​​大语言模型（LLM）通过数据驱动的语言生成机制，直接挑战了语言学中先天语言能力、普遍语法等核心理论，并引发了对语言本质理解的重新思考。​​其表现出的“涌现能力”和统计学习模式，与乔姆斯基学派主张的生物遗传语言机能形成鲜明对立，同时模糊了语言理解与模仿的边界，推动语言学向跨学科融合方向发展。

1. ​​语言习得机制：先天论与数据驱动的对立​​
   传统语言学认为人类语言能力依赖先天的“语言机能”，儿童通过有限输入即可掌握复杂语法（如“贫乏输入现象”）。而大语言模型仅通过海量数据训练即可生成流畅语言，证明语言能力可能无需预设规则，颠覆了先天论假设。

2. ​​语言生成原理：普遍语法 vs 向量表示​​
   生成语言学提出“普遍语法”是语言共性的基础，递归性是其核心特征。但大语言模型通过神经网络中的高维向量运算生成语言，完全绕过语法规则，仅依赖统计模式匹配。这种差异质疑了语法规则的普适性。

3. ​​语言理解的本质：模仿还是认知？​​
   大语言模型常出现“幻觉”（如虚构事实），被批评为无意义的符号拼凑。但支持者认为其向量交互隐含逻辑推理，类似人类非故意虚构行为。这种争议迫使语言学重新定义“理解”的边界。

4. ​​研究范式的颠覆：从规则驱动到数据驱动​​
   传统语言学依赖人工标注和有限样本，而大语言模型通过无监督学习从全量数据中提取模式，促使语言学转向计算实证方法，并与认知科学、神经科学交叉融合。

​​未来语言学需在规则与数据、人类与机器认知的张力中寻找平衡点。​​大语言模型既是挑战者，也是新工具，其发展将持续推动语言本质研究的范式革新。