Facebook用AI教聊天機器人「談判」，盼打造更加個人化的虛擬助理、取代真人客服|數位時代 BusinessNext

透過AI，機器人自學「博弈理論」談判技巧和欺敵戰術

實驗中，Facebook要雙方協商如何分配兩本書、一頂帽子和三顆籃球。不過，每種物品對雙方來說各自擁有不同的權重，且彼此並不知道對方物品的權重，僅能從每次的對話中判斷。而機器人的最終目標，就是利用談判技巧，想辦法在最後獲得更多權重高的物品，擁有越多高權重物品的一方即取得勝利。若最終無法取得共識，雙方都只能得到0分。

該研究先收集人類在該情境的談判對話，再利用這些數據訓練神經網路。在沒有任何人類指導之下，聊天機器人自行理解賽局理論中「囚徒困境（prisoner’s dilemma）」的談判技巧，即要提出對雙方都有利的條件，才有可能贏得勝利。也因此，機器人要想辦法掌握對方更多底線，才能更容易預測對方行為，在談判時也更有優勢。

有趣的是，機器人甚至自己學會「欺敵」戰術，讓對方猜不中物品實際的權重。例如，對機器人而言，雖然籃球的權重只有1，但一開始會先假裝自己想要爭取籃球，讓對方以為籃球的價值很高，之後再假裝用籃球當談判籌碼、爭取實際上權重更高的帽子。

首次將該技術用於對話領域

該研究中，讓機器人能順利談判的關鍵技術為「Dialog rollouts」，讓機器人可根據目標擬定系統性策略。

簡單來說，聊天機器人會先建立對方的心理模型，提前列出對方到聊天結束的所有可能對話和動作，並朝有利於自己談判的對話進行，避開無法導向成功的對話。

研究人員Michael Lewis表示：「這類的技巧大量被用於玩西洋棋和圍棋，但這是我們首次嘗試把這些技巧用於對話領域。」

在訓練完聊天機器人後，研究人員用群眾外包網站Mechanical Turk讓它們和大量人類談判，大部分的人並未發現他們正在和機器人談話，且最好的模型也獲得和人類差不多的成績。

「你可以想像，這項技術可以加速和簡化互動過程。」Mike Lewis舉例：「未來，人們可將聊天機器人應用於零售業客戶服務或協助安排行程，且聊天機器人可以和其他人或機器人進行無縫對話，並像人類般可一來一往地協商。」

之所以選擇讓聊天機器人學會談判，Facebook指出，談判需要綜合許多人類溝通技巧及推理能力，才能在與他人目標有所衝突的情況，透過溝通達到雙方都同意的結果，不過另一方面，成果好壞卻很容易評斷，因此相當適合作為訓練人工智慧溝通技巧的好壞指標。

可打造出更個人化的虛擬助理、取代真人客服

雖然學會「協商」技巧對聊天機器人來說是一大進展，但Facebook指出，該機器人目前僅能針對特定的情境進行談判，長期目標為讓聊天機器人可推理、交談和協商，而上述一切都是為了打造出更個人化的虛擬助理。

而一旦聊天機器人開發成熟，也能替代需要大量人力零售業客服人員，商業前景備受看好，而這也更接近Facebook在Messenger推出聊天機器人的初衷。不過，根據外媒《The Information》調查，Facebook Messenger的聊天機器人，在缺乏人類助理指導的情況下，能夠正確處理的人類要求只有30％，對人類需求的理解能力相當不足，與原先設想的商業前景仍有段落差。因此，傳出Facebook已經削減了針對機器學習和人工智慧技術的投資額。

提供財務管理聊天機器人服務的Trim執行長Thomas Smyth也指出這項機制的缺點。由於聊天機器人的協商技巧來自大數據，因此掌握更多數據的一方，將擁有更多優勢。而以零售業的客服機器人來說，企業方將佔有壓倒性的優勢，協商結果恐怕不利於顧客。

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開戶到投資一站完成，永豐「DAWHO × 大戶投」銀證整合推進生活金融

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讓投資科技賦能　永豐「DAWHO × 大戶投」以創新服務擴大普惠金融

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