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ChatGPT與Bard愛「亂講話」，谷歌團隊找到解方超越它？

取自：遠見雜誌

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AI 研究室 | 智庫

曾子軒 2023-08-17

Google科學家紀懷新指出，大語言模型使用上限制仍多，目前Google希望利用搜尋引擎提升其回答品質。Google提供

無論是Google Bard或者ChatGPT，都有為人詬病的「無中生有」問題，甚至有科學家悲觀認為，因為模型開發機制，讓這個問題根本沒有解方，網路服務龍頭企業Google團隊，目前已積極思考解決方法治好AI「亂說話」毛病，可能就此讓Bard超越ChatGPT？

OpenAI推出ChatGPT後，掀起全球生成式AI和大語言模型熱潮，Google後來也推出Google Bard回擊，除卻提升語言切換能力、加強程式撰寫功能，Google也在多模態（multi-modal）上加緊腳步，以「圖片回應」方式與使用者文字溝通，上個月Google更宣布開放繁體中文版本。

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不過，ChatGPT每月造訪流量上已經滑落，人們已經清楚認知到大語言模型的諸多限制。作為較晚推出對話式應用的後進者，Google怎麼看待大語言模型的不足之處？Google又會如何彌補？就Google Bard來說，還有哪些應用可能性？

Google Bard團隊指：GPT、PalM、LLaMA等大語言模型都有類似挑戰
任職Google超過12年、目前在Google DeepMind（DeepMind和Google Brain已合併）帶領機器學習研究團隊，並負責包含大語言模型和神經網絡推薦系統等研究、領導Google Bard開發團隊，出身台灣的紀懷新（Ed H. Chi）指出，Google開發對話式語言模型LaMDA，便是想利用大語言模型（large language model，簡稱為LLM）幫助人類，並透過自然語言的對話形式，讓民眾都能使用。

紀懷新表示，在大語言模型出現以前，因應不同任務需要獨立不同的模型，例如翻譯需要一個模型、摘要也需要一個模型，但現今趨勢則是讓單一模型完成多個任務，例如LaMDA就能做到這點，也為Google Bard奠定基礎。

Google開發對話式語言模型LaMDA，便是想利用大語言模型幫助人類，並透過自然語言的對話形式，讓民眾都能使用。取自Google Bard

紀懷新回憶，在LLM技術出現之前的對話式模型，互動不夠連貫，「很像去7-11跟店員進行交易式（transactional）對話，」他意指交談內容目的單純，且不帶感情，因此技術人員希望能夠讓互動變得更自然、更加人性化，因此要讓電腦程式增加主動性（proactive），而且不只是系統發起對話（system initiative），更希望做到人類和機器同樣能發起互動（mixed initiative）。

目前大語言模型無論是GPT（OpenAI）、LaMDA（Google）、PaLM（Google）或者LLaMA（臉書），都會運用預訓練、微調、提示這三個步驟讓模型表現變好，不過，即使這幾間企業均深耕人工智慧多時，仍遇到相似挑戰。

Google用「搜尋引擎」加持，突圍ChatGPT幻覺問題
紀懷新指出，大語言模型發展仍在早期階段，不可避免地仍會遇到問題。

其中「幻覺」是最常被提及的問題，LLM產生內容的隨機性，容易生成過度解讀、無中生有的內容，因此在事實準確性上遭遇挑戰，此外，受到訓練資料影響，內容可能承載類似偏見、惡意暗示等。

對於這些問題，紀懷新勾勒出一個可能解方：檢索增強（retrieval augmentation）。遇到問題時，人們時常到搜尋引擎尋求解答，那麼，大語言模型是不是也能做類似的事？紀懷新表示，他們正在想辦法「教導」LLM不只從預訓練中語料找答案，更要利用搜尋引擎外部知識回答問題。

不過，他也強調，對於判斷何謂「正確」，從不只是單純技術問題，更牽涉到價值判斷。他用絕對（absolute）和相對（relative）事實兩個詞彙，指稱人類平常能讀到的內容，以目前Google努力的方向來說，會將重點置於「利用搜尋結果輔助內容生成以便讓讀者確認」，也就是提供可參照的相對事實，至於絕對事實如何定義？那是更深刻的哲學問題。

紀懷新也分享，Google未來除了繼續發展文字與圖片對話、提高品質，也會在多模態（multimodal）上繼續努力，讓Google Bard「讀懂」並輸出不同型態資料，例如增加更多聲音互動的可能性。

「幻覺」是大語言模型發展最常被提及的問題，LLM產生內容的隨機性，容易生成過度解讀、無中生有的內容。取自Unsplash

Google「祖產」多，多元應用場景讓人期待
至於外界總是拿微軟與ChatGPT相比，Google Bard要如何競爭？紀懷新的回答較為隱晦，他強調Google能夠將LLM應用在旗下多元的產品之中。

剖析他的言外之意，因Google和微軟同樣擁有生產力工具，因此至少可以對標微軟以人類副駕命名的Copilot；然而，Google旗下同時還有地圖、YouTube、支付以及市佔率高出許多的搜尋引擎，諸多與人類實體經濟更緊密相連的服務，因此能夠做得更多。

若搜尋景點時，不只是導引，更有了解意圖後的主動介紹；觀賞影片時，除了既有機制以外，更利用大語言模型產出更多推薦；還有搜尋商品時Google已經介紹過的生成式搜尋體驗等，Google現有服務的多元場景，讓LLM有更多派上用場的可能性。

如同紀懷新所說，Google希望讓大語言模型學習人類利用搜尋的行為，以搜尋引擎提升生成內容品質。如果說，人類智慧已經透過搜尋引擎得到提升，那麼，擁有更聰明、回答品質更有保障的LLM，人類智慧又會上升到什麼高度呢？

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