語意：Semantic

我覺得語意（semantic）這個詞很奇妙。常聽到它，但一旦要精確說明它是什麼，好像又會立刻變得模糊，講不出個雕來，我時常也沒能解釋得很好（應該說以前沒認真想過這件事 XD）。以寫程式來講好了，常常在幫變數或函式命名的時候，就會遇到採用什麼字、動詞或名詞的選擇才能符合"語意"，甚至有時候連程式執行的行為都要符合"語意"才行咧～ 很顯然，語意是被某種東西（上下文嗎？還是情境？）框下來才有意義。

招牌菜

想像你走進一家餐廳，服務生說：「我們的招牌菜很有名。」
你腦中立刻出現一個概念「招牌喔～」，一定是人氣商品！
那瞬間你大概知道它「是一道菜」，但還不知道是哪一道。

有趣的是，同樣是「招牌菜」這個 wording，在餐廳 A 與餐廳 B 的情境下，會顯化成完全不同的菜色。只要你換一間店、換一個場景，「招牌菜」這個詞就會被重新具體化。

所以我們發現一件事，「招牌菜」不是一個固定的東西。
它是一個在語境中才會落地的概念，語意不是詞本身附帶的「內容」。
語意更像是：一個詞在特定語境下，被「定位」到某個具體指涉的結果。

語意的直覺

先有可能性，然後才有落地。（要準備 AI，A 起來了蛤～）

在這個視角裡，「招牌菜」像一團機率雲：
它含有很多可能性，但還沒有決定要成為哪一個具體的答案。

當你補上足夠的語境資訊，比如餐廳名稱、地區、菜系、甚至你當下問話的意圖，

那團雲才會逐步收斂，最後變成某道菜。

這個語意顯化的過程相當於是從「抽象」變「具體」、從「未定位」變成「被定位」。

這個詞原本是一坨雲，不過最終會往某個方向坍縮。

GPS 定位

如果說「招牌菜」是一個很好的直覺比喻，那麼另一個更工程化的比喻是用「GPS 定位」。
你可以把一個詞想像成一支「不知道自己在哪裡」的手機。
它不是沒有能力知道自己在哪裡，而是缺乏定位條件。單靠自己，它無法確定位置。

語境像什麼？像是衛星訊號。
不同的語境給出不同的限制條件，逐步縮小「可能的位置範圍」。

當你補足足夠的條件（語境、意圖、先驗經驗），語意就會像 GPS 一樣「定位成功」，

從一片模糊區域，塌縮成一個具體的意思。

如果用 GPS 這個比喻來思考的話，語意就好像是在語言空間中，完成定位。
你跟 LLM（大型語言模型）講的話都是在「把自己放進正確的位置」，讓語言能在那個位置上顯化出你要的答案。雖然我不懂 LLM，不過就我學到的概念，感覺用 GPS 來類比似乎是有點87%的像哈～

三顆衛星

用 GPS 定位來想像。一顆衛星，只能告訴你，你大概在「某個距離」之外。

到底身在何處的可能性還很大，這時要說正確「定位」是沒有意義的。

現在有兩顆衛星，可以縮小範圍，你落在兩個距離圈的交會處。

方向開始浮現，但還是有點模糊，畢竟定位結果還是有兩個甚至多個合理位置。

這正是我們彼此還是可能發生誤解的地方。

我們以為「語境給夠了」，但其實語意仍然在一個「合理但不確定」的區域裡漂移。

真正能讓定位成功的，還得要通過第三顆衛星的幫忙。

當第三顆衛星出現時，所有可能性會突然塌縮。

不是因為多了資訊，而是因為條件終於足夠交會成一個點。

對語意來說，這三顆衛星通常分別是：

• 詞本身帶來的可能性
• 語境提供的範圍限制
• 語者的意圖與既有經驗所形成的方向
  比如說你問「你們公司的招牌菜是什麼？」這時候它很可能就不是一道真的菜了。

少了其中任何一顆衛星，語意就只能停留在「看似合理」的區域，

而不是「真正被你想指向的那個意思」。

AI 時代

就我的理解，LLM 運作的本質上就是在做「語境下的生成」。
你給它的每一句話，都不只是文字，而是在改變它的定位條件：

把它推向某個語意區域、某種風格、某條推論路徑。

你越能提供正確語境，就越能把模型帶到「正確的文字接龍空間」裡。
你越含糊，就越容易得到看似合理、但其實偏移的回答。
因此，「語意」不再只是語言學名詞，在 AI 時代大概可以說是每個人的基本生存技能吧！

Prompting Engineering?? Context Engineering?? XDDD

回到招牌菜

讓我們回到一開始的「招牌菜」。
餐廳不同，定位不同。語境不同，顯化的結果也不同了～
你問話的意圖不同，答案甚至會走向完全不同的方向。

Maybe 我可以很簡略地以為：語意是一種定位技術吧 XDDD
而在 AI 時代，這門技術會決定你能走到哪裡～（至少我是這麼認為啦！）