FB機器人對話事件:機器人自創語言有什麼不對?
FB機器人對話事件:機器人自創語言有什麼不對?
2017.10.09 | Facebook

想像一下,如果有兩部機器人在你身邊聊天,聊著聊著,突然開始使用你聽不懂的語言對話,你會有什麼感覺?能接受嗎?

根據媒體報導,在不久之前,「臉書」在開發聊天機器人過程中,赫然發現它們倆竟然用原先未設定的語言對話,大出工程師意料,趕忙停止相關實驗。此事也在機器人界引起不小波瀾,一般認定此種不按牌理出牌的行為,已經逾越聊天機器人可被容忍的底線。

但仔細想想,機器人用機器人語對話,有何不妥呢?就像電影《魔戒》中,帥氣男星奧蘭多.布魯(Orlando Bloom)所飾演的神射手勒苟拉斯(Legolas)說著精靈語,我們除了覺得酷斃了以外,哪會有什麼意見?那機器人講自己的語言到底有什麼不對呢?

在討論這個議題之前,我們先來什麼是聊天機器人(Chatbot)?嚴格來說,聊天機器人不算是機器人,因為設計主要偏重人工智慧。當然你可以讓它有個機器人似的外表,甚至設計成一邊說話、一邊手舞足蹈。但以功能來看,它是一種可以與人類或是電腦對話的程式。

一開始,聊天機器人並非設計來和我們閒話家常,而是以輕鬆的對話方式協助我們完成如採購、訂票與約會提醒等事務。聊天機器人從具特定目的與實用價值的工作起步,到今天涉足社交場合,踏進我們的生活圈。

話說回來,我們為什麼淪落到和機器人聊天呢?人和機器人又能聊出什麼?知名擬真機器人學者、大阪大學的石黑浩教授曾經做過一個實驗。

他將一個外表近似人類的機器人放進宴會中,讓它自由與人交談,看看大家會有什麼反應?結果發現它的存在不但沒有產生巨大的違和感,還順道炒熱會場氣氛。事後的分析也顯示,像這樣的聚會場合,一方面環境吵雜、燈光昏暗,另一方面大家也沒在談什麼重要的事,即使機器人的對話能力實屬初階,還足以應付像是「你是機器人嗎?」、「你有看世大運嗎?」這種閒聊。

難不成Chatbot在社交上的功用就僅止於混入人群、炒熱場子嗎?石黑浩教授還進行了另一個實驗,這回他讓Chatbot上醫院,陪伴就診的人們,原本以為會被排斥,沒想到竟有不少的人談到,看到機器人在一旁守候,讓他們不覺得孤單,心情放鬆許多,原來陪伴本身就有撫慰人心的力量。

從技術面來看,機器人要能與人聊天,關鍵第一步不是「說」而是「聽」,也就是具有聽得懂對方說話的能力。這得仰賴語音訊號處理與分析的技術,將機器人所接收到的一團聲音,正確地拆解成一個一個的字。問題是每個人都有不同的說話速度與發聲習慣,該切在哪裡才能清楚地區分字與字,就是一門學問,所以機器人當然希望對方說話時,字正腔圓、字字分明。

接下來,要從這些字句中找出代表的意義,這就有待「自然語言」的技巧,運用文法的概念,找到句中主、受詞與與動詞等,再利用資料庫搜尋各詞彙所對應的意義,進而掌握全句的意思。

當機器人能「傾聽」後,就可以從資料庫中找出合適的回應。但不要忘了,機器人是按照字面上的意義理解一句話,受限於現有技術,很容易答非所問(這一點大家可以回想一下和Siri等語音助理系統談話的經驗)。

因此,如果說話的人言不由衷或話中有話,甚至是說反話,那更是雪上加霜,我們就不要為難機器人了!

回到一開始的討論,臉書為什麼不容許聊天機器人自創語言呢?機器人沒有自我意識,並不理解自己所說的話,不會存心惡搞,之所以有脫序行為,應該只是程式設計上變數的偏差罷了。

但自創語言代表著設計者對系統失去掌握,也意味著一定程度的風險。更何況,聊天機器人亂說話,大家怪的是背後的公司,「到底包藏著何種居心呢?」

尤其對政治語言極端敏感的國家來說,若一句話不得體,可會有牢獄之災。可切記,機器人言者無心,人類卻聽者有意 !

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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