共22题，约16710字。

　　广东东莞市三校联考2025-2026学年高二下学期7月期末语文试题
　　一、现代文阅读
　　阅读下面的文字，完成下面小题。
　　近年来，DeepSeek、ChatGPT等大语言模型相继集成文档解析与阅读功能，用户可通过问答对话、段落摘要、思维导图等实现对阅读文本的快速掌握。这种工具一般被称为“AI阅读助手”，又名“AI伴读”。在理想情况下，“AI伴读”体现为人机共读的模式，即由机器负责处理结构化和重复性的文本解析工作，人类则专注于需要深度理解、批判性思考和创造性阐释的高阶认知任务，形成“机器预处理——人类精加工”的良性反馈机制。持技术乐观主义的学者认为，AI阅读工具有助于加快人们的信息处理速度；而持批判态度的学者则关注技术可能导致的阅读能力退化风险，呼吁维护人的主体性和能动性。有人担忧，“AI伴读”撼动了“以人为本”的阅读本体结构，将原本基于身体感知、语境解读与意义建构的阅读活动，部分转化为算法计算与概率推理驱动的中介化阅读，尤其在青年用户群体中，AI已不再是辅助工具，而是已深度嵌入知识获取、思维建构及语言表达各个环节，演化成为一种日常使用习惯。
　　现实中，AI阅读工具让用户无须通读文献即可获取摘要和观点，这种方式虽然极大地提高了人们的阅读效率，却给用户带来了认知的潜在危机。
　　一是杂合式生成：语义拼贴造成理解偏误
　　大语言模型的生成机制本质上是一种杂合式生成，它从多源语料中提取语义单位并加以组合，在概率驱动的基础上推断生成内容的下一个词语。与人类作者基于整体逻辑与语义结构组织内容不同，AI生成的文本往往呈现出语义拼贴的特征，其输出内容并非源自某一明确作者或知识体系，而是一种去中心化、复合型内容。这种杂合性既是技术高效整合知识资源的表征，也反映出AI介入下知识构建逻辑的整体缺陷。
　　AI对文本的解读本身并非具有个体意识的深度阅读行为，而是技术系统通过分布式语义建模对文本进行的再生产过程。这种杂合式内容生成在提升知识整合效率的同时，也带来了理解偏误的潜在风险。AI生成内容由于生成过程缺乏对知识发展脉络的明确把握和呈现，语义片段可能源自不同理论框架以及文化语境，拼贴式整合容易造成逻辑跳跃、观点混杂，因此会对用户完整理解原始文本产生误导。此外，AI的生成结果往往缺少对上下文的深度把握与批判思考，导致内容在准确性方面存在风险，尤其是部分用户缺乏对AI的警惕性和辨别能力，将AI输出内容视为权威答案而照单全收，从长远来看，这可能会降低人的主体判断能力和对真理进行探究的动力。
　　二是镜像式生成：可信幻象削弱认知判断
　　镜像式生成是指AI根据用户输入语言的风格和语义内容进行反馈式输出的形式与机制。
　　在传统阅读活动中，阅读后的表达通常是阅读的最终环节，并成为人们思想碰撞、知识拓展以及自我提升的重要表征；而在智能阅读中，用户对话界面促使“阅读表达”成为阅读过程的起点，阅读模式也以提问和不断追问为驱动力。在这一背景下，问商的重要性有所提升，其指向用户对提问技巧的有效运用。具备高问商的用户一般能够通过细致入微的问题设计，引导AI生成更具针对性与层次感的内容。换句话说，用户对AI生成内容的把控能力决定了内容生成的质量。
　　然而，这种强反馈的作用方式既可能通过人机协作提升内容输出质量，也可能导致AI幻象的生成，即AI阅读工具通过对大量语料库的深度学习，能够生成看起来语义完整、逻辑清晰的相关内容，使得用户因很难分辨其真伪优劣，而对其产生信任，从而构建出一种“可信幻象”。用户在使用智能阅读工具时的可信感，实际上源于生成文本语义结构的逻辑自洽，而非内容背后的事实依据与原始语境。此外，人们在使用AI查询信息与获取知识时，往往带有一定的认知期待，即期望AI能够快速提供简明、准确且具有信息增益价值的内容。如若生成文本的“拟真性”在多轮互动后，逐渐内化为用户认知中的“真实感”，久而久之，人们不仅会对AI生成内容形成路径依赖，还可能进一步降低对事实核查与逻辑推演的主动性和判断力。
　　三是概率式生成：平均计算导致同化风险
　　程序化现实的核心特征在于，通过数据算法与概率计算，技术设备可以对个体行为进行概率性预测与调控，从而构建出一种平均化的“程序世界”。
　　概率式生成指向大语言模型依据概率分布预测并生成文本的机制，即算法通过对大量数据样本进行模式捕捉与特征提炼，将语言内容进行结构化处理，以出现频次最高的词汇或短语作为内容输出的优先选择。这种基于平均计算的生成方式虽在形式上保证了内容的一致性与流畅性，却在实质上忽略了文本的细节与独特性，使得生成的内容呈现出普遍、均质的特征。均质化内容的生成逻辑不仅关联着信息呈现模式，也潜隐着多重风险与困境。当用户长期依赖AI生成的内容进行阅读，其所接收的信息往往是数据集中频次最高的观点、表达与逻辑。长此以往，人们对异质性内容的敏感度会被削弱，自身的知识系统被逐步封闭于高频知识与核心观点之中。此外，AI更倾向于呈现结构完整、观点统一的文本内容，而忽视对文本内在矛盾与语境差异的深度挖掘，这种生成逻辑会导致用户对主流观点的盲目依赖，从而削弱其对异见信息的批判能力。
　　因此，在享受智能阅读的便捷之时，人们也需警惕概率式生成导致的种种风险，避免年轻一代的阅读理解陷入机械化、单一化的困境。
　　（摘编自贺艳、李慧敏《中介化阅读：“AI伴读”的技术逻辑、认知风险与修复路径》）
　　1．下列关于原文内容的理解和分析，不正确的一项是（    ）
　　A．“AI伴读”的理想模式是人机共读，机器负责结构化、重复性的文本解析，人类专注于高阶认知任务，形成良性反馈机制。
　　B．持批判态度的学者认为AI阅读工具可能导致阅读能力退化，担忧其撼动“以人为本”的阅读本体结构，削弱人的主体性。
　　C．AI杂合式生成的内容源自多源语料的语义拼贴，缺乏明确的作者和知识体系，因此无法为用户提供有价值的知识参考。
　　D．长期依赖AI概率式生成的内容，会让用户逐渐封闭于高频知识和核心观点中，削弱对异质性内容的敏感度和批判能力。
　　2．下列对原文论证的相关分析，正确的一项是（    ）
　　A．文章以“AI伴读”的内涵切入话题，并举学界不同立场的看法，自然引出了对智能阅读认知隐患的深层剖析。
　　B．文章先破后立，先批判了技术乐观主义的观点，而后深入分析了AI伴读为何会导致阅读能力退化，体现了较强的思辨性。
　　C．在分析镜像式生成时，文章对比传统阅读与智能阅读的差异，目的是论证“问商”对AI生成内容质量的决定性作用。
　　D．文章结尾的总结，强调了要警惕“AI伴读”的风险，尤其是对年轻一代的影响，这是在用举例论证强化中心论点。
　　3．下列图示，最能正确反映原文逻辑关系的一项是（    ）
　　A．AI伴读认知危机→杂合式生成→概率式生成→避免陷入困境
　　B．AI伴读功能→大语言模型的三种生成机制→衍生的认知危机
　　C．AI伴读功能→三种生成机制→产生可信幻象→造成思维同化
　　D．AI伴读理想模式→两种态度→三种生成机制和对应认知危机
　　4．如今，“AI伴读”已成为大势所趋，但它仍不可避免地存在文中所述的各类认知风险。请结合原文内容，就如何规避这些认知风险，给出合理可行的建议。
　　5．当下社会盛行碎片化浅阅读，不少青年习惯于依靠“AI伴读”接收算法筛选、整合好的现成信息，逐渐放弃沉浸式的整本书深度研读。请结合本文观点，谈谈坚持整本书深度阅读的意义。
　　阅读下面的文字，完成下面小题。
　　一句顶一万句
　　刘震云
　　种地的整天和牲口、庄稼打交道，本该不爱说话，但老韩一天得说几千句话。一个不爱说话，一个爱说话，本不该成为好朋友，但两人有共同的爱好，爱上山打兔，爱唱上党梆子。为了一个唱戏，两人走到了一起。
　　老丁平日不爱说话，但一到唱戏，像换了一个人，口舌翻飞，字正腔圆，精神焕发。两人本是朋友，两家的老小也走得近。老丁的小女儿胭脂