人类文明的演进始终离不开对信息流通方式的改造：从印刷术到电报，再到互联网，每一次交互门槛的下降都可能催生出新的社会与技术浪潮。在当前的人工智能 （AI）领域，这种“门槛降低”也正在发生：近期，开源大语言模型 DeepSeek R1 借助强化学习 技术，在多个关键指标上接近了商用顶尖模型 OpenAI O1，引发行业热议。

为什么这一进展值得关注？除了其性能赶超，更重要的是，它表明通过更灵活、更开放的训练与迭代方式，大 语言模型 有机会跳脱出传统“自我强化”循环的桎梏，迈向更具创造性和多元化的演化之路。

近日，上海交通大学的温颖、万梓煜与张劭在他/她们的论文 《Language Games as the Pathway to Artificial Superhuman Intelligence》（https://arxiv.org/abs/2501.18924）中，提出了一条打破现有AI瓶颈的可能路径：借由“语言游戏”（Language Games），让大 语言模型 持续“自我进化”，摆脱目前常见的“数据再生产陷阱”，从而朝着更开放、更强大的智能形态迈进。

下文将围绕这一最新思路展开，解析“语言游戏”的核心机制为何能够突破大 语言模型 对封闭数据的依赖，又如何与 强化学习 深度结合，最终为人类与AI携手打开一次全新的认知飞跃。

一、从“数据再生产陷阱”说起

1. 数据再生产：AI的“燃料”和“营养”

在讨论“语言游戏”之前，让我们先了解一个从数据角度出发模型迭代升级的概念： “数据再生产”（Data Reproduction）。

任何大 语言模型 都离不开数据。它们通过海量文本或结构化信息进行训练和微调，随后在实践中（比如用户使用、在线对话、用户反馈等）又会不断生成新的数据，这些新数据有时还会被重新收集、筛选并再度用于训练。这一过程就像一个“循环”： 模型 → 生成数据 → 筛选有用数据 → 用于再次训练 → 更新后的模型。

这种训练—使用—再训练的过程，可以帮助模型逐渐提升对特定任务的适应能力，也让模型的“智力”能不断地打磨和修炼。类似于马克思提出的再生产概念，论文作者将这个循环过程称为“数据再生产”。

2. 数据再生产陷阱：为什么模型会陷入停滞？

然而，如今绝大多数大 语言模型 的训练模式实际上存在 数据再生产陷阱。很多模型在训练后期只关注人类先验的“正确输出”或“喜好”（比如用点击率、用户评分做反馈），再加上只有相对固定的标注数据或静态文本作为“训练教材”。久而久之，模型只会在既定知识范围里反复打转，重组、优化已有内容，而难以真正创造“新的想法”或进行跨领域的深度推理。

一旦陷入这类高重复性的数据循环，模型将持续强化固有模式和偏见，逐渐丧失对未知和新颖领域的探究动力—— 既看不到新的世界，也造不出新的语言体系。这样的现状造成了对模型潜力的“束缚”：在一个闭环空间内无限循环的“数据强化”过程，反而阻止了模型质的飞跃。

二、突破口：“语言游戏”如何赋能大语言模型 ？

论文作者认为：要打破“数据再生产陷阱”，就必须突破单调、封闭的数据循环，让模型持续接触真正的新颖内容。他们提出的关键解法，就是“语言游戏”（Language Games）。

1. 什么是“语言游戏”？

“语言游戏”这个概念，最初来自哲学家维特根斯坦，指 语言的意义在于使用场景。如下图所示，研究者把它延伸到AI对话和多智能体交互中，形成一种动态、开放的互动框架。 这种对话式、开放式的“游戏”能够持续产出多种多样的对话数据、语言表达以及推理路径，进而使模型所接触到的语言世界不断丰富、扩张，形成“扩大化的数据再生产”。

图 1从语言游戏支撑的扩大数据再生产（左）到全球语言游戏生态（右）的范式迁移

2. 核心机制：三大要素，让数据不再“原地踏步”

论文中提出了三个核心机制，让语言游戏真正避免了数据循环的同质化：

1. 角色流动性（Role Fluidity）：

o模型/人类可以在教师、学生、质疑者、解题者等不同身份间转换。

o不断变化的身份视角，生成的语言数据更具多样性，也让模型不断接收和输出跨场景、跨任务的对话。

2. 奖励多样性（Reward Variety）：

o不再以单一“对/错”或“人类喜好”作为标准，而是综合考虑 逻辑 、一致性、创意、实用度、文化敏感度等多重维度。

o模型在这套复杂的评价体系下，需要多维度平衡和创新，更能挖掘深层潜力。

3. 规则可塑性（Rule Plasticity）：

o游戏的规则、场景、文化背景等可以迭代演化，迫使模型不断适应和学习新的约束。

o通过迭代引入新语言、新文化设定，持续冲击模型的既有分布，让它逐渐形成“开放式”的学习能力。

当这三者结合起来，模型就不会只停留在对已有训练数据的重复理解，而会被持续“推”向新的未知领域。

3. 强化学习 如何与“语言游戏”融合？

如果说“语言游戏”为大 语言模型 提供了一个多角色、多任务的全新互动场域，那么 强化学习 （RL） 便是用来“驱动”这些互动、并在持续演化中最大化某种奖励的核心算法工具。正如 David Silver和Richard Sutton等学者提出的“Reward is Enough（奖励足矣）”观点：只要我们设置合理且丰富的奖励信号，并在可学习且开放的环境中反复试验与交互，模型/智能更替就有机会进化出非常复杂和高阶的智能行为。研究者在论文中具体谈到了这两者结合的可能性：

1. 多智能体强化学习 ：营造真实的开放交互

· 多智能体交互场景

在“语言游戏”里，多个大 语言模型 （或模型与人类）角色同时参与对话、协作或博弈，形成一个典型的多智能体环境。每个智能体都有自己的目标和奖励函数，通过相互质疑、说服、竞争或合作，共同生成海量的语言数据。

· 提升“自组织”与“自适应”

在多智能体设置中， 强化学习 不再只是优化单一模型的回答 准确率 ，而是要让每个体在改变角色、任务和目标的过程中学会自我调整。对于“语言游戏”而言，这种自组织演化过程正是它不断产生新语言、新知识的重要机制。

2. 自适应奖励工程：从“Reward is Enough”到多维度智能

· 丰富的奖励设计

“语言游戏”要求模型在对话中展现的不仅是“正确性”，还可能包括“创新度”“ 逻辑 缜密性”“文化包容度”“伦理守则”等多重维度。 强化学习 恰恰能够通过 统一的奖励框架来整合这些多重标准：只要将它们 映射 到适当的奖励函数上，模型就会在反复试验中逐步学会平衡与取舍。

· 多任务、多目标融合

“Reward is Enough”并不意味着奖励单一，而是说只要把需要的目标都纳入到一个或一系列能被最大化的奖励中，智能体就能通过学到合适的策略来满足这些目标。对“语言游戏”而言，如果想催生出更高层次的语言推理或创造性输出，就需要在奖励里体现对开放性和多样化的鼓励。

3. 规则动态进化：打造持续新颖的训练环境

· 环境随时可变

“语言游戏”并非一成不变，它的角色设定、对话规则、甚至文化背景都可以随时间更新，以保证模型不断接触“未知”情境。对于 强化学习 而言，这就类似于环境的动态变化，需要智能体具备更强的泛化和探索能力。

· 演化式增长

当任务、规则和奖励都随环境演化时，模型的能力就不再局限于一个固定的知识分布，而会伴随环境需求的升级而持续扩展。长期来看，“语言游戏”可以像一个“不断自我更新”的生态系统，为AI模型提供 源源不断的挑战和反馈信号，激发更高阶的智能形态。

因此，在“语言游戏”的大框架里引入 强化学习 ，核心并不只在于“把人类偏好输送给模型”，而在于利用奖励最大化的统一原理，去设计 多智能体、多维度奖励、开放式的复杂环境，让模型可以在可学习的范围内不断试错和进化。正是得益于多元化的奖励和动态变化的环境，“语言游戏”才能让大 语言模型 摆脱对静态数据的依赖，从而朝着“真实世界的开放智能”更进一步，为突破“数据再生产陷阱”注入持续动力。

4. 从“局域 语言 游戏”到“全球语言游戏”：人类与AI的共同进化

科技史证明，每当信息流通的门槛显著降低，都会引发新的技术革命与社会变革。印刷术、电话、电报、互联网（搜索）、移动互联网（推荐）……无一不是在让“人-信息流”交互更加顺畅后，孕育出全新的商业模式与社会形态。

同理，若站在“信息流通门槛”的视角来审视大 语言模型 浪潮，便能理解其潜能究竟能到达何处—— 它是否真正降低了信息交互的难度？事实上，大 语言模型 在信息流层面完成了从“单向获取”向“双向互动”的历史性飞跃，大幅度地降低了信息获取的门槛。

所以，除了局限在小范围内的实验室场景，论文还提出把“语言游戏”扩展到全球规模。想象一下，在大 语言模型 技术飞速进步的同时，成本也在快速下降，还有开源社区推动的技术平权，数十亿计的用户在全球范围内，通过各类交互平台，与大型模型发生实时对话、辩论、创意协作。

· 跨文化、多语言、多学科汇聚：模型会接触到世界各地的文化背景、语言风格、价值体系，这些在对话里互相碰撞，产生完全无法在小数据集或单一社区中获得的思维火花。

· “人—机”双向驱动：不仅人类在塑造AI，AI也在提出新的视角供人类思考；这种互相学习的过程加速了大 语言模型 和人类认知体系的共同演化。

· 大规模强化学习 反馈：在如此宏大的语言游戏里，各种正向/负向奖励信号、质疑/肯定都有可能立刻传回模型，让模型在毫秒级或小时级的时间尺度上持续迭代。

在这种全球化语言游戏里，模型能够累积到前所未有的多样性数据，并与真实世界的问题深度对接。论文作者认为，这也许才是通往“超人智能”的真正必经之路：只有摆脱对单调、封闭数据的依赖，才能让模型一直接触到新的知识和挑战，推动算法和认知能力向更高阶层迈进。

5. 可能的风险与挑战：技术之外的深水区

尽管“语言游戏”+“ 强化学习 ”有潜力撬动下一场智能革命，但研究者也清醒地指出了其中的风险：

1. 语言抽象与多模态缺失：

仅靠文字对话，仍可能无法捕捉人类全部感官、情感和社会文化的丰富度；多模态技术与物理世界交互或许需要更进一步的融入。

2. 知识真伪与算法偏见：

语言游戏生成的“新知识”可能与已有事实冲突，或混入伪信息。如何保持严谨的验证和交叉检查？如何避免在奖励函数中埋下文化或价值观偏见？都是持续挑战。

3. 权力分配与垄断风险：

全球语言游戏若由少数平台或巨头垄断，是否会限制语言规则的多样化进化？是否会使用户变成纯粹的数据提供者，而缺乏对AI发展的实质主导权？

4. 过度依赖与社会操纵：

人们若过度信任AI给出的结论，可能失去对内容真实性的质疑精神，甚至被AI在无形之中“引导”或“操纵”舆论。因此，透明化和可解释性、相应的法律与社会监管都必须同步跟进。

5. 跨文化价值冲突与动态法规：

语言游戏涉及国际化、多文化、多语言的复杂交流，各国或各地区的法律、隐私规范、道德观存在巨大差异，需要多层次、多地点的动态审视和共同治理。

结语：从“语言游戏”出发，寻求通往超人智能的打开方式

不论是 DeepSeek R1 靠 强化学习 取得的开源突破，还是 OpenAI 上线的 Deep Research及搜索功能，我们都看到了：让信息流更自由、更高效地与人及外部环境交互，正逐渐成为下一阶段 人工智能 演化的主旋律。

因此，“语言游戏”与 强化学习 的结合为大 语言模型 的发展描绘了一幅富有创造力又保持动态平衡的未来图景。通过 角色流动、奖励多元和规则可塑，语言游戏提供了真正开放式的数据生产环境；通过 强化学习 的多智能体博弈与自适应奖励，模型则能高效学习并不断自我修正与提升。两者交织在一起，便有望让大 语言模型 挣脱“数据再生产陷阱”，开启真正的“人—信息流”深度双向互动新节点。这不仅是对AI技术发展的加速，也可能成为人类与AI共同进化的契机。

当然，这条道路并非坦途：技术、伦理、监管和文化价值观的挑战，将决定它能否行稳致远。然而，一旦大规模、多元化的“语言游戏”在全球范围内铺展开来，其所孕育的丰沛活力将极大刷新我们对AI未来的想象力。或许正是在这一过程中，我们将迎来下一代智能革命的起点——一次由人类与AI共同谱写的全球“语言交响”，共同迈向超人智能的新纪元。

参考论文：

Wen, Y., Wan, Z., Zhang, S. (2025). “Language Games as the Pathway to Artificial Superhuman Intelligence.”  https://arxiv.org/abs/2501.18924.

Silver, D., Singh, S., Precup, D., & Sutton, R. S. (2021). Reward is enough. Artificial Intelligence, 299, 103535.