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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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