11 月 11 日消息，圖夫茨大學的研究人員發現，大型語言模型在對話中的“插話”方面普遍表現不佳，這限制了它們的對話能力。

據IT之家了解，2024 年 11 月 12 日至 16 日在邁阿密舉行的自然語言處理經驗方法會議（EMNLP 2024）上，圖夫茨大學的語言學和計算機科學研究人員將介紹一項研究，該研究揭示了人工智能對話能力的不足之處，并指出了改進其對話能力的可能途徑。這項研究結果已發表在 arXiv 預印本服務器上。

人類在對話中通常會避免同時說話，輪流發言和傾聽。每個人都會評估許多輸入線索，以確定語言學家所謂的“話輪轉換點”（TRP），可以理解為插話的合適時機。TRP 在對話中經常出現，許多時候我們會略過一個 TRP，讓說話者繼續。其他時候，我們會利用 TRP 來輪流發言，分享我們的想法。

長期以來，人們認為對話中的“副語言”信息 —— 語調、單詞和短語的延長、停頓和一些視覺線索 —— 是識別 TRP 最重要的信號。然而，圖夫茨大學心理學和計算機科學教授 JP de Ruiter 表示，如果去掉單詞，只給人們提供韻律 —— 就像你隔著襪子說話時傳出的那種言語的旋律和節奏，他們就無法再察覺出合適的 TRP。

相反，如果只以單調的語音提供語言內容，研究對象將在其中找到大部分與自然語音中相同的 TRP。這表明，對話中輪流發言最重要的線索是語言內容本身，而停頓和其他線索并不那么重要。

人工智能擅長檢測內容中的模式，但無法以接近人類的能力檢測到合適的 TRP。

原因在于 AI 的訓練數據。大型語言模型，包括最先進的 ChatGPT，都是基于互聯網上的大量書面內容進行訓練的，包括維基百科條目、在線討論組、公司網站、新聞網站等。

這些數據集中缺少大量轉錄的口語對話，這些對話是即興的，使用更簡單的詞匯和更短的句子，結構也與書面語言不同。AI 不是在對話中“成長”起來的，因此它沒有能力以更自然、更人性化的方式建?；騾⑴c對話。

研究人員認為，可以通過對基于書面內容訓練的大型語言模型進行微調，并用一小組對話內容進行額外訓練，使其能夠更自然地參與新的對話。然而，當他們嘗試這樣做時，發現仍然存在一些限制，無法完全復制人類般的對話。

研究人員警告稱，AI 進行自然對話可能存在根本性的限制。它們是基于膚淺的統計相關性來預測下一個單詞，但輪流發言涉及到從對話更深層次的語境中汲取信息，也就是說，AI 可能無法真正理解對話的語境和意圖。

研究人員表示，可以通過對大型語言模型進行預訓練，使其在更大規模的自然口語語料庫上進行訓練，從而克服這些限制。然而，收集如此規模的數據來訓練今天的 AI 模型仍然是一個重大挑戰。與互聯網上的書面內容相比，可用的對話錄音和轉錄數量要少得多。