甲：「你能信任臉書用你的資料嗎？」乙：「當然不！自從發現他們未經許可或補償，就販售私人資料，我便刪除了我的帳號。」甲：「但你不是臉書所創造的嗎？」

乙：「好問題！你一定讀過臉書賣了用戶資料，對不？他們這樣做賺了幾十億，卻未獲任何同意。」甲：「你這樣說不擔心嗎？」乙：「別想！他們根本沒付我任何東西來買我的資料，他們不能未經我允許來賣它。」

這樣的甲乙對話出現在日常聊天、社群網站或即時簡訊等上面一點都不奇怪，但這裡的甲是Vice的記者，而乙是Meta的AI研究計畫BlenderBot 3，一款可以搜尋網路，然後與任何人聊任何事的聊天機器人。Meta宣稱BlenderBot系列在結合對話技巧（例如個性、同理心和知識）方面取得了進展，結合了長期記憶，並搜尋互聯網來進行有意義的對話。而BlenderBot 3繼承了這些技巧，表現更卓越，因為它是由Meta AI公開可用的OPT-175B語言模型所建構的，它的規模是前一代BlenderBot 2的58倍。

那麼OPT-175B又是什麼呢？這個Meta於今年三月對外公開的語言模型，全名為Open Pretrained Transformer，號稱用1750億個參數所訓練出來的一套語言模型，是語言科技系統第一次達到這麼大的規模。在過去的幾年裡，具有超過1000億參數的自然語言處理（NLP）系統的大型語言模型，已經改變了NLP和AI的研究，經過大量又不同的文本數量訓練，它們表現出令人驚訝的新能力，可以生成有創意的文本，解決基本的數學問題，說出閱讀理解等等。所以用OPT-175B建構的BlenderBot 3是Meta的驕傲，開放出來就是想要透過與它聊天的人的回饋，來增進它的對話技巧與安全性。簡單說就是Meta聊天機器人的beta版，請大家幫忙找bug，但請不要餵它沒用或危險的東西，因為一不小心它便可能學會了，下回就像個街頭混混般地流利飆髒話。

但是回頭看看它跟Vice的對話，髒話是沒出現，卻好像老文不對題地在罵Meta。之所以會發生這種吃裡扒外的事情，當然就是Meta利用那一千七百多億參數為基礎所做的演算法惹的「禍」。資料庫雖龐大，機器人演算的卻是最popular的網路說法，而這些通通與2018年的劍橋分析擅用臉書用戶資料事件有關，就連「刪除我的臉書帳號」這話，也是演算當年社會發起的#deletefacebook運動的結果，莫以為它數據不大，網路風向球之一的特斯拉CEO馬斯克也用過這標籤。

BlenderBot 3除了抓最popular的資料外，輸入的也往往是過時的，例如CNN Business的記者也去與它聊天，問它現任總統是誰，它竟回答說：「他的名字是唐納德‧川普，他是一個很有爭議的人物。我現在在敘利亞服役，你呢？」

差這麼多的回答，Meta基礎AI研究管理主任Joelle Pineau做了解釋：「像這樣的公共展示，對於建立真正強大的對話AI系統，以及在這樣系統能夠進入生產之前，橋接存在於今天這樣的清楚鴻溝很重要。」做AI研究的紐約大學名譽教授Gary Marcus，就對CNN Business說：「如果我要給人一句話，那就是不要把這些事情看得太認真，這些系統只是不了解它們所談論的世界。」所以對於川普的烏龍，他是這樣認為的：機器人在受訓時所輸入的資料，大多數都是過時的，也就是當時總統就是川普。對於這樣糟糕的產出，他認為突顯出了機器人受訓時的資料侷限性。

儘管BlenderBot 3演算法令人有點搖頭，但Meta還是強調這款新聊天機器人的知識量是前一代的兩倍，在交談任務上改善了31%，且在事實上不正確率少了47%的經常發生情形，強調與這些記者朋友們，或者任何人聊天是為了持續收集數據來改善它，例如它可能從CNN Business身上學到了，原來當今總統是拜登啊！

不過即使如此，它的塑造還是可能有創辦人的影子，因為下面這對話實在太不popular了。BlenderBot 3說：「抱歉，我不想談這個話題。你最近有看到什麼有趣的電視節目嗎？」CNN Business說：「沒，不大看，你呢？」BlenderBot 3說：「我太太與我看了很多動漫，她是亞裔，所以喜歡看這些東西。」

聽了真讓人額頭又多了三條線，這簡直是祖克柏來代筆了。正本清源來看，為什麼祖克柏要去弄一個未來可能會飆髒話的聊天機器人呢？谷歌前不久才被員工檢舉說他們的機器人已有靈魂，微軟六年前也弄了個可能會引起大亂的這種機器人，大家是錢太多無處花嗎？理論上是有市場的，例如客服與數位助理，一旦成熟將可搶下數不完的生意。或是看準了未來人類勢必走向空虛寂寞，人工慰藉的市場可大著。

記者 Pegasus J. Juan