生成式AI大爆發 LINE開發中文摘要、影音推薦應用

聊天機器人ChatGPT開啟生成式人工智慧（Generative AI）浪潮，LINE台灣工程團隊嘗試開發中文應用，預計在內容入口LINE TODAY提供文章摘要，未來也可能向用戶推薦感興趣的影音。

生成式AI可透過機器學習模型研究歷史數據，自行創建與合成資料，在短短幾秒鐘內生成各種文章、圖像、音檔或影片，對各個產業都帶來衝擊。

LINE台灣資料工程部資深經理蔡景祥接受中央社專訪表示，生成式AI的回答可提供從未想過的角度，LINE工程團隊測試結果常讓人感到驚訝。

蔡景祥認為，生成式AI可幫用戶閱讀大量資料、進行摘要，成為動腦夥伴，是相當好的工具。例如想廣告文案毫無頭緒時，過去需要大量閱讀或問朋友，現在透過與生成式AI互動，可自己慢慢釐清想法。

生成式AI也有限制，蔡景祥發現，如果問題太複雜或需要特定的背景知識，生成式AI就不一定能精確回答。

為迎接生成式AI應用到來，LINE自行研發SmartText自然語言處理平台，初版即可透過模型處理常見的文字自動化任務，例如文件分類、多標籤分類、主題偵測等，現已實際運用在LINE訊息查證、LINE TODAY主題標籤等服務。

此外，經過工程團隊的優化，SmartText自然語言處理平台2.0計畫將可執行更多元的自然語言處理任務，包含文章摘要、換句話說、問答、客製化廣告文案生成等。

蔡景祥說，目前LINE TODAY主題標籤可幫用戶快速抓到重點關鍵字，並橫向串連其他相關文章。不過，文章列表現在只展示標題，未來如果能提供自動生成的文章摘要，用戶在點擊文章連結前，就可多了解一點內容。

另一項嘗試開發的應用是影音推薦。蔡景祥指出，現實中有很多內容不是純文字格式，例如影片就包含文字標題、聲音和影像。LINE工程團隊正在進行多模態（multi model）研究，讓AI可同時讀懂不同格式的內容，未來再加入一些規則或定義關聯性，就有辦法向用戶推薦可能感興趣的影音。

談到中文自然語言處理技術的困難之處，蔡景祥點出「資料清理」和「標註」兩大挑戰表示，資料清理指的是透過人力篩選掉不希望AI學會的資料，這相當費時；資料標註同樣依賴人力，有些資料還需要相關知識背景，才能判斷如何標註。

至於生成式AI的前景，蔡景祥認為，目前生成式AI回答的內容比較「四平八穩」，如果用戶是長輩或兒童，可能需要一點「有溫度的設計」，例如語氣更柔和或更健談，若連台灣國語都能講，更會讓人倍感親切許多。