大型語言學習支援機器人　專家：LLM很強 機器人太爛

編譯／曲姵蓉

機器人目前的發展方式主要是取代人類執行重複性高、危險性高或枯燥無聊的工作，但現在有研發團隊將目光鎖定廚房專用機器人，試圖讓機器人幫忙煮晚餐。專家認為，要研發出廚房專用機器人非常困難，因為機器人需要擁有大量的廚房知識、常識、靈活性和應變能力，專家認為，也許大型語言學習技術（LLM）將會幫助我們解開這個困境。

廚房機器人難題—不夠靈活

根據報導，南加州大學電腦科學博士生Singh多年來鑽研機器人領域，他認為機器人專家在研發機器人時有一個相似的SOP，「他們會正式定義機器人的每個行動及其先決條件，並預測行動可能帶來的連鎖反應。」換句話說，從機器人設計初始，工程師就已經幫機器人設定好了環境中，可能發生或不可能發生的事情，因此當機器人遇到程式內沒有內建的狀況時，它就無法應對。

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LLM支援機器人 關鍵在「怎麼用」

專家表示，大型語言學習技術（LLM）幾乎擁有所有人類已知的知識、可以將文字與現實連接起來，甚至可以控制機器人身體，許多機器人專家非常看好大型語言學習技術在機器人領域的應用，但關鍵在「怎麼用」。

LLM很強 機器人太爛

報導指出，對大型語言學習技術抱持懷疑的人，主張大型語言學習技術並非完美無瑕，它會編造錯誤事實、會有偏見發言、甚至侵犯他人隱私。專家認為，大型語言學習模型並不是一個普通的系統，它代表的是無限的語言能力，因此當我們問LLM怎麼做晚餐時，它可能有很多答案與方法，但實際上機器人能執行的並不多，這是目前廚房專用機器人要結合LLM時的主要困境。布朗大學機器人專家Stefanie Tellex指出，「現在的情況是，語言理解能力令人驚歎，但機器人很爛」。

專家致力研發LLM結合機器人可行性

目前，業界內許多團隊都在探詢LLM應用於機器人的可能性，Google團隊試圖將LLM輸出轉化為機器人行為，當人類向機器人發出指令後，機器人會從其內建的LLM選項中，選擇執行它認為最有可能成功的行為，有的則是希望LLM可以幫助機器人更高層次地聽懂人類的暗示，有的則是在開發「元學習」技術（meta-learning），讓LLM幫助機器人處理它不認識、內建程式未曾提到的事物。

LLM數據隱含偏見與歧視 道德底線與保護措施在哪

但是，即使科學家絞盡腦汁彌合大型語言學習技術與機器人行動之間的代溝，仍有一定程度的侷限。大型語言學習技術本身依賴數據，而這些數據很容易帶有人類常見的偏見、種族歧視和刻板印象，這些是機器人最不需要的東西。為了要讓機器人變得更聰明，這些底線是否會逐漸後退，在研發LLM結合機器人的同時，人類可能需要先界定好這之中的道德底線與保護措施。

資料來源：Scientific American

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