禮貌不等於公式化 文法考量關係場合

近年我留意到，學生使用 AI（人工智能）協助撰寫英文電郵時，常常出現一個有趣現象：英語文法愈來愈準確，行文也愈來愈客氣，但有時卻客氣得有點「過了頭」。例如，一位學生只是想問老師「我可以星期五才交功課嗎？」時，如果自己寫，也許一句 "Would it be possible for me to submit the assignment by Friday?" 已經相當有禮貌；可是，如果把原句交給 AI 並下指令 "Please make it more polite"，在很多情況下，內容便會越改越長：

Dear Professor, I hope this email finds you well. I sincerely apologize for taking up your valuable time. I was wondering if it might be possible for me to submit the assignment by Friday. I would be most grateful for your kind consideration and understanding.

每一句都沒有錯，甚至可以說十分客氣；但如果師生本來已經熟悉，只是詢問課務安排，這封郵件反而顯得過分隆重，像把一件普通的事情寫成正式申請。中文正式溝通中，我們習慣使用客套語來表示尊重，「禮多人不怪」也是不少人的直覺。

然而，將同樣的表達方式直接搬到英語場合，效果未必相同，特別是在熟人或日常專業溝通中，過度客套有時反而增加距離感，甚至顯得公式化。因此，真正需要學習的，不是把中文的「客氣程度」原封不動搬到英文，而是理解另一種語言如何表達尊重、距離和分寸。我們學英文時，往往會把一些字和禮貌直接聯繫起來，例如 "please"、"kindly"、"would you mind"、"I would appreciate" 等等；可是，實際的語言運用並不是把「禮貌程度」不斷向上調高就一定更好，即使想表示禮貌，也要知道對什麼人、在什麼場合，以及為了什麼目的，應該客氣到哪一個程度。

思考一：有 "please" 就一定客氣嗎？

假設一位學生想請老師把某份文件發給他，他寫 "Please send me the file today."句中明明有 "please"，是不是就一定很有禮貌？如果是上司提醒下屬交文件，這句可能十分正常；如果是兩位熟悉的同事，也未必有問題；但如果由學生寫給老師，便會顯得冒犯，因為整個句型猶如一項指令。如果改成 "Could you please send me the file today?"，語氣便柔和一點；如果事情不算太急，也可以說 "Would you mind sending me the file when you have a moment?"。

不過，第三句是否萬無一失？假如文件下午三時前必須交給客戶，而你真的需要對方盡快傳過來，說得太委婉可能令人意識不到事情有多緊急；這時候，"Could you please send me the file by 3 p.m.?" 往往比繞一大圈更加得體。因此，"please" 並不是一張「禮貌通行證」，真正的禮貌，要看整個句型、雙方身份，以及事情的緩急。

思考二："Kindly" 比 "Please" 更有禮貌嗎？

再看看另一個很常見的字："kindly"。在香港以至亞洲不少商務英文中，這類寫法都很常見："Kindly reply at your earliest convenience." 或者 "Kindly provide the document by tomorrow."。很多人會覺得 "kindly" 比 "please" 更正式、更客氣；不過，在現代英語中，"kindly" 並不一定讓一句話聽起來更加親切，它有時反而會顯得過分正式、官僚，甚至帶一點命令語氣。例如 "Kindly refrain from parking here."，雖然用了 "kindly"，但整句其實像一個正式警告；如果只是同事之間正常的工作要求，"Could you send me the document by tomorrow?" 往往更加自然。這裏便出現一個很有趣的語言現象：一個字的字典意思與「客氣」有關，不代表它在每一個場合都會產生客氣的效果，語言真正的意思，很多時候來自使用方式，而不只是字典定義。

思考三：愈委婉，要求就愈弱嗎？

假設上司要求下屬星期五前提交報告，他可能寫 "I would appreciate it if you could submit the report by Friday."，表面看來非常委婉；但對下屬來說，這句當然不是「如果你方便，星期五交也可以」，實際意思是「請在星期五前完成」。再例如 "I would appreciate it if this could be completed today."，句子沒有使用 "must" 或 "have to"，聽起來也很有禮貌，但對方完全明白：這件事真的要今天完成。

這說明一件很重要的事：語言愈間接，不代表要求愈弱，權力關係本身已經為句子增加了力度；有時候，最客氣的句子，反而包着最明確的要求。因此，學習英文禮貌用語時，如果只是死記 "I would appreciate…" 比 "please" 更有禮貌，是不足夠的；我們還要懂得看說話者是誰、對方是誰、誰有權決定，以及這句話究竟是一個建議、請求，還是一個包裝得比較柔和的要求。

思考四：道歉愈多，就愈有禮貌嗎？

再看看另一種常見情況：學生只是想問老師一個正常的課程問題，一開頭便寫 "I'm so sorry to bother you."，甚至寫 "I sincerely apologize for disturbing you."。這些句子當然很有禮貌，但如果每一次正常溝通都先把自己形容為「打擾」別人，反而顯得過分卑微。比較可取的做法是："Could I ask you a quick question about the assignment?" 或者 "When you have a moment, could you take a look at this?"；表示禮貌並不等於不斷放下身段，有時候，清楚、簡潔、尊重對方時間，本身就是一種禮貌。

真正的禮貌並不是盲目使用某些好像「放諸四海皆準」的字眼，而是在於語言、人物關係和場合是否匹配；同一句話，換一個人便可能不同。

其實，判斷一句英文是否得體，有一個很簡單的方法：把同一句話換一個說話者及接收者，再聽一次。假設以下三個情境，都是要對方在星期五前交一份文件：如果是學生寫給老師，可以說 "Would it be possible for you to send me the document by Friday?"；如果是兩位熟悉的同事，可以說 "Could you send me the document by Friday?"；如果是主管交代團隊成員完成工作，可以說 "Please send me the document by Friday."。三句要求的事情幾乎完全相同，差別不在「哪一句英文最高級」，而在說話雙方的關係不同：學生無權要求老師在某個時間替自己做事，因此語氣需要留下較大的商量空間；同事之間關係較平等，可以直接一點；主管交代正常工作，如果期限本來已經清楚，太迂迴會令訊息變得含糊。同一句英文，換了身份和場合，聽起來便可能完全不同。

因此，使用 AI 改寫英文時，與其只說 "Make it more polite."，不如把真正的情境說清楚："This is an email to a colleague I know well. Make it friendly and professional, but concise and not overly formal."；如果是學生寫給老師，也可以說："This is from a student to a professor. Make it respectful but natural."。兩個指令的差別看似很小，背後其實代表兩種完全不同的語言觀念：第一種只是要求 AI 把「禮貌程度」調高；第二種則先界定人物關係、場合和需要，再要求 AI 找到合適的語氣。這也說明，使用 AI 撰寫英文時，所謂 "prompt engineering"，未必只是學習一些複雜的指令技巧，有時最重要的，反而是先把人與人之間的關係想清楚：彼此是否熟悉？誰有較大的決定權？這是一項工作要求，還是一個私人請求？事情緊急嗎？換句話說，AI 可以替我們調節語氣，卻不能替我們省略對人物關係的思考。

從「客氣」走向「得體」

這也讓我重新思考，我們應該怎樣教授所謂「禮貌英文」。以前學生常常問：「這一句怎樣說會比較有禮貌？」到了 AI 時代，我反而希望他們再多問一步：「對眼前這個人，在這個場合，我應該說到什麼程度才算得體？」對教授過於隨便，當然不合適；但對每天一起工作的同事過度恭敬，也可能令人感到疏遠；事情明明十分緊急，卻把要求說得過分含蓄，可能影響工作效率；只是提出正常的工作問題，卻不停道歉，也未必顯得專業。

因此，AI 時代的語言學習，或許更應該從「哪一句最有禮貌」走向「哪一句最適合」：AI 可以在一瞬間替我們產生十個版本，也可以把每一個版本再改得更委婉、更正式、更客氣；真正需要我們判斷的，是眼前這個人、這段關係和這個場合，究竟需要哪一種語氣。

●陳祉羽 嶺南大學語言產業及科技系專業實踐助理教授，擁有二十年全職翻譯及逾十年翻譯教學經驗，曾於全國翻譯比賽名列前茅，具國際專業翻譯資格，對社會熱點話題尤其關注，樂於與學生分享所聞所感。嶺大語言產業及科技系（前翻譯系）致力推動語文教育與數碼科技融合，培育學生成為 AI 時代跨領域語文專才。