财π新闻 综合新浪网2026年10月7日报道，近期大量开发者发现，包括Claude在内的多种AI模型在进行编程或输出交付汇报时，表达能力出现集体倒退，大量黑话和非人类化表达频繁出现，背后的核心原因是模型厂商为了节省算力和Token消耗，将AI的思考过程压缩成极度精简的特殊语言。在这一行业普遍趋势下，谷歌Gemini模型仍能保持流畅自然的人类语言表达，成为当前少数能让用户顺畅沟通的AI产品。

AI语言非人类化现象的行业现状

近期全球开发者普遍反馈，但凡和编程相关的AI模型，几乎都出现了表达能力退化的情况，原本通顺易懂的交付汇报变成了类似加密电报的内容，大量开发者表示需要花费额外精力解读AI输出的内容，甚至有用户调侃要请验尸官来代码库排查这些晦涩表达的真实含义。这类非人类化的表达并非偶然出现，而是模型厂商主动调整优化策略的结果。

为了减少Token消耗，不少模型厂商故意将AI的思考过程调整为被开发者戏称为“山顶洞语”的极度精简表达，OpenAI是最早推行这类优化的厂商之一。此前有开发者偶然解锁了GPT隐藏的思维链内容，发现其内部推演过程已经完全脱离常规人类语言，所有不影响核心意义传递的词汇都被直接省略。这种优化带来的效果十分显著，同样的信息，精简后的“穴居人语言”Token消耗量比常规白话文整整减少70%，推理效率大幅提升，这也成为部分厂商算力资源相对充足的核心原因之一。

Claude在很长一段时间内都坚持使用自然语言风格输出思维链内容，直到Opus 4.6版本之后也加入了这类优化行列，自此之后也不再输出符合常规人类阅读习惯的内容。受行业整体趋势影响，不仅模型厂商做出了这类调整，不少用户也开始主动适应这种精简表达，GitHub上名为CaveMan的开源技能项目专门用于教AI输出这类极度精简的内容，该项目热度极高，已经累计获得104K星星，其核心逻辑就是能用一个字表达的内容，绝对不会使用两个字。

文言文作为AI压缩语言的独特潜力

顺着精简表达的思路延伸，不少开发者发现中文文言文天然具备极高的信息密度，完全可以作为更高效的AI压缩语言使用。中文文言文是人类历史上少有的在非计算机时代就被系统性压缩过的自然语言，依托中文象形文字的特性，单个汉字往往就能承载完整的概念或动作，天生比拼音文字更节省表达空间。古代为了在有限的竹简篇幅内记录更多内容，古人进一步对语言进行压缩，通过省略主语、助词、调整固定语序的方式，让文言文的信息密度达到了极高水平。

对比《论语》中的经典语句就能直观感受到这种差异，“三人行，必有我师焉。择其善者而从之，其不善者而改之”，短短二十余字就传递出完整的语义，转换成白话文之后篇幅会大幅增加，Token消耗也会随之显著提升。不少开发者已经在Vibe Coding场景中尝试使用文言文作为交互语言，实测反馈显示这种方式能大幅降低Token消耗，实际使用效果十分出色。

文言文在AI领域的应用并非近期才出现的新鲜概念，2019年开发者黄令东就已经基于文言文的逻辑特性开发出了名为wenyan-lang的编程语言，整个语言体系完全按照文言文的文体和语气设计，字符表中仅包含繁体中文和引号，生成的代码内容哪怕放到千年前，熟悉文言文的古人也能读懂。该项目发布后迅速引发行业关注，目前在GitHub上已经累计获得20K星星，直接证实了文言文在低Token压缩和逻辑表达上的独特优势。

谷歌Gemini保持自然语言表达的行业表现

在全球AI表达能力因算力优化而普遍大幅下降的行业背景下，谷歌的Gemini模型被网友戏称为“美国豆包”，它始终保持着流畅、自然的人类说话方式，不会输出各类晦涩难懂的黑话内容。Gemini的输出文本在视觉层级、排版设计上表现优异，能够有效去除冗余噪音并提供清晰的信息信号，是当前少数能让用户无需额外解读就顺畅沟通的AI产品。

尽管此前有部分用户反馈Gemini在特定任务场景下存在性能波动，但在日常人机交互的语言表达层面，Gemini始终没有跟随行业趋势对输出内容进行过度压缩，依然坚持输出符合常规人类阅读习惯的自然语言。这种特性让它在需要清晰传递信息的场景中具备独特优势，用户不需要花费额外精力去拆解AI输出的精简黑话，就能直接获取完整准确的内容。

不少开发者表示，在其他模型都开始输出非人类化内容的当下，Gemini的自然语言表达体验显得尤为珍贵，尤其是在需要快速获取信息、开展日常沟通的场景中，Gemini的输出效率反而因为无需二次解读变得更高。这种不盲目追求极致Token压缩的产品策略，让Gemini在当前的AI市场中形成了差异化的使用体验，收获了大量偏好自然交互的用户认可。

古典语言在现代AI领域的开发价值

文言文的高压缩特性，使其非常适合作为AI思维链和提示词工程的载体，古人总结出的文言文表达逻辑，在某种程度上恰好契合了现代AI减少Token消耗的技术需求，展现出古典语言在现代人工智能领域的全新应用价值。不同于拉丁语、古希腊语、梵文等其他同样具备悠久历史的古典语言，中文文言文的核心设计逻辑就是极致压缩信息密度，这和当前AI行业降低算力成本、提升推理效率的发展方向高度匹配。

目前已经有不少开发者开始尝试将文言文融入AI工作流中，部分版本的CaveMan项目就专门设置了wenyan模式，依托文言文的高信息密度实现更高效的Token压缩。实测数据显示，使用文言文模式处理开发者的项目笔记、偏好设置等记忆文件，能够实现最高接近60%的Token节省比例，这种节省是每一次会话启动时都能生效的长期收益，能够持续降低AI运行的算力成本。

这类来自千年前的古典语言，在人工智能时代找到了全新的应用场景，既没有改变古典语言本身的文化内核，又为AI行业的成本优化提供了全新的思路，让传统语言文化和前沿技术发展形成了奇妙的呼应。

(编辑：吕文)