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國際科技大廠競爭生成式AI後端的大型語言模型（LLM）技術，Google今年初推出對話機器人Google Bard，領導研發團隊的Google傑出科學家紀懷新昨（16）日表示，以硬體為主力的台灣人才可以積極研究LLM技術與硬體的整合，Google Bard也樂於與擁有少數語言資料庫（如台語、客語）的學者、學術界合作，擴大未來的辨識和多種樣態的資料分析能力。
紀懷新是Google為數不多的「傑出科學家」，在Google帶領「Brain」研發團隊，專注AI架構、人機互動、機器學習、自然語言處理等相關技術研發，2013年至今有700多項成果，應用在Google的多項服務中，包括YouTube的推薦系統、遊戲的深度學習、手機系統的搜尋功能。目前Google Bard與LLM技術應用與研究，也是他團隊研究的項目之一。
紀懷新昨天與台灣媒體分享Google Bard開發的心得。他表示，Bard不斷改進，靠大型語言系統的資料，除翻譯外，現在還可以理解「為何如此翻譯」。未來的AI與大型LLM發展會遇到瓶頸，希望透過導入外部資料、透過用戶互動不斷改進， 希望改善Google Bard的缺點，更為人類生活所用。
他坦言，現在對話式AI存在的限制，包括會有幻覺、回答出現偏差性、使用者會認為「AI有自我感受」，更有不斷被惡意提示攻擊的狀況，透過不斷研究以改善問題。
Google今年初推出的實驗性對話式AI服務Google Bard後，7月起更擴大支援全球包含繁體中文在內的40種語言。紀懷新指出，Google Bard能做出正確的回應，是基於LLM豐富的資料，但收集數據很困難，對於特殊的少數語言，例如台語、客語、原民語等，要建立資料庫更不容易，全球不同地區可能有很多的研究及資料，Google也願意互相合作，以取得品質好的數據。
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