AI 聊天機器人是能夠模擬人類對話的軟體程式。它們接收使用者以自然語言（文字或語音）輸入的內容，並嘗試給予有幫助的回應。根據微軟的定義，AI 聊天機器人是「模擬並理解人類對話」的應用程式。
舉例來說，聊天機器人可以回答問題、提供建議，或自動化執行預約等任務。IBM 也說明聊天機器人是「模擬人類對話」，並指出現代聊天機器人通常使用自然語言處理來解讀問題並產生答案。簡言之，AI 聊天機器人讓人們能以日常語言與電腦互動，縮短人類語言與機器邏輯之間的距離。
關鍵 AI 技術
AI 聊天機器人結合了多項先進的 AI 技術：
- 自然語言處理（NLP）：使聊天機器人能解析並理解文字或語音輸入。例如，NLP 演算法會將句子拆解成詞彙（字詞或片語），幫助機器理解語法與語境。
- 機器學習與深度學習：聊天機器人透過語言與對話範例學習，隨著時間提升回應品質。系統透過訓練真實對話與書面文字，學習常見問題及其回答模式。
- 大型語言模型（LLM）：基於變壓器架構的大型神經網路，訓練於海量文字資料。LLM 擁有數十億參數，能理解並生成類似人類的文字，有效捕捉跨語言與領域的語言模式。
這些技術合力使聊天機器人能處理自由形式的問題並產生自然流暢的回答。
聊天機器人如何理解使用者
當您發送訊息時，聊天機器人會對其進行自然語言理解（NLU）。它會將輸入拆解成多個部分（詞彙），並識別使用者的意圖（使用者想要什麼）及相關的實體（重要細節，如姓名、日期或地點）。
例如，若您問「明天巴黎的天氣如何？」，聊天機器人會辨識出意圖（天氣預報查詢）並擷取實體（「巴黎」與「明天」）。現代 AI 聊天機器人利用深度學習，即使語句非正式、含糊或有錯字，也能理解其意涵。
訓練 AI 聊天機器人
AI 聊天機器人由訓練於大量文字資料的語言模型驅動。訓練過程中，模型會處理數十億字，並根據上下文預測下一個字詞。
實務上，模型會讀取龐大的文本資料庫（例如整個維基百科或網路資料），從中學習語法、事實與常用語句。
訓練完成後，聊天機器人能透過逐字預測產生新回應，依據所學模式組合答案。重要的是，模型不會逐字記憶文本，而是將知識隱含於參數中。
因此，訓練良好的聊天機器人即使未曾見過特定問題，也能根據學習到的模式綜合出答案。
變壓器與大型語言模型
圖示：變壓器網路架構（左為編碼器，右為解碼器）。編碼器處理輸入，解碼器產生輸出。現代聊天機器人以變壓器作為核心架構。
變壓器網路將詞彙轉換為數值向量，並利用多頭注意力機制同時關聯句中所有詞彙，捕捉整體上下文。
與舊有的序列模型（如 RNN）不同，變壓器能平行處理所有詞彙，訓練速度更快。堆疊多層變壓器即形成大型語言模型（LLM），如 GPT-4 或 Google 的 PaLM。這些模型能大規模理解與生成語言，甚至能翻譯、摘要或回答問題，得益於其龐大參數量。
產生回應
回應時，AI 聊天機器人可能採用以下兩種方法之一：
- 基於檢索：聊天機器人從固定的回應庫（如常見問題資料庫）中選擇答案。早期聊天機器人多採此法。對於已知問題，機器人直接回傳預設答案。此方法對預期問題快速且可靠，但無法處理資料庫外的問題。
- 生成式（AI）模型：聊天機器人利用語言模型逐字生成新答案。每一步預測下一個最可能的字詞，根據對話上下文產生獨特回應，能回答從未見過的新問題。但因依賴機率，偶爾可能產生錯誤或不合邏輯的答案。
人類回饋與對話上下文
初步訓練後，聊天機器人常透過人類回饋進行微調。訓練者會審核機器人輸出，強化良好回應並修正錯誤。此過程稱為「基於人類回饋的強化學習」（RLHF），幫助系統避免不當或偏頗內容。例如，人類可能標記某答案為「有害」或「離題」，讓模型學會避免此類回應。
AI 聊天機器人也會追蹤對話上下文，記憶先前對話內容，使回應更連貫。例如，當您提出後續問題時，機器人能理解您指的是先前話題並給予相關回答。這種狀態式上下文支持多輪對話，提升互動自然度。
AI 聊天機器人範例
許多知名虛擬助理都是 AI 聊天機器人。蘋果的Siri與亞馬遜的Alexa以語音指令回應，谷歌的Gemini與 OpenAI 的ChatGPT則以文字對話。企業也在網站與應用程式中部署聊天機器人，處理客戶詢問、預約安排或購物導引。這些系統皆依賴相同核心 AI 技術來處理語言並產生回應。
挑戰與限制
AI 聊天機器人功能強大但並非完美。由於它們總是嘗試回答，有時會產生幻覺——自信地提供錯誤或誤導資訊。正如一位專家所言，聊天機器人本質上是「執行數學運算的機器」，並不真正理解意義或意圖。
因此，聊天機器人可能在不同時間對同一問題給出不同答案，且可能誤解模糊或複雜的問題。使用者應在重要情況下，對聊天機器人的輸出進行二次確認。
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AI 聊天機器人結合自然語言處理、機器學習與大型語言模型運作。它們解析使用者輸入以偵測意圖，然後從預設答案中檢索或利用訓練模型生成新答案。
現代聊天機器人採用基於變壓器的大型語言模型，訓練於龐大文字資料，使其能以類人流暢度涵蓋廣泛主題對話。隨著資料與訓練的提升，AI 聊天機器人將更強大，但本質仍是統計工具，因此人類監督依然重要。
