ChatGPT 等聊天機器人，有助自駕車「理解」乘客的需求

在未來，您只需要告訴自駕車：「我很急」，它就會自動規劃出能最快速抵達目的地的路線及行駛速度。您將像是擁有一名經驗豐富又善體人意的專屬司機，一定十分滿意又很放心。這樣的場景絕非僅止於想像，隨著科技發展已逐步邁向現實。

最近普渡大學（Purdue University）的工程師，正嘗試研發運用 ChatGPT 或其他聊天機器人協助自駕車能「聽懂人話」。他們於 9 月底在第 27 屆 IEEE 國際智慧交通系統會議上發布這部分的進展。這可能是首批實測自駕駛車透過大型語言模型，能對乘客口語指令做出適當回應的實驗之一。

領導這項研究的普渡大學土木工程系教授王子然（Ziran Wang）博士認為，如果有一天車輛要實現「完全自動駕駛」，它們需要徹底理解乘客談話中的所有訊息，即使乘客並非直接下指令而是間接地表達自己的感受。例如，當您說出您很趕時間時，計程車司機會知道您需要什麼，而無需指揮司機應採取的確切路線、行駛速度等細節。

大型語言模型更自然地理解「交談」內容

實驗之初，研究團隊使用各種「提示語」來訓練 ChatGPT，包括較直接的命令（例如，「請開快點」）及更間接的命令（例如「我現在有點暈車」）。當 ChatGPT 學會如何回應這些命令後，研究人員為其提供了需要遵循的參數，包括要求其考慮交通規則、路況、天候以及車用感測器偵測到的資訊，例如攝影鏡頭、燈光偵測和測距結果等數據。

他們隨後將此大型語言模型透過雲端提供給一輛實驗車輛。研究人員還評估了其他多款聊天機器人，例如 Google 的 Gemini 和 Meta 的 Llama AI 助理等。目前為止，ChatGPT 在汽車安全和省時等方面表現最好。

雖然現今的自駕車已具備相當的語音功能，但它們需要較清晰、明確的指令。相較之下，大型語言模型應能以更人性化的方式與乘客互動並做出回應，因為它們經過訓練而能從大量文字資料中理解語境並隨著演進不斷學習。

本次研究中，研究團隊並非使用大型語言模型來驅動自駕車，而是利用它來輔助自駕車。他們發現透過整合這些模型，自駕車能更適切地理解乘客需求，因而規劃出精準滿足乘客所需的行程。王子然教授解釋：「傳統的車用語音系統有一個使用者介面，你必須啟動介面才能傳達你的訊息，這類音訊辨識系統要求非常明確的指令，車輛才能正確理解。而大型語言模型的優勢在於它們能更自然地理解『交談』內容，任何其他現有系統都無法做到這點。」