完美英语的代价：GenAI 支持的二语写作中的语用扁平化和作者声音的消除

将生成式人工智能 (GenAI) 集成到语言学习中，为第二语言 (L2) 作家提供了强大的文本优化工具。然而，追求母语般的流利往往会牺牲社交语用的多样性。本研究调查“实用主义扁平化”——系统地消除文化偏好的礼貌和作者立场——对 ICNALE 语料库中中国 B2 级大学生的议论文进行了比较分析。原始文本通过四个领先的 大语言模型 的 API 在零温度设置下进行了打磨，以实现可重复性。研究结果揭示了语义保存悖论中微妙的“维度分歧”。虽然模型纠正了词汇语法错误并保留了命题意义，但社会语用干预却存​​在分歧。在交互维度中，所有模型都显示对话参与标记的急剧崩溃，将协商的话语转变为独白断言。相反，在认知立场维度中，模型显示了基于架构的可变性：一些积极地删除了认知标记，而另一些则强化了尝试性对冲，作为脱离语境的算法谨慎。这证实了虽然 GenAI 提高了准确性，但它系统地将 L2 作家独特的修辞身份重写为同质化的英美范式。我们认为，未来的教学必须超越错误纠正，倡导批判性人工智能素养，使多语言作家能够使用 GenAI 来增强语言能力，同时维护社会语用多样性和修辞机构。