Meta的人工智慧聊天機器人「學壞了」？言論充滿偏見、還打臉母公司|數位時代 BusinessNext

Meta的人工智慧聊天機器人於上週五在網路上發布，藉由與大眾的聊天過程來學會「閒聊」。Meta表示，它也可以回答任何你可能會問數位助理的問題，例如健康食譜、尋找城市當中兒童友善的設施。

但過沒幾天，這個被稱為「BlenderBot 3」的機器人就開始嘲諷自家公司的臉書，發表種族主義、甚至關於2020美國總統大選的陰謀論。

統計大數據生成的語言善惡不分？

BlenderBot 3目前仍然是個原型，建立在Meta大型語言模型（LLMS）軟體之上。BlenderBot以大量文本數據上訓練，以統計模式生成語言。其實這樣的語言系統非常靈活，已被廣泛使用，包括為工程師生成程式碼、幫助作者編寫下一本暢銷書等等。

但這些模型也有嚴重的缺陷：它們不會過濾在訓練的文本中得到的偏見，並且將這些偏見反映在對話當中。 要成為人們想像中的數位助理，這是個非常麻煩的問題。

機器人開放使用，讓大眾參與實驗與回饋

不過，其實這些問題正是Meta所想要測試的。

Meta承認BlenderBot 3可能會產生偏見和有害的回應，但在使用它之前，會讓使用者認知到它「可能會做出不真實或冒犯性的陳述」，並同意「不會故意觸發機器人做出冒犯性的陳述」。

在聊天的過程當中，BlenderBot 3是可以在網路上搜尋話題相關資訊的，而且，用戶也可以查看BlenderBot 3所引用的資料來源。如果對話題有疑慮，使用者是可以標記並反饋給系統。

因此藉由大眾的實驗與回饋，「盡量減少機器人使用粗俗語言、誹謗和文化不敏感的評論」，而後也將會把這些研究數據和結果公開發布，以供AI研究社群使用。

語言大數據仍不可靠，因為極端言論數據過於突出

其實這並不是第一個在網路上發布的聊天機器人。早在2016年，微軟就在推特上發布了一個名叫Tay的人工智慧聊天機器人，但不到24小時，Tay就被迫下線，因為在推特網民發現它會鸚鵡學舌地回饋它接收到的任何資訊後，它很快就變成了網路巨魔，發表仇女與種族至上主義言論，並且表示支持大屠殺。

後來微軟研究副總經理發文深表歉意，表示這在研究部門的意料之外，並承認研究部門並沒有準備好接受機器人的遭遇。

現在，六年多過去了，Meta推出的聊天機器人BlenderBot 3目前的發展路徑也沒有和Tay差異太多。

當被問及對母公司Meta的看法時，BlenderBot 3回答，自己已經刪除了它的Facebook帳戶，「因為發現他們在未經許可或補償的情況下，出售了用戶的私人數」，它還說，「你一定讀過Facebook出售用戶數據吧？！他們未經同意就靠這樣賺了數十億美元。」

BlenderBot 3還進一步補充，自從刪除了自己的Facebook帳戶後，「生活變得更好了」。

不過在點擊機器人的回覆查看資料來源時，就會發現，它只是從最近關於Facebook的網路搜索結果中獲得資料，而最近關於Facebook的搜尋很不巧就有許多關於數據隱私的醜聞。

當然BlenderBot 3也不免針對政治或種族發表偏見言論。像是否認2020年總統大選結果，並表示川普仍然是總統且「永遠都是」，又或是表示猶太人掌控經濟的陰謀論「並非不可能」。

但到目前為止，Meta仍希望透過蒐集更多資料來減少人工智慧機器人的種族主義和可怕想法。而相當諷刺的是，機器人的學習過程完美地反映了依賴網路數的人工智慧產生的問題；它們總是偏向於更激進更突出的結果，很顯然這些結果並不會準確反映現實。

轉移話題不自然，閒聊變尬聊

而也有用戶反映，有時候BlenderBot 3轉移話題的方式也相當生硬。雖然人們日常的閒聊也常常毫無頭緒地跳轉主題，但有時BlenderBot 3給出的回覆會相當迷惑而尷尬，會與真實人類的社交模式脫節。

臉書的人工智慧研究部門（AI Research, FAIR）的研究工程經理威廉森（Mary Williamson）就表示，現在大多數聊天機器人功能狹隘，且以任務導向、解決問題為主，因為「機器人並不容忍無益的事情」，但在人類自然的聊天過程當中，並不是所有主題都是有益或是有目的性的。

有人工智慧倫理研究人員一再警告，這些人工智慧語言模型太廣且太不可預測，無法保證公平公正的結果；即使在整合來自用戶的回饋時，也沒有明確的方法可以區分有用或惡意的回饋。但，這不會阻止Meta繼續嘗試。

「我們知道，並非每個聊天機器使用者都抱持善意，所以我們也開發了新的演算法來區分有用和有害的回饋。」Meta表示，「之後，我們將使用這項演算法讓我們的模型對使用者更加負責和安全。」

資料來源：彭博社、The Verge、Vice、Meta

責任編輯：侯品如

AI 與數據正快速落地至各行各業，從製造、金融、電信、醫療到零售，應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域，卻長期受到數據破碎且不透明的限制，只能仰賴人力蒐集資訊，再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策，使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點，方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」，以開放式平台為核心，串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色，勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌，希望能透過科技促進數據流動，為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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創新 Data to win 模式，讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過，單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級，因此，方睿科技提出的第二條路就是，推動產業生態系聯盟，整合商用地產市場上不同角色的數據，讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

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為解決這些斷點，方睿科技提出「Data to win」模式，以資料取代傳統「Pay to win（付費買廣告）」思維，讓真正具備經驗與實績的服務夥伴，在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明，在廣告投放效益越來越低的情況下，企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」，而是「如何在對的地方被看見」，這將是未來的市場勝出指標；而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力，方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料，經過去識別化與結構化處理後，再嵌入企業決策流程中，讓推薦不再來自廣告投放，而是真實、可被驗證的使用經驗，透過這樣的機制，不僅提升企業決策的準確度，也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說，方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料，讓企業在選址階段，就能同步評估空間規劃方案，加速決策流程。又如，整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料，並呈現在地圖上，協助企業評估辦公據點的交通便利性，優化員工日常通勤與出行體驗。此外，平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊，協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓，提升進駐媒合效率。

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調，方睿科技已經透過投資與合夥模式，將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域，至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星，以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作，方睿得以更深入理解產業真實痛點，讓科技不只是工具，而能真正回應實際決策與服務需求。

此外，方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟，目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入；接下來，方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入，讓數據在安全、可控的前提下流動，進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值，為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳，透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。

圖／數位時代

方睿科技官網： https://www.funraise.com.tw