一個轉眼今年已經到八月，但今年幾乎大家都在 AI，把時間軸拉回到 2023 年初，Google 在 2 月時發表了實驗性 AI 聊天機器人「Bard」，是說 Bard 才剛在上月擴大支援繁體中文等 40 種語言，本週三（8/16）很榮幸受到邀請，聽 Google 傑出科學家紀懷新博士，親自從三個面向解密 Bard
YouTube 推薦系統的靈魂人物
紀懷新來自 Google 美國總部的 DeepMind 團隊，帶領機器學習研究團隊，來進行大型語言模型、神經網路推薦系統、可靠性機器學習等相關的研究。博士也熱衷於高爾夫、游泳、攝影和滑雪，而且擁有跆拳道黑帶
大家點開 YouTube、Google 新聞看到的推薦內容，就是博士團隊們研究的成果。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，且至今已發表了 200 多篇研究論文
為何 Google 2023 年才決定加入 AI 戰局？
博士表示，其實 Google 在 AI 領域的研究已經有超過 10 年的歷史，在 Google 智慧鏡頭、 Google Maps、Google Workplace、Google Pixel 都能看見 AI 技術的蹤影，像是魔術橡皮擦、即時翻譯、把地圖與 AR 結合等等
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從 2013 年以來，研究團隊共替 Google 產品帶來超過 720 項改進，Google 的使命是匯整全球資訊，提供給大眾使用，讓人人都能受惠，而 Google 對「大型語言模型」的使命，除了同樣也希望能匯整全球語言資訊外，也希望能以自然的對話方式來呈現
從 2014 年 12 月開始，Google 就針對大型語言模型做了不少研究，並於 2021 年 5 月在 Google I/O 大會上，展示 LaMDA（Language Models for Dialogue Applications），是個應運「對話應用」而生的大型語言模型，裡面有高達 1,370 億個參數，會針對合理性、趣味性、安全性、真實性、工具整合，還有多點跳躍的對話來微調，並也替 Bard 奠定了一定程度的基礎
Bard 是如何學習並理解不同的語言？
Bard 在 2023 年 2 月首度推出，但在 4 月時，就已可做到 basic coding，5 月 Google 也在 I/O 宣布將 Bard 移到更大的大型語言模型 ─ PaLM 2 上，並持續強化 Bard 的運算表現和整合能力
訓練 Bard 大致可分成三個階段：
● 預訓練（Pre-Training）
● 微調（Fine-Tuning）
● 提示／提問（Prompting）
先讓 AI 有學習語言和基礎的能力後，接著再讓 AI 專精於特定任務上
博士很謙虛的比喻說，現在 Bard 的學習程度程度大概與國小差不多，已經有基本的語言能力了這樣（但小學生真的不太可能會編碼除非是天才），但還是無法保證 Bard 不會出錯，或是答出一些偏天馬行空的答案
不過確實目前 Bard 在互動上，還是會有比較不連貫和不廣泛的情形，有點類似去超商和店員對話的感覺，新的模式和方向，是希望 Bard 可以與用戶有更多互動、交換式的對話
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對話式 AI 和大型語言模型 未來有哪些可能的突破與挑戰？
博士坦言，目前大型語言模型的發展，仍然處於早期階段，並有幾點已知的限制，棘手的問題大致有五項，分別為：
● 準確性：答案不一定正確
● 偏差：回答可能會呈現出偏見
● 人格化：可能會讓人以為它有個人意見或感受
● 偽陽性 or 偽陰性：可能會提供某些不適合的回應，或是故意調皮不回應
● 惡意提示的刻意攻擊：用戶總是會不斷找到對 Bard 進行壓力測試的方法
對此，目前 Google 的解法是增強 Bard 資訊檢索的能力，並充分運用外部知識，來即時產生合適的回應
至於被問到 Bard 能不能也和 Meta 一樣，新增支援臺語語音的功能，博士則表示自然語言學術研究中，數據的收集是比較困難的一環，就連 Google 要收集這類相關的數據，也必須要花時間合作交涉才可行，但未來不排除與相關學術機構合作！
很高興有這個珍貴的機會，能聽紀懷新博士親自聊聊 Bard，即使博士很謙虛的說，目前大型語言模型還是處在於非常早期階段，但未來大型語言模型仍有機會大幅改變我們與 AI 的互動方式，大家就拭目以待吧
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