「AI自創語言」的標題黨和恐懼，只會令我們忽略更迫切的科技問題

該網誌最後亦指出，其中一個研究模型令程式發展出自己的語言來談判，跟人類有別，然而研究員的目標是建立可以跟人類溝通的程式，所以改用其他方法來得到他們想要的結果。

不過研究到了傳媒手上，就變成「AI叛變！聊天機械人發展出自己語言　嚇到fb煞停」（當然誇張報道的不僅是《蘋果日報》）︰

《蘋果日報》Facebook截圖

由於已有同事在本網撰文解釋，我就不再重複。

如何避免受標題黨誤導

除了都跟人工智能和語言有關外，三項研究的共通點是其公司——分別是Google、Open AI和Facebook——都有撰寫文章解說其研究。除了專家外，相信沒有太多人會讀人工智能的論文，這些解說文章——就如科研的大學新聞稿一樣——是給傳媒和有興趣的大眾了解其研究。

不幸的是，媒體往往為追求點擊率而過度簡化研究，甚至曲解和誇大其內容，透過誤導的標題引發驚訝、恐懼等有利散播文章的情緒。一如所有流言，事後才澄清作用有限，引起的恐懼亦無法完全消除。

對此我有一點建議︰分享這類「令人驚呆了」的新聞前，請先追尋資訊源頭，細讀一遍相關解說文章，甚至讀一點論文的簡介部份，知道研究人員大概在做甚麼（大概就好，一般人不可能透徹理解）。

這樣太麻煩了？《Geek Time》的Gedalyah Reback有另一個建議︰

閱讀科技新聞時，永遠假設沒有任何接近天網（Skynet）或創造Matrix的機器。要建造這些東西，人類還需多年甚至數十年時間，在這段期間，當看到有人宣稱電腦程式在沒有指引下做到一些事情時，永遠保持健康的懷疑。更有可能的是程式做了一些程式員沒發現自己編寫了的事情，或者解釋遠遠比表面看來簡單。

這些被煽動出來對人工智能的恐懼，無助令我們更了解人工智能發展，只會讓人忽略資訊科技領域中更嚴重和迫切的問題，例如網絡缺乏私隱、企業操控我們的數據、政治勢力借演算法左右民意、人工智能取代生產或導致大量失業、國家資助的數碼恐襲，以至假新聞越來越逼真等等。

相關文章︰

• 德研究員分析「匿名」瀏覽記錄，竟可發現法官愛看哪類色情片
• 當科技遇上政治︰美國大選的無名助選員
• 在Facebook上，美國大選的假新聞甚至跑贏了真新聞
• 機械人會搶走我的工作嗎？到這個網站找答案前須注意的事

資料來源︰

• Zero-Shot Translation with Google’s Multilingual Neural Machine Translation System (Google Research Blog)
• No, Google Translate did not invent its own language called ‘interlingua’ (Geek Time)
• Google's AI just created its own universal 'language' (Wired)
• Learning to Communicate (Open AI)
• Emergence of Grounded Compositional Language in Multi-Agent Populations (Mordatch & Abbeel 2017)
• Deal or no deal? Training AI bots to negotiate (Facebook Code)
• Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues (Mike Lewis et al. 2017)
• No, Facebook Did Not Panic and Shut Down an AI Program That Was Getting Dangerously Smart (Gizmodo)
• The 'creepy Facebook AI' story that captivated the media (BBC)
• Facebook didn’t kill its language-building AI because it was too smart—it was actually too dumb (Quartz)
• Did Facebook Shut Down an AI Experiment Because Chatbots Developed Their Own Language? (Snopes)

核稿編輯︰王陽翎