ChatGPT 在本月初針對訂閱 ChatGPT Plus 的用戶，開放新版圖像辨識功能。該功能可針對用戶上傳的圖片做內容解釋，也就是翻譯圖片的意涵，你可以傳一張午餐照讓它分析盤子裡面有什麼，也可以傳張風景照讓它猜測實際地點。
隨著人們以更多資料餵養、訓練大型語言模型，未來想透過模型破譯任何訊息似乎不再困難，而《Wired》近期一篇深度報導也揭示著大型語言模型可能進入的下個紀元：生物翻譯。
試圖了解動物傳遞的訊息是項大膽嘗試——但其實並不新鮮。人們想了解其他動物如何表達、溝通已有數世紀之久，但如今透過機器學習、AI 模型卻可以發現動物溝通過程中，無法以人類聽力、認知能力所察覺到的微妙變化。
模型能分析動物叫聲，更有望幫動物紀錄片上翻譯字幕
2019 年，華盛頓大學的研究人員利用機器學習模型開發了一款名為 DeepSqueak 的軟體，該軟體可自動檢驗、分析和分類多種囓齒動物的叫聲，甚至包含人耳聽不見的超音波。
透過分析，該軟體可以大略區分動物在感到安全、舒服時發出的哼歌聲，或是在感覺緊張、不舒服時發出的呆滯長音。DeepSqueak 也被用於狐猴、鯨魚、雞與豬等其他物種，來辨別他們在什麼時候發出陷入困境的求救聲。
現在，一項稱為 Earth Species Project（地球物種計畫），有著更偉大的雄心。據《Wired》報導，該團隊認為 20、30 年後，人類對動物語言的翻譯將能達到一種水準——當我們在看 Discovery、國家地理頻道的生物記錄片時，螢幕上能像如今的 YouTube 自動翻譯、生成字幕。
Earth Species 認為，就像透過 AI 模型，不懂中文的英文工程師也可以建立中文聊天機器人，在不遠的未來，人們也將開始建立座頭鯨、蝙蝠、蜜蜂的聊天機器人，而自動翻譯、生成動物們的語言也會更加輕鬆。
計畫的發起人之一是矽谷名人 Aza Raskin ，他在職涯早期協助推出了 FireFox 瀏覽器，甚至在 2006 年設計出如今所有社群媒體都在採用的無盡滾動頁面（never ending scroll），可說是軟體使用介面設計的鼻祖。另一發起人則是推特創始成員之一的 Britt Selvitelle。
Earth Species 靈感來自 Raskin 某次在新聞中聽說衣索比亞的狒狒有著與人類相似的溝通節奏，甚至當你在森林裡時聽見他們呢喃時，會誤以為有人在跟你說話。「我們能否透過 AI 真正了解他們在說什麼？」成了 Raskin 感興趣的起點。
機器學習提供人們一套能翻譯動物聲音的方法。Raskin 解釋，AI 模型完全跳過傳統我們學習語言的方法——理解每個詞背後的語意。AI 則將語言視為一種幾何形狀，找到形狀重疊的地方後標記、歸類。Raskin 認為，如果模型可以在不用預先學習其他語言的情況下，將任何語言翻譯成英語，那它也能對狒狒的肢體搖擺、大象的鳴叫、蜜蜂的飛舞步伐做同樣的事情。
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動物版 ChatGPT 初衷來自救動物，第一代模型已推出
目前 Earth Species 擁有 15 名員工和數百萬美元的預算，而團隊也與數十名生物學家合作。研究人員負責將生物記錄器固定在棲地，並收集一年以上的連續聲音資料，這些好幾 TB 的音訊檔案成為訓練模型最好的數據。
翻譯動物語言，不僅只為了滿足人類的研究以及好奇心。過去 50 年來，地球上的野生動物數量平均減少了近 70%，Earth Species 的主要使命之一，便是在理解動物的求救信號後，率先發出救援。
例如美國麻州有個海邊，每年會有十幾隻海豚迷失方向後擱淺，「海豚迷路時會像走失的小孩發出驚慌失措的叫聲。」Earth Species 提出一種工具，可事先從海邊監聽海豚的口哨聲，並交由模型判斷，提早做出警報，好讓救援人員能在海豚擱淺前指引他們返回正確路線。
今年初 Earth Species 已發布旗下第一個動物溝通的基礎語言模型，該模型能針對不同動物的叫聲分類，並推對出其大略想傳遞的訊息與信號，受用對象包含白鯨、大象、猩猩等多種動物。未來 Earth Species 的終極目標是推出動物版的 ChatGPT 。
由於模型不需事先理解其含義，如同我們使用 ChatGPT 時，它不見得真的了解說出來的話，但它善於預測、推敲，此情此景應出現的下一個單字會是什麼。因此比起轉譯內容給人類，再由人類採取措施，不如讓一個能發出動物聲音的 ChatGPT 直接面向動物溝通。
例如海豚發出迷路的求救聲時，這個動物版 ChatGPT 能自動回應出指引方向的口哨聲——而人類操作者可能甚至不知道雙方在討論什麼。
*本文開放夥伴轉載，參考資料：《Wired》、《紐約時報》、《Geeky Gadgets》。首圖來源：Unsplash
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（責任編輯：黃俊誠）
