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 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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