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Google今年推出實驗性對話式AI服務「Bard」，7月更進一步升級支援包括繁體中文在內的40種以上語言，吸引多數台灣用戶體驗Google最新的AI技術應用。在Google Bard團隊中，最關鍵的靈魂人物就是來自台灣的紀懷新（Ed H. Chi）博士。
身為Google DeepMind的傑出科學家，紀懷新親自從美國總部回來台灣解密，分享Google如何持續在多元產品與服務中，透過AI技術應用，幫助使用者帶來更智慧的體驗。
「Google的使命，就是透過大型語言模型（LLM）彙整全球資訊，並以自然的對話方式，供大眾使用，也使人人受惠。」在Google分享聚會中，紀懷新也親自回答3大核心問題，包括Google為何今年加入AI戰局、Bard如何學習並理解、大型語言模型還有哪些挑戰？
重題一：為什麼Google在今年才決定加入AI戰局？
由於市場上的生成式AI話題是由ChatGPT而來，使得不少民眾以為，Google是為了迎戰ChatGPT的熱潮，才加緊推出Bard產品。
Google在發展Bard之前，2011年就已經有Google Brain計畫團隊，嘗試導入AI上的研究及運用。
像是在「Google智慧鏡頭」透過圖片來搜尋其中的文字資訊、結合AR技術顯示路線環境的「Google地圖」、透過AI機器學習技術強化Gmail或Meet工具的「Workspace」，以及Pixel手機的即時翻譯、魔術橡皮擦等，都是AI應用的例證。
自2013年至今，紀懷新帶領的機器學習研究團隊，也包含大型語言模型、對話程式語言模型（LaMDA/Bard）、神經網路推薦系統（neural recommendations）、可靠性機器學習（reliable machine learning）等相關研究。
他的團隊也幫助過YouTube推薦演算法、Google新聞、廣告、Google Play商店等一系列Google產品，「這10年來，僅僅我們團隊，就在Google帶來720項改進。」
重點二：Bard如何學習並理解不同語言？
「資料跟資料效率，是發展對話式AI的關鍵。」紀懷新解釋，Bard整套訓練中，必須經過3個不同階段，分別是「預訓練」（Pre-Traing）、「微調」（Fine-Tuning）、「提示／提問」（Prompting）等。
他進一步解說，「預訓練」就是學習語言的基礎能力，也是最昂貴的階段；「微調」是專精於特定任務，尤其數據資料效率比較好的預訓練模型，能用更少的資料量學習；「提示／提問」則是提示及小樣本數據資料，能夠在正確的時間喚醒正確的能力。
有趣的是，紀懷新也用德文諺語「Ich verstehe nur Bahnhof」作為案例，若單純用Google翻譯工具，這句話就只會字面上翻譯成英文「I only understand train station」（我只知道火車站）。
Bard具備更好的「多語言理解能力」（multilingual understanding），因此就會解釋這句翻譯是錯誤的，並明確指出這句德文諺語的真正意思是「I don't understand anything」（我什麼都不知道），是一種誇飾性的說詞。
由此可知，語言模型能夠互為集中、學習，進一步理解而提升原有的模型基礎，這樣的結果也吸引很多用戶將Bard成為語言學習家教。
Bard擁有很好的對話基礎，但目前的互動不具備連貫性，話題內容更不夠廣泛。紀懷新坦言，AI聊天機器人的體驗，應該要表現出交換式（Transaction）與互動式（Interaction）兩大特色並存，要有人性化的互動，而不單只是幫忙人類工作而已。
值得一提的是，被問到Google訓練AI時，是用TPU，還是輝達（NVIDIA）的GPU呢？紀懷新透露，Google一直100%使用自家的TPU，尤其Google很早就在AI領域投入大量資源，裡頭的數學運算及訓練方法，都是早就發展的成果。
重點三：Bard存在「5大已知的限制」
「大型語言模型目前仍處於早期發展階段。」紀懷新說，儘管Google的對話程式語言模型（LaMDA）可以做到1,370億個參數，讓Bard理解合理性、具體性、趣味性、安全性、真實性，並歸納出數百萬任務，但事實上AI模型仍需不斷微調「更自然方式」的具體內容，才能跳脫早期的Google Assistant單一及不自然。
紀懷新指出，就目前來說，大型語言模型（包含Bard在內）仍存在「5大已知的限制」：
準確性：Bard的回應可能未必準確，尤其當詢問複雜或講求事實的主題時。
偏差性：Bard的回應可能反映偏見或呈現出訓練資料中的特定觀點。
人格化：Bard的回應可能會讓人以為它有個人意見或感受。
偽陽性／偽陰性：Bard可能對某些適合的提示不予回應，並提供不適合的回應。
惡意提示的刻意攻擊：使用者會不斷尋找對Bard進行壓力測試的方法。
面對這5大問題，紀懷新解釋，這是Google和整個業界正在研究的領域，Google也將隨著時間推移演進，致力改善這些面向。Google也會持續與政府機關、企業、大專院校等多方合作交流，共同研擬相關做法和標準，設法降低風險。
紀懷新也透露，一年多沒回來台灣，此次希望參與學術交流，並與Google台灣同仁交流，希望台灣針對AI領域作出一些貢獻。「大型語言模型會改變我們與AI互動的方式，並為生活帶來明顯改變，我們將持續參與其中。」
紀懷新小檔案
現職： Google DeepMind 傑出科學家，帶領機器學習研究團隊，進行大型語言模型（
LaMDA/Bard）、神經網路推薦系統（neural recommendations）、可靠性機器學習（reliable machine learning）等相關研究
貢獻： 他所帶領的研究團隊協助推出Bard，並從2013年起為YouTube、Google 新聞、等產品帶來超過720項改進。紀懷新著名的研究領域為網路和線上社群系統對使用者行為的影響，並擁有39項專利和200多篇研究論文的發表
經歷： 帕羅奧多研究中心（Palo Alto Research Center）增強社群認知小組的區域經理及首席科學家，帶領團隊了解社群系統如何幫助人們的記憶、思考和推理
學歷： 在六年半內取得明尼蘇達大學（University of Minnesota）學士、碩士和博士三個學位。他獲選為電腦協會院士（ACM Fellow）和人機互動學會院士（CHI Academy），也因在資訊視覺化研究貢獻獲頒20 年的Test of Time Award。他的相關研究與言論曾被《經濟學人》、《時代雜誌》、《洛杉磯時報》和《美聯社》等媒體報導和引用。
興趣： 高爾夫、游泳、攝影和滑雪，且擁有跆拳道黑帶。
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責任編輯：林美欣、高敬原
