在當前數位科技的主流敘事中，語言常被簡化為可編碼、傳輸與儲存的訊息載體。然而，若以太魯閣族（Truku）的語言觀點審視，這種將語言視為「代碼」的理解，實則遺漏了語言最關鍵的本質，身體的直接參與。本文希望透過重組論證結構與深化案例，探討 Truku 語中關於空間感知（hini）與語音行動（kari）的核心概念，並以此對照當代人工智慧（AI）在處理原住民知識時，因缺乏「身體感」而導致的數據失真與認識上的盲點。
一、 坐標的虛構與身體的真實：重新定義「位置」
現代科技習慣依賴全球定位系統（GPS）來定義空間，將「位置」轉化為一組與人無關的經緯度數值。在這種邏輯下，地點是絕對的、幾何學上的點。然而，在 Truku 的認知體系中，空間從未獨立於人存在，它是一個以身體為錨點的感知場域。
1. 以身體為測量原點的空間技術
Truku 語中的指示代詞系統，並非單純的方位詞，而是一套嚴密的「身體雷達」系統。它依據說話者的生理位置與視線範圍，將空間劃分為三個層次：
- hini（此在/這裡）：這不單指腳下的土地，更指涉「我身體所在且觸手可及」的範圍。它標記著生命的具體在場，包含了周遭的氣味、溫度與觸覺。
- hiya（彼處）：指視線所及，但身體無法立即接觸的距離。
- ga/gaga（遠方/彼端）：指涉遙遠的、視線之外的，甚至包含記憶中或祖靈存在的空間。
[實例擴展]： 當一位獵人在山林中說出「獵物在 hini」時，這句話包含的資訊量遠超乎英語的 "here"。
- AI 的理解：將 "here" 標記為地圖上的一個虛擬座標點。
- Truku 的真實：hini 包含了獵人手指的指向、眼神聚焦的深度、當下風吹過皮膚的方向，以及周遭植被的氣味。這是一個充滿動態資訊的「立體場域」，而非地圖上扁平的點。
因此，當 AI 將 hini 翻譯為 here 時，它實際上過濾掉了所有環境脈絡與身體姿態，是語義損失，也是對空間真實感的剝奪。
二、 聲音即行動：超越描述的語音能量
在現代語言學或自然語言處理中，擬聲詞常被視為邊緣的、裝飾性的元素。在 Truku 的語境下，kari（語音/話語） 除了用來描述世界，聲音本身就是一種介入現實、轉化物質的能量形式。
1. 擬聲詞作為具身記憶的載體
透過分析神話《小米與山麻雀》（Smbu hidaw 相關脈絡），我們可以發現擬聲詞承載了高度壓縮的物理與心理狀態：
- pit! pit! pit!（轉化的聲音）： 這是模仿小米在鍋中受熱爆裂的聲響。在文化語境中，這個聲音攜帶了「熱能」、「壓力」以及「物質形態改變」的瞬間動態。聽到這個聲音，族人的身體會本能地喚起對烹飪熱氣的觸覺記憶，以及食物從生到熟的轉化過程。
- wiq!（邊界的崩解）： 這是驚叫聲，也是神話中懶人變為猴子的叫聲。這個單音節詞彙並非無意義的噪音，它標記了從「人」退化為「動物」的劇烈身心轉折。它壓縮了極度的恐懼、肌肉的痙攣，以及社會秩序崩解的瞬間。
2. AI 的「語音除魅」
當前的 AI 模型在處理這類詞彙時，往往將其歸類為「噪音」或簡單對應為物理聲響（如 explosion sound）。這種處理方式剝離了聲音背後的能量與文化隱喻，形成了一種「語音的除魅」。對於 Truku 而言，發出聲音（如禱詞或呼喊）本身就是創造世界的技術行動，而非被動的紀錄。
三、 內建倫理的語法：無法隱身的身體
不同於英語或現代漢語常透過被動語態隱藏施事者（例如：「政策被制定了」，卻不說是誰制定的），Truku 語的語法結構強迫說話者必須時刻交代「身體」與「事件」的關係。
焦點系統中的身體覺察
Truku 語複雜的焦點/語態系統，實際上是一套關於責任的語法：
- 主事焦點：強調身體的主動介入（例如 tminun，正在織布的人）。
- 受事焦點：強調物質被身體勞動所轉化的結果（例如織好的布）。
- 處所焦點：強調身體所在的場域（hini）。
這意味著，語言的使用者無法從事件中抽離。你必須明確指出是誰的身體在行動、在哪裡行動、以及行動對物質造成了什麼改變。這是一種內建於語言結構中的關係倫理，你必須為你身體的每一次介入負責。相較之下，AI 生成的文本往往充滿了去脈絡化的資訊，缺乏這種對「主體位置」的強制性交代。
四、 技術的異化：線性預測與流動生成的對立
1. 弓箭與無人機：身體感的存廢
從神話《射日》中，我們可以對比兩種技術觀：
- Truku 的技術（弓箭）：當英雄拉開弓（aga）時，除了在操作外在工具，也是身體感知的延伸。他必須感受木頭（qhuni）的張力、風（qbihul）的流動以及自身肌肉的極限。hini（當下空間）是透過這些身體行動（拉弓、流汗）被動態生產出來的。
- 現代自動化技術（無人機）：AI 控制的無人機可以精確計算彈道並打擊目標，但它無法「感知」風的撫摸或弓弦勒進手指的痛感。
2. 認識的暴力：將「活」知識變為「死」數據
生成式 AI 的運作邏輯是基於機率的線性預測，試圖消除不確定性，預測下一個字是什麼。在Truku 的 kari（話語）邏輯卻是擁抱偶發與流動的。獵人在山裡的對話往往是對當下環境（突如其來的鳥叫、風向改變）的即興回應，本質上不可預測。
將部落耆老的錄音輸入 AI 訓練，雖然保存了語義內容，卻濾除了聲音的物振動紋理。那些呼吸聲、停頓、以及特定山谷地形造成的迴音。這些被 AI 視為「雜訊」予以剔除的部分，恰恰是 hini（現場感）的靈魂所在。
五、 對照分析：Truku 語音具身性與 AI 數據化之差異
為進一步釐清「具身智慧」與「人工數據」的本質區別，下表整理了本文提及的關鍵語彙，對照其在 Truku 身體感知場域中的豐富意涵，以及在 AI 數據處理過程中被濾除的維度。
此表清晰顯示，AI 的強項在於符號的對應與運算，但在將這些「活的」語言轉化為數據的過程中，必然會執行一種「降維打擊」，將立體的、充滿溫度的身體經驗，壓扁為平面的、冰冷的符號。
六、 重返具身的技術路徑
綜上所述，Truku 語並非僅是一套溝通符號，而是一套關於如何「在場」的技術體系。在 AI 試圖將一切人類經驗編碼為數據的時代，堅持 hini（此時此地的身體感）具有重要的抵抗意義。真正的智慧不應只是人工的數據處理，而必須是具身的。
- 它提醒我們：有些真實無法被演算法捕捉，那是腳踩碎石的觸覺、獵人屏息的靜默，以及聲音在山谷消逝前那一秒的物理震動。
- 保存瀕危語言的方向，不應止步於建立龐大的數位字典或語料庫，希望回到致力於創造能讓身體真正「在場」、讓聲音與土地共振的說話空間。