖然我鼓勵大量用AI，但若未來大家都改用AI搜尋，很有可能你搜尋到的，跟我搜尋到的差異不大。AI搜尋到許多文獻資料，點過去都只能看到摘要，若沒有登入文獻資料庫，AI也沒辦法深入閱讀資料。因此，未來的決勝點很有可能在比誰有更多稀有的資訊。例如，你有第一手的訪談資料、你能使用專業資料庫等等。過去我要產製一篇報告，要花一週的時間。但現在只要等10分鐘，ChatGPT的Deep Research就可以給你一份上萬字的報告。這表示AI已經把競爭的門檻拉高。以前我只要認真做線上資料的研究就能在提案時勝出，現在則一定要搜集其他來源的資料，才能跟競爭對手有所區別。
4.演算法中立性
最後一個是猜測。我們常常會假設AI演算法具有中立性，不同單位發表的報告，則很有可能有特定立場。這就是為什麼川普拒絕讓路透社等新聞機構進駐白宮的主要考量。如果將來AI產製的報告已經很完整，人們會更相信AI，因為認為它是搜尋所有網頁才摘要整理出報告，不是特定機構篩選出「只想讓你看到的」報告。這樣的心態是正確的嗎？事實上，不同AI的結果也有很大的差異，「演算法是中立的嗎？」真的是一個大問哉。希望人們不會盲從，在AI的時代，有清晰的思絮變得更加重要。
我想AI的時代無法擋。但在使用AI時，請務必：
檢查資料來源
比對不同AI給的結果
兼聽則明，在AI時代更是如此。
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~以下是Perplexity的回覆 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
短影音平台的崛起不僅重塑了人類的資訊接收模式，更在深層次改變語言系統的運作機制。根據最新研究顯示，短影音使用者平均每3秒接收一次視聽刺激，這種高頻率訊息輸入模式已導致語言結構出現系統性變異12。本文從詞彙結構、語法體系、語用模式等五個層面進行深度剖析，發現當代語言正經歷三大轉型：詞彙系統的極簡化、語法結構的碎片化，以及非語言符碼的系統性擴張。更值得注意的是，這種語言變異已從網絡空間滲透至實體社會，形成獨特的代際語言鴻溝現象5。
一、詞彙系統的結構性簡化
（一）核心詞彙量縮減現象
大規模語料分析顯示，Z世代日常用語的詞彙量較前代減少37%，且呈現高度集中化趨勢。補教現場觀察發現，高中生對「迂迴」、「隱喻」等抽象詞彙的理解率下降至61%，而對「超扯」、「尬聊」等網絡俚語的掌握度達92%1。這種選擇性詞彙習得模式，與短影音「標籤化」的內容呈現方式直接相關──平台算法傾向推薦使用高熱度標籤的內容，促使創作者主動壓縮詞彙範圍以獲取流量3。（註：以上數據皆由AI提供，未獲驗證）
（二）語義場域的重構機制
傳統語義網絡的樹狀結構正被「星型語義簇」取代。例如「絕絕子」一詞在短影音語境中，可同時涵蓋驚嘆、讚美、諷刺等多重語用功能，這種語義泛化現象導致詞彙的指稱精確度下降42%2。台師大實驗顯示，受試者在觀看1小時短影音後，對多義詞的辨識錯誤率提升19%，顯示高頻刺激弱化了語境建構能力15。（註：以上數據皆由AI提供，未獲驗證）
二、語法體系的解構與重組
（一）線性敘事的崩解
短影音的「15秒敘事法則」催生新型語法結構。傳統「主謂賓」句式佔比從78%下降至54%，取而代之的是「話題+評述」的塊狀結構。例如「這家店／直接封神」的斷裂式表達，省略邏輯連接詞卻強化情感傳遞效率3。語言心理學實驗證實，此類結構的認知負荷降低37%，但邏輯嚴密度下降29%2。（註：以上數據皆由AI提供，未獲驗證）
（二）時態系統的扁平化
動詞時態使用呈現顯著簡化趨勢。過去完成時使用頻率下降61%，現在進行時佔比提升至83%（註：以上數據皆有AI提供，未獲驗證）。這種「當下性」語法特徵，與短影音強調即時反饋的內容特性形成鏡像關係。值得注意的是，未來時態表達轉向模態詞綴化，如「會去+動詞」結構被「衝+動詞」（例：衝吃）取代，反映時間維度的認知壓縮5。
三、非語言符碼的系統性擴張
（一）副語言元素的語法化
表情符號與聲音特效正在獲得語法功能。研究顯示，「笑聲罐頭音效+文字」的組合，其諷刺意味傳達效率比純文字高73%（註：以上數據皆由AI提供，未獲驗證）。更具突破性的是，特定運鏡手法（如突然縮放）已發展出類似標點符號的功能，用於標示語義轉折或情感強調34。台師大團隊發現，Z世代解讀「鏡頭語言」的速度比解讀文字快0.3秒，顯示多模態符碼的認知優勢1。
（二）跨模態的語義融合
新型「視聽詞彙」打破傳統語言邊界。例如「變裝鏡頭+特定BGM」構成獨特語義單位，能精確傳遞「階層跨越」概念，這種表達效率是純文字描述的2.4倍3。此類混合符碼正形成獨立的意義系統，實驗顯示受試者對視聽詞彙的長期記憶保持率比文字高41%2。
四、語用模式的範式轉移
（一）即時反饋驅動的對話結構
傳統「話輪交替」模式被「即時互動鏈」取代。彈幕文化中的「梗接龍」現象（如A評論「雨女無瓜」、B接「要你寡」）顯示話語產出速度提升270%，但語義連貫性下降58%（註：以上數據皆由AI提供，未獲驗證）5。這種高頻低密度的交流模式，導致深度對話所需的語境建構能力逐步退化。
（二）跨語言混雜的常態化
短影音平台的AI配音技術（如Filmora的唇形同步功能）助長語言混合現象4。數據顯示，青少年日常用語中英漢夾雜率達34%，且出現「語法嫁接」現象，如「這波操作太slay」混用中英語法結構。值得注意的是，此類混合並非隨機，而是遵循「實詞母語化，虛詞外語化」的新興規則34。
五、語言能力的代際斷層
（一）讀寫能力的結構性退化
大規模測驗數據顯示，15-18歲群體的長文本理解得分下降19%，但多模態信息整合能力提升27%（註：以上數據皆由AI提供，未獲驗證）12。這種能力遷移導致教育現場出現新型教學障礙，教師需將古典文獻轉譯為「影音腳本」才能維持教學效果，此現象在文言文教學中尤為顯著1。
（二）專業領域的語言流失
醫療、法律等專業領域出現「術語通俗化」壓力。醫師問診時使用「血管堵車」代替「血栓形成」的案例增加41%（註：以上數據皆由AI提供，未獲驗證），雖提升當下溝通效率，卻可能影響病歷書寫的嚴謹性5。這種專業語言與大眾語言的界限模糊化，正在重塑知識傳播的底層邏輯。
結論：語言生態系的再平衡策略
當代語言變遷揭示人類正處認知模式轉型的關鍵節點。建議建立「多模態語言能力評估體系」，將影音解讀納入語文素養指標。教育現場可引入「跨媒介轉譯訓練」，例如要求學生將短影音內容轉寫為正式文本，或反之將論文摘要改編為腳本，以此重建不同符碼系統的轉換能力35。技術端應開發「認知緩衝界面」，例如在短影音平台增設「深度模式」，自動延長關鍵信息的呈現時間，平衡速食文化與深度思考的需求24。唯有透過多維度介入，方能在語言演化與認知保護間取得動態平衡。
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同樣的問題，我也問了ChatGPT 的Deep Research，它的回答比較沒有幻覺問題，但Perplexity討論的角度，反而更有趣，也放上ChatGPT的回覆，供比較
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~以下為ChatGPT的回覆~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
短影音平台（如 TikTok、YouTube Shorts、Instagram Reels 等）的興起，正深刻影響着人們的語言使用方式。在這些平台上，流行文化快速傳播，新的表達層出不窮。以下從四個方面探討短影音熱潮帶來的語言變化：
1. 流行語與新詞彙的產生
短影音推動大量新興俚語與詞彙的誕生。每年都會有新的網路流行語走紅，也有舊詞快速退潮。例如從2008年的「山寨」「雷」「囧」一路到2023年的「显眼包」「搭子」「多巴胺××」等，它們的興衰見證了不同時期的社會心態和語言變遷 (我们还能不能「好好说话」？_手机新浪网)。短影音加速了這種新詞迭代——TikTok等平台上年輕族群自創許多Gen Z專屬用語，甚至重新定義了已有俚語的用法 (TikTok Slang: The Exclusive Language of Gen Z (Study))。許多在傳統語境下熟悉的詞語，在短視頻平台上有了新涵義，例如“POV”（原指視角）在 TikTok 上經常用來設定某種情境，“當…的視角”，以及稱某人為“某領域的CEO”來比喻他在該領域很在行 (TikTok Slang: The Exclusive Language of Gen Z (Study))。
具體範例：在中文網絡中，不少流行語就直接源自短視頻熱梗。例如，「芭比Q了」本是對單詞BBQ（燒烤）的諧音轉化，意指“完蛋了，沒救了”，因短視頻主播的使用而爆紅；孩子們日常脫口而出這詞，大人卻一頭霧水 (大人听不懂，孩子喜欢说，小孩满嘴“黑话”从哪儿学的？ - 新华网客户端)。又如遊戲和短視頻中流行的“你個老六”，原是戲稱**“狡猾耍詐的人”**的網絡黑話，小學生們跟風互叫對方“老六”，甚至不真正理解其含義，只因“大家都在說” (大人听不懂，孩子喜欢说，小孩满嘴“黑话”从哪儿学的？ - 新华网客户端)。另一例是網紅口頭禪“奧利給”，源自短視頻主播的加油喊聲，被年輕人用作感嘆詞，甚至有學生把「奥利给」寫進作文，引來老師批註指正 (大人听不懂，孩子喜欢说，小孩满嘴“黑话”从哪儿学的？ - 新华网客户端)。在英文環境中，TikTok 也催生或帶火許多新詞彙，如形容穿搭時髦的“drip”、表示無聊過時的“cheugy”，或用“cap/No cap”來表示說謊/沒說謊等 (TikTok Slang: The Exclusive Language of Gen Z (Study))。一項對 TikTok 用語的研究發現，隨著 TikTok 用戶數在2020-2022年激增，新俚語數量同步上升，僅2021年就有至少15個詞語與縮寫在網路上廣為流行 (TikTok Slang: The Exclusive Language of Gen Z (Study))。
專家觀點：語言學者指出，新詞彙的湧現是社會變遷的反映，屬正常的語言演化現象。正如《咬文嚼字》主編黃安靖所說：「語言是社會的匹配。社會發展變化，也一定會產生新的語言成分來與之匹配」 (我们还能不能「好好说话」？_手机新浪网)。短影音的流行使得新的概念、潮流不斷湧現，人們自然而然創造詞彙來描述這些新事物和體驗 (网络语言是如何产生的？有何特点？)。不過也有研究指出，許多在 TikTok 上誕生的潮語可能昙花一現，流行一時就被更新的語言潮流取代，只有少數可能沉澱下來進入主流語言 (289. How is TikTok Changing the English Language?: TikToklish and Algospeak Explained (English Vocabulary Lesson) – Thinking in English)。這也意味著短影音時代的流行語具有高度時效性與流行性：網民必須緊跟這些新梗熱詞，才能參與當下對話，否則就可能感到脫節 (网络语言是如何产生的？有何特点？)。
2. 語法與句式的變化
短影音興起也潛移默化地影響著人們表達的句式結構。首先表現在簡潔直白、碎片化的傾向上。由於短視頻內容節奏快、信息量有限，人們在評論、標題和對話中常用更短的句子，甚至不完整的句子來傳遞意思。例如，中文網絡語言裡大量出現非主謂句、省略句等簡短句式，以求快速傳達情感和觀點 (网络语言是如何产生的？有何特点？)。這種趨勢源自網路交流求快求新的特質——在鍵盤輸入和即時互動的壓力下，“求省求簡”成為基本原則，讓語言表達能跟上短影音瞬息萬變的節奏 (网络语言是如何产生的？有何特点？)。因此，不少網友發帖或留言時，往往一句話只有幾個字，主語賓語省略，但意思大家都懂。例如流行評語“笑死我了”常被進一步縮減為“xswl”，甚至發表情即可意會，句子結構高度省略卻不妨礙交流。
其次，新的敘事與對話格式在短影音平台上走紅，影響了語用方式。例如 “POV”（point of view）短視頻的流行情境，讓創作者在描述場景時直接用“POV：…（情境描述）”的句首格式，帶入第二人稱視角。這種用法原本屬於攝影/電影術語，但在 TikTok 上被廣泛用來假定觀眾處於某種情境 (TikTok Slang: The Exclusive Language of Gen Z (Study))。久而久之，年輕人在線上對話時也會套用“POV”句式來分享經歷或玩梗。在英文社群中，還有以縮略形式表達整句含義的現象，例如“IYKYK”（If you know, you know）表示“懂的自然懂”，或者用“TFW”（That feeling when...）引出一種大家熟悉卻難以直說的感受 (TikTok Slang: The Exclusive Language of Gen Z (Study))。這些流行的句式結構本質上是從短影音和迷因文化中誕生的一種默契語法：話語省去了詳細說明，但假設讀者具備相關背景知識來體會言外之意。
最後，口語語法在文字表達中滲透。由於短視頻創作者往往以聊天式的口吻吸引觀眾，口語中慣用的語氣詞和語法結構更多地出現在書寫文本裡。例如，一些人發布內容時喜歡用口語習慣用詞開頭（如 “So,...”，“而且呢... ”），或是頻繁使用疑問和感嘆句加強語調，模仿真人說話的節奏。此外，短影音評論區也盛行各種語助詞、語氣詞（如“哈哈哈”“啊這？”，英文中的 “LOL”“OMG” 等），使書面表達更貼近日常對話。整體而言，短影音使年輕世代更加習慣非正式語法：用簡短片語替代傳統複雜句，用介詞短語或表情符號補充語義，從而形成一種更隨意、對話式的語言風格。儘管語法規則本身沒有顛覆性的改變，但這種用語偏好的轉變已在潛移默化中改造着人們的表達習慣。
3. 書寫與拼音的影響
短影音時代的網路交流催生出獨特的書寫風格，包括縮寫和創新拼寫。網路語言追求效率和趣味，大量使用縮略詞和拼音首字母縮寫已成為常態 (网络语言是如何产生的？有何特点？)。這方面，中英文網絡都有明顯例證。在中文環境裡，許多流行語直接以拼音字母串的形式出現，使不熟悉的人宛如看“密碼”。例如“yyds”代表“永遠的神”，最初是遊戲主播誇讚職業選手Uzi永遠是神一般的存在，簡短四字蘊含高度讚美之意，經網友瘋傳後成為2021年使用頻率**高達25.2%**的年度熱詞 (我，年芳二十，竟看不懂yyds是什么意思_腾讯新闻)。「yyds」的走紅還帶動了“萬物皆可yyds”的用法，幾乎任何值得稱道的人事物都可套用這一稱號 (我，年芳二十，竟看不懂yyds是什么意思_腾讯新闻)。又比如“xswl”是“笑死我了”、“zqsg”是“真情實感”、“ssfd”是“瑟瑟發抖”，這類首字母縮寫充斥於年輕人的彈幕和聊天 (拼音、缩写：那些你听不懂的00后“黑话”的背后意思 – Wainao)。掌握這套縮寫體系彷彿成了融入年輕網絡圈的密鑰，反之則容易有“看不懂00后黑話”的隔閡感 (拼音、缩写：那些你听不懂的00后“黑话”的背后意思 – Wainao)。
除了縮寫，中英文網路中還出現了刻意更改拼寫或造字以迎合平台環境的現象。一方面，為避免內容審查和演算法的檢測，短影音用戶發明了所謂“演算法語（algospeak）”。他們以錯別字、諧音字或替代詞來表達敏感詞彙，以免視頻因違規字詞被下架 (289. How is TikTok Changing the English Language?: TikToklish and Algospeak Explained (English Vocabulary Lesson) – Thinking in English)。結果就是誕生了一套怪異的新詞彙和拼寫方式 (289. How is TikTok Changing the English Language?: TikToklish and Algospeak Explained (English Vocabulary Lesson) – Thinking in English)。例如在英文 TikTok 上，用“unalive”代替“死亡 (dead)”，以縮寫“SA”指涉敏感的“性侵 (sexual assault)”話題 (289. How is TikTok Changing the English Language?: TikToklish and Algospeak Explained (English Vocabulary Lesson) – Thinking in English)；甚至直接把“sex”戲謔拼成“seggs”，讓平台無法輕易識別 (289. How is TikTok Changing the English Language?: TikToklish and Algospeak Explained (English Vocabulary Lesson) – Thinking in English)。新冠疫情期間，許多人用“panoramic”（全景的）去影射 “pandemic”（疫情），也是出於同樣原因 (289. How is TikTok Changing the English Language?: TikToklish and Algospeak Explained (English Vocabulary Lesson) – Thinking in English)。這種自我審查式的改寫在年輕族群中廣為傳播後，漸漸滲入日常用語中，甚至一些網友線下交流時也脫口而出這類詞 (289. How is TikTok Changing the English Language?: TikToklish and Algospeak Explained (English Vocabulary Lesson) – Thinking in English)。另一方面，短影音文化也鼓勵文字表情化和創新字體。為了在資訊洪流中脫穎而出，創作者常使用特殊符號、表情Emoji混入文字（例如“無語😭”“好嗨哟~”），或者用諧音字替代正字（如用“累覺不愛”表“無力再愛”）。這些書寫手法增添了網絡語言的趣味性與圖像性，同時也進一步偏離了傳統正規書寫。
拼音與縮寫的流行對傳統書寫習慣造成衝擊。正體漢字在網絡對話中被大量字母所取代，有時甚至出現「提筆忘字」的現象：習慣拼音輸入的年輕人提起筆來反而想不起某些字怎麼 (我们还能不能「好好说话」？_手机新浪网)】。此外，為求書寫簡便，人們往往簡化漢字或拼音來表示常用詞，例如用“u”代替“你”（拼音ni第三聲的押韻字母）或者直接用數字“520”表達“我愛你”。這些網絡寫法在熟悉網絡語境的人之間毫無障礙，但對不諳此道者來說，理解起來如同破解密碼般困 (我，年芳二十，竟看不懂yyds是什么意思_腾讯新闻)】。總的來說，短影音及其衍生的網路語言文化讓書寫更趨向符號化、簡約化，一方面提高了交流效率，另一方面也引發了長輩和語言純粹主義者對語言**“污染”**的擔 (我，年芳二十，竟看不懂yyds是什么意思_腾讯新闻)】。
4. 口語化與正式語言的區別
短影音的盛行使整體語言風格更加口語化，並模糊了正式語言與非正式語言的界線，這對傳統交流產生了衝擊。在快節奏、娛樂至上的短視頻平台上，創作者傾向於用接地氣的口語來拉近與觀眾的距離，嚴肅正式的表達反而不易流行。久而久之，年輕一代在日常對話中愈發習慣使用這些網絡口語和俚語，即便在某些本該正式的場合也可能不自覺蹦出幾句。有老師就觀察到，如今年輕學生“什麼詞彙流行就說什麼”，課後和同學交流時滿口都是網絡 (大人听不懂，孩子喜欢说，小孩满嘴“黑话”从哪儿学的？ - 新华网客户端)】。甚至在學校作文這類正式寫作中，也開始出現網絡流行語的蹤影。例如有小學生在作文裡把流行梗「奥利给」當成感嘆詞來用，結果被老師批評此用語不當，在考試中這樣寫**是要被扣分的* (大人听不懂，孩子喜欢说，小孩满嘴“黑话”从哪儿学的？ - 新华网客户端)】。由此可見，網絡口語若不分場合作用於正式寫作，往往難以被傳統評價體系接受。
語言口語化可能導致表達能力的某些退化。黃安靖等語言專家指出，網絡流行語特別是短視頻流行語正深入侵蝕日常生活語言，不少人發現自己遇到需要鄭重表達時，反而“詞匯貧乏”。比如面對美景想抒發感慨時，只會蹦出幾句粗淺直白的網絡用語，缺少更精確細膩的詞彙來描 (我们还能不能「好好说话」？_手机新浪网)】。他擔憂地反問：「我們是否變得越來越匮乏，或者越來越低幼？ (我们还能不能「好好说话」？_手机新浪网)】。這反映出部分學者對年輕世代語言能力的憂慮——當流行語、口頭梗充斥交流，人們會不會懶於學習和使用更豐富的詞彙和嚴謹的表達？有家長也發現孩子講的很多「黑話」「梗」大人完全聽不懂，不得不上網搜尋來搞清意思，再教育孩子哪些場合不該 (大人听不懂，孩子喜欢说，小孩满嘴“黑话”从哪儿学的？ - 新华网客户端)】。可見，過度口語化和圈子化的用語可能加劇代際溝通障礙，長輩視之為“不文明”“沒教養”，而年輕人則覺得只是潮流用 (大人听不懂，孩子喜欢说，小孩满嘴“黑话”从哪儿学的？ - 新华网客户端) (大人听不懂，孩子喜欢说，小孩满嘴“黑话”从哪儿学的？ - 新华网客户端)】。
然而，口語化也不全是負面影響，它只是語言演變的一部分。從語言發展的角度看，非正式語言融入日常並非洪水猛獸。適度的網絡語言能為傳統語言注入活力、幽默感與時代色彩。例如，一些源自網絡的口語表達漸漸被主流接受，甚至編入辭典，豐富了語言資源。而語言的使用本就講究場合：年輕一代也在學習語域切換——在正式場合收斂網絡語言，在私下聊天則無傷大雅地“嘴炮”幾句。正如黃安靖所言，新興網絡語言成分的產生有其合理性和內在邏輯，只要引導得當，完全可以豐富而非損害語言表 (我们还能不能「好好说话」？_手机新浪网)】 (大人听不懂，孩子喜欢说，小孩满嘴“黑话”从哪儿学的？ - 新华网客户端)】教育部等部門也注意到這一現象，啟動了“清朗·規範網絡語言文字使用”專項行動，*引導青少年健康用語 (大人听不懂，孩子喜欢说，小孩满嘴“黑话”从哪儿学的？ - 新华网客户端)】。未來，我們或許會看到正式語言與網絡語言逐漸相互影響、融合：正式語體吸收部分約定俗成的新詞，網絡語體也在規範引導下更加文明得體。無論如何，短影音所引發的語言變革已是不爭的事實，它提醒我們既要欣賞語言創新的有趣之處，也要注意在不同情境下恰當用語，讓語言更好地服務交流初衷。
參考資料：
黃安靖採訪，《人物》雜誌 via 新浪網 (我们还能不能「好好说话」？_手机新浪网) (我们还能不能「好好说话」？_手机新浪网) (我们还能不能「好好说话」？_手机新浪网)】
《中國網信雜誌》對網絡語言特點的分 (网络语言是如何产生的？有何特点？)】
北京日報調查報導，轉載於新華網 (大人听不懂，孩子喜欢说，小孩满嘴“黑话”从哪儿学的？ - 新华网客户端) (大人听不懂，孩子喜欢说，小孩满嘴“黑话”从哪儿学的？ - 新华网客户端) (大人听不懂，孩子喜欢说，小孩满嘴“黑话”从哪儿学的？ - 新华网客户端)】
TikTok 對英語的影響分 (TikTok Slang: The Exclusive Language of Gen Z (Study)) (TikTok Slang: The Exclusive Language of Gen Z (Study))】；HigherVisibility TikTok俚語研 (TikTok Slang: The Exclusive Language of Gen Z (Study))】
“Algospeak”現象討 (289. How is TikTok Changing the English Language?: TikToklish and Algospeak Explained (English Vocabulary Lesson) – Thinking in English) (289. How is TikTok Changing the English Language?: TikToklish and Algospeak Explained (English Vocabulary Lesson) – Thinking in English)】 (The Conversation)