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本地創科動態｜AI生成詞 非感官領域最似人話
By 信報財經新聞 on June 10, 2025
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech」
人工智能（AI）沒聞過花香，沒觸摸過花瓣，沒在花園散過步，能否真正了解什麼是「花」？香港理工大學與美國俄亥俄州立大學、普林斯頓大學及紐約市立大學的研究人員，分析大型語言模型（LLM）與人類在概念表徵上的相似度，發現LLM生成詞彙表徵與人類表徵的相似度，在非感官運動領域最高，感官領域次之，在運動領域表現最差。相關論文發表在學術期刊Nature Human Behaviour。
運動詞彙表現最差
理大研究團隊選取大語言模型ChatGPT（GPT-3.5及GPT-4）和Google LLMs（PaLM及Gemini）所生成的詞彙評分，並將其與公開發表並經過驗證的《格拉斯哥詞彙範本》、《蘭卡斯特詞彙範本》數據集中近4500個詞語的人類評分比較。這些評分涵蓋了非感官運動領域，包括情感效價、具體性、可意象性等維度；感官領域，包括視覺、嗅覺、聽覺等維度，以及運動領域，包括腿腳、嘴巴、喉嚨等維度。
根據研究結果，模型雖能有效掌握非感官運動領域的概念，惟在理解涉及視覺外觀、味覺等感官概念，或需要肢體動作體驗的運動概念時，表現明顯較為遜色。研究並揭示「具身化訓練」（Grounding），即為LLM提供感官（如視覺）及運動訊息，讓模型將抽象與具體概念聯繫起來，可以影響其對複雜概念的理解，生成內容接近人類的表徵。研究團隊指出，今後可透過類人形機械人技術，把LLM與多模態數據整合，使其能主動解讀真實世界，並作出相應行動。
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