《Cognition》：Moore perspective-taking: An experimental investigation of the acceptability of Moorean conjunctions
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为解答为何“正在下雨，但我不知道”这类看似矛盾但语义上可同时为真的“摩尔合取句”不被接受，研究人员开展了一项关于摩尔悖论接受度的实验研究。该研究通过6项实验，证实了其缺陷源于语用而非语义，是心智解读这一社会认知过程的产物，揭示了语言与社交思维的深层关联。
想象一下，如果有人对你说：“正在下雨，但我不这么认为。”这句话听起来会有点奇怪甚至矛盾，尽管从字面上看，天在下雨和说话人不知道下雨这两件事可以同时为真。这就是由哲学家G.E.摩尔最早提出的著名悖论，被称为“摩尔悖论”，而包含这类结构的句子则被称为“摩尔合取句”（Moorean conjunctions）。在超过80年的时间里，语言学和哲学领域的学者们一直在探讨，为什么人们在陈述一个事实的同时，却又否认自己知道或相信这个事实，会显得如此不协调。然而，尽管理论探讨层出不穷，相关的实证研究却极为匮乏。要深入理解这一语言现象，我们必须探究其背后的认知机制：这种不协调感是源于句子本身的意义（语义矛盾），还是与对话的使用方式有关（语用矛盾）？更为关键的是，在理解一个陈述句时，听者会自发地将一种信念或知识态度（一种“命题态度”）归因于说话者，这个过程是自动发生的，还是需要经过一系列关于说话者意图的推理？这项发表在《Cognition》上的研究，首次对成年人进行了系统性的实验调查，旨在通过检验摩尔合取句的“不可接受性”的本质和程度，来裁决关于该悖论的不同理论解释，并加深我们对社会认知如何参与自然语言理解的认识。
研究者们采用了“接受度评定”这一关键技术方法。他们在线上平台Prolific招募了共600名以英语为母语的参与者。在实验中，参与者被要求对呈现的句子（包括摩尔合取句、语义矛盾句和恰当连贯的合取句）在1-7的量表上进行“不可接受”到“可接受”的评分。研究通过一系列实验，系统操纵了多个变量，包括句子陈述者（名为Peter的人 vs. 人工智能ChatGPT）、第一个分句的话题（关于天气的一次性事件 vs. 关于火车到站的常规事件）、第一个分句的时态（现在进行时 vs. 现在习惯时）、第二个分句中态度动词的类型（know vs. think/believe）、否定的位置（作用于主要动词 vs. 嵌入补语从句）以及是否添加视角副词“personally”。
实验1a与1b：确立缺陷性质与自动性
研究首先比较了摩尔合取句与语义矛盾句（如“正在下雨，但没下”）以及恰当合取句（如“正在下雨，但没关系”）的接受度。结果显示，摩尔合取句被认为比语义矛盾句更可接受，但比恰当合取句更不可接受。这表明其缺陷本质上是语用的，而非语义的。当陈述者被设定为缺乏心理状态的人工智能ChatGPT时，摩尔合取句的不可接受性依然存在，甚至在某些条件下其接受度与人类陈述者时相当。即使通过问卷明确提醒参与者ChatGPT没有信念和意图（实验1b），这一模式依然成立。这一结果支持了“自动解释”的观点，即态度归因是解读陈述句时自发的，而非通过推理说话者是否合作或有承诺而衍生的。
实验2a与2b：视点采纳的诱发
后续实验探讨了是否可以通过诱发“视点转换”来提高摩尔合取句的接受度。研究者假设，如果第一个分句的陈述可以被理解为来自说话者之外的视角（例如，火车时刻表），那么与第二个分句中说话者对自己态度的否认之间的冲突就会减弱。实验操纵了话题（天气vs.火车）、时态（进行时vs.习惯时）和否定位置。结果表明，当第一个分句描述一个常规事件（如“火车中午到达”）并使用习惯现在时，且第二个分句的否定是嵌入式的（如“但我知道它不会”）时，句子的接受度显著提高。实验2b进一步证实，习惯时态本身就是诱发视点转换的有效线索，而常规事件的话题则具有额外的促进作用。
实验3：多重线索叠加
实验3在常规事件和习惯时态的基础上，进一步在第二个分句中加入了视角副词“personally”（如“火车中午到达，但我个人认为它不会”），并同时使用嵌入式否定。这种结合了多重视点转换线索的句子在所有摩尔合取句中获得了最高接受度。然而，即便如此，其接受度仍然显著低于完全恰当的基线句子。这说明，虽然视角转换可以缓解，但并不能完全消除摩尔合合取句固有的不协调感。
实验4：控制度的作用与可推广性
最后的实验使用了新的词汇表达，并聚焦于说话者对所述常规事件的控制程度。比较了关于“闹钟响”、“邮件到”和“课程开始”的句子。结果发现，当说话者对事件的控制度越低（如“课程开始”），摩尔合取句的接受度相对越高。这支持了之前的发现，即当陈述内容更可能源于外部视角时，视点转换更容易发生，从而提高了句子的可接受性。
该系列研究得出了清晰有力的结论。首先，摩尔合取句的缺陷是语用性的，其不可接受程度介于语义矛盾和恰当话语之间。其次，态度归因过程很可能是自动的，它甚至会在面对明显缺乏心理状态的人工智能说话者时被触发。最后，通过操纵语言特征来诱发“视点转换”，可以显著提高摩尔合取句的接受度，其中常规事件主题、习惯时态、嵌入式否定以及“personally”等副词都是有效的线索，但它们共同作用也未能使这类句子变得完全自然。这些发现支持了将摩尔悖论解释为“心智解读”（mindreading）副产品的观点。心智解读是我们追踪他人心理状态的关键社会认知能力，是使用和理解语言不可或缺的一部分。当听到一个陈述时，我们会自动将一种信念或知识态度归因于说话者。而摩尔合取句的第二分句明确否认了这一被自动归因的态度，从而产生了矛盾感。这项研究不仅为长期悬而未决的哲学和语言学争论提供了关键的实证证据，更重要的是，它将摩尔悖论定位为一个研究语言理解与社会认知（social cognition）相互作用的理想窗口，揭示了人类这两种基本能力之间深刻的内在联系。
