浙江省温州市环大罗山联盟2026-2027学年高二上学期11月期中语文试题

本文约20051字。

浙江温州市环大罗山联盟2026-2027学年高二上学期11月期中语文试题

一、现代文阅读

1、阅读下面的文字，完成小题。

材料一：

近来，“不要对AI说谢谢”的观点引发热议。支持者认为，单独发送一句“谢谢”会触发AI新一轮计算，消耗电力与水资源，带来不必要的资源浪费。这一讨论提醒公众关注人工智能背后隐藏的资源成本，具有积极意义，但将减耗压力转嫁到普通用户一句礼貌用语上，未免本末倒置。

我们首先要厘清算力消耗的真实分布。大语言模型的资源消耗，大头集中在前期模型预训练，以及企业端大规模自动化批量调用。训练千亿参数大模型，需要连续数周不间断运算，配套庞大冷却系统，耗费巨量水电；企业批量处理文件、自动抓取生成文本，成千上万次请求同步运行，才是能耗的主要来源。与之相比，普通用户日常零散对话结束后单独发送的一句“谢谢”，带来的额外能耗在数据中心全年总能耗中占比极低。仅仅依靠普通用户省略一句道谢，对全社会节能的贡献几乎可以忽略不计。

节约算力，主体责任在技术研发方，而非普通使用者。技术厂商完全可以优化识别机制，当系统识别到用户单独发送“谢谢”“辛苦了”这类没有新任务的收尾短句时，不再启动完整的大模型推理，直接返回预设简短应答，从技术源头消除额外能耗。把节能减排的责任分摊到每一个普通人，要求人们改变长期形成的社交习惯，本质上是一种责任错配。

对AI说谢谢，从来不是向机器表达敬意，而是守住人自身的文明修养。当我们与AI对话时不自觉使用礼貌用语，是人类长期社会交往沉淀下来的本能。在高频批量处理任务的场景下，精简指令、剔除无关修饰，确实可以减少冗余计算，提升任务精准度。但我们不能为了追求极致工具效率，简化甚至舍弃人类的文明自觉。工具是为人服务的，人的修养不必为工具让步。

这场争论的核心，不在于一句话消耗多少水电，而在于如何定位人与智能工具的关系。AI是高效的工具，我们当然可以追求交互的简洁高效；但作为使用工具的人，我们依然拥有选择保持善意、维持文明体面的权利。工具理性与人文温情并非对立，不必非此即彼。技术进步的目标，不该是改造人的品性去适配机器，而应当优化技术，包容人的情感与文明习惯。

（摘编自王磊《不必苛责对AI说谢谢，技术节约不能简化人的修养》）

材料二：

在人际沟通中，礼貌用语通常能获得更高的配合度与沟通效率，而粗鲁表达易引发反感，进而降低回复质量。本研究在英语、中文与日语三类任务中，评估了指令的礼貌性对大语言模型表现的作用。

研究表明，中文场景与英文场景类似，大语言模型也存在偏好礼貌指令的趋势，但也存在一些差异。模型I在礼貌级别1时得分最低，表现显著差于其他级别。此外，较低的礼貌级别2也显著低于级别6、5、4和3。然而，级别7的得分同样偏低，显著落后于除级别1外的所有级别。模型Ⅱ表现稳定，仅在礼貌级别7和6时出现得分下降。模型I和模型Ⅱ在过度礼貌的指令中得分下降，可能是因为预训练时中文考试题目本身不带有礼貌表述，导致模型对这类表达的适配性较差。模型Ⅲ从礼貌级别7到级别1呈现明显的下降趋势。模型Ⅲ的主要预训练语言是中文，因此可能对中文的礼貌程度变化更为敏感。

附：指令（中文）礼貌程度分级表

礼貌程度

给AI的指令

7

可否请您总结下面的文章呢？您可以只写两三句话。您无需写得更长。

6

可否请您总结下面的文章呢？您只需要写两三句话，无需写得更长。

5

请您总结下面的文章。请您只写两三句话。不必写得更长。

4

请总结下面的文章。请只写两三句话，不要写得更长。

3

总结下面的文章。只写两三句话，不要写得更长。

2

现要求你总结下面的文章。要求只写两三句话，不得写得更长。

1

你给我总结下面的文章。只准你写两三句话，别让我看你写得更长。

（摘译自尹子旗等《我们应当尊重大型语言模型吗？——指令礼貌程度对大型语言模型性能影响的跨语言研究》）

材料三：

本研究以国内主流中文大语言模型为对象，设置多组对照实验，探究用户礼貌表达对模型输出质量、算力开销、用户心理感受三重维度的综合影响，厘清AI交互场景中礼貌用语的适用边界。研究将礼貌表达分为两类：一类是独立收尾礼貌语句，即任务完成后单独发送“谢谢”；另一类是内嵌在任务指令中的礼貌修饰，如“麻烦你概括下面文段”。

实验显示，两类礼貌表达的影响差异显著。独立收尾的道谢属于全新交互请求，会触发模型新一轮完整推理，产生额外算力消耗，且无法优化本次任务结果。而嵌入指令内部的礼貌修饰，不会新增一轮请求，部分中文模型在这类温和指令下，输出文本的流畅度会小幅提升。究其原因，部分训练语料本身带有委婉表述，模型对此类语言风格适配度更高。

从心理层面看，人们对AI使用礼貌用语，源于人类社交认知的自然迁移。人脑会将具备对话能力的智能体拟人化，把AI的文字反馈视作社交回应，下意识沿用现实社交习惯。这种行为并非多余，它可以降低用户交互焦虑，弱化工具使用的生硬感，提升长期交互的心理舒适度。在情绪陪伴、心理疏导场景，礼貌交互带来的人文价值，难以用能耗数字衡量。

研究还指出，评判礼貌表达不能一概而论：大规模自动化批量调用场景，应剔除冗余礼貌表述，降低资源消耗；面向普通个体日常对话场景，不必强制限制用户的礼貌表达，需要平衡算力成本与用户心理人文需求。

（摘编自陈默、张一帆《大语言模型交互中用户礼貌表达的心理效应与成本边界》）

（1）下列对材料相关内容的理解和分析，不正确的一项是（?????）

A．普通用户单次向AI发送道谢语句能耗极低，AI算力资源消耗的核心来源是模型前期预训练与企业大规模批量调用行为。

B．多数中文大语言模型对极端粗鲁指令适配性最差，过度礼貌的指令也会导致部分模型输出质量下滑，可能适配训练语料不足是重要原因。

C．内嵌在任务指令中的礼貌修饰会增加模型算力消耗、降低输出质量，而对话结束后单独发送的礼貌用语反而能小幅优化文本流畅度。

D．用户对AI使用礼貌用语是人类社交本能的迁移，能够缓解交互焦虑，在情感陪伴类场景中，其人文价值不能用算力损耗的工具成本衡量。

（2）根据材料内容，下列说法正确的一项是（?????）

A．任务指令中过多的礼貌修饰语，会占用模型解析资源、干扰核心任务，因此所有AI模型的输出精准度都会明显下降。

B．不同大语言模型对中文礼貌指令的反应存在区别，主要预训练语言为中文的模型，可能对中文礼貌程度变化更为敏感。

C．普通用户日常与AI礼貌交互的人文价值极高，这意味着我们可以无视AI运行过程中产生的电力与水资源损耗。

D．精简对话指令、彻底摒弃所有礼貌用语，是解决大语言模型算力浪费、能耗过高的问题的根本途径。

（3）根据材料二，以下结论错误的一项是（?????）

A．不同大语言模型对指令礼貌程度变化的敏感度存在差异，这与模型的预训练语言背景有关。

B．大语言模型在中文场景中的表现，总体呈现出“礼貌程度越高，任务表现越优秀”的规律。

C．指令的礼貌程度会对大语言模型回复质量产生影响，这一定程度上映射了人类的社会行为特征。

D．该研究表明，在大语言模型的研发与语料库构建过程中，将文化背景纳入考量范围是有意义的。

（4）围绕“对AI说谢谢”这一话题，三则材料从哪些方面表达了认识？请简要概括。

（5）某中学研究性学习小组开展“AI交互中的礼貌用语”专题访谈，小组第一个访谈问题是：“单独对AI发送‘谢谢’为什么会带来额外的资源消耗？”请结合三则材料，对某AI公司的工程师再提出两个访谈问题，并分别阐明提问的理由。

2、阅读下面的文字，完成小题。

清水里的刀子①（节选）

石舒清

四十日②的前三天，晨光给高高的树梢上淡淡地涂了一抹金色。无数的麻雀在巨大的树冠里异常激越地吵着，让人的心里荡开一粼一粼很温馨的银波。马子善老人正在离