本文重點
A： 陳縕儂是台大資工系副教授，專攻 AI 語音辨識與對話互動。她在 AI 尚未主流時便投入語音辨識研究，博士期間更鑽研多輪對話技術。2016 年以 29 歲之齡回台大任教，是當時資工系最年輕的教授。近年主導開發 Taiwan LLM 與 Project TAME，致力打造適合台灣產業需求的本地化語言模型。
A： Taiwan LLM 是陳縕儂研究團隊於 2023 年底發布、以 Meta Llama 2 為基礎訓練的繁體中文語言模型。2024 年七月推出的進階版 Project TAME，整合半導體、化工、醫療、法律等產業資料，基於 Llama 3 進行 5,000 億字預訓練，目標是在特定專業領域超越通用模型表現。
A： 陳縕儂指出，台大資工系男女比約6：1，AI 實驗室有時完全沒有女生。她認為科技產品與日常生活密切相關，若開發者清一色是男性，難以真正理解女性需求。她的核心觀點是：某個領域女性愈少，女性愈該投身其中，否則產品只會愈來愈偏離女性視角。
在這些光鮮亮麗的標籤下，卻藏著一個始終如一的叛逆者。大學就立志當老師的陳縕儂，意外把自己的存在活成一堂生動的公開課：透過自身形象，讓大眾看見AI的魅力，以及女性在尖端科技的傑出表現。
進冷門領域，只想做有趣的事
陳縕儂自認叛逆，傳統教育「要跟大家一樣」的教條約束不了她，「我需要有很多明確的理由，來告訴我為什麼要這樣做。」特立獨行的性格，也體現在她的職涯：先選了男性為主的資工系，再進了冷門研究領域：AI語音辨識。
「有個學長問我：『你怎麼會想加入這個實驗室？我們已經走到黃昏了！』」陳縕儂回憶，當時，語音辨識技術已多年沒有重大突破，準確度僅徘徊在七到八成之間，「產業界上完全沒有需求。」
學長的弦外之音是，研究冷門領域，畢業後找不到相關工作。但陳縕儂毫不動搖，「那又如何？我就是只想做一個我覺得有趣的東西啊！」從小，她就覺得睡覺前要爬起來關燈是件麻煩事；若能像電影情節，出一張嘴就能讓電腦完成所有任務，「這不就是我想要的未來嗎？」
即便到了出國讀博士，陳縕儂依舊不改初衷，還一頭栽入更難、更冷門的語音對話互動。
「如果連語音辨識都辨識不好，就更別說多輪對話了，」陳縕儂解釋，在ChatGPT問世前，聊天機器人都沒辦法多次來回互動；即使Siri能完成一次性語音指令，但也無法連續多次對話幾輪。因此，她的主要研究圍繞著AI語音客服，嘗試讓機器擁有對話能力，並提升到能商用等級。
然而，堅持理想的代價也隨之而來。「美國是非常資本主義的環境，市場沒有需求，就申請不到研究經費，當時我的老師超窮的，」她苦笑道，當時不但實驗室只有兩個員額，她的薪水還一度斷炊。
第一志願：回台灣當老師
儘管如此，陳縕儂叛逆不減。許多人在美國求學後會留下求職，她卻提早畢業，以提高錄取台大教職的機率，把微軟的正職邀約當備案。「從出國到畢業，我都沒有改變這個first priority（第一優先，此處指回台灣當老師），」陳縕儂堅定地說。
她心中的典範是指導教授、電機系名譽教授李琳山。回首當年，陳縕儂學到最多的不是知識，而是環境。
「一個好的環境，能讓學生看到更多機會與可能，」她在李琳山實驗室與優秀學長姐討論、合作，閱讀實驗室歷屆畢業生的論文；有次在國外開會，見到傑出學長姐們與李琳山談笑風生，更令她眼界大開：「我深刻體會到，一個好老師的影響力可以如此深遠。」
這些經歷都形塑了陳縕儂對自己未來的期望。「我希望能為學生創造這樣的環境，不是直接告訴他們『這裡有這麼多選擇』，而讓他們自己去接觸、思考，發現『原來可以做這個』！」即便最後無法像學長姐一樣傑出，「但能透過教育為優秀學生貢獻一份力量，看到他們最後成功，也感到與有榮焉。」
陳縕儂鼓勵學生探索，也從中找到熱愛的事物。圖片來源：賴永祥攝
這種鼓勵學生自我探索的教育理念，在陳縕儂的職涯中意義特殊——作為少數在理工領域嶄露頭角的女性，她深知多元的重要：台大資工系男女比約六比一，在AI實驗室中性別比例更加懸殊，有時甚至完全沒有女生。
近年到幾間高中演講，陳縕儂才漸漸發現，許多女生其實相當在意旁人想法，可能順應社會期待選擇文法商科系。
面對這種情況，陳縕儂總是鼓勵女學生要多方探索，找到真正熱愛、長期投入不會痛苦的事；但她也深知，許多女生受刻板印象所苦，認為「理工科佼佼者都是男性，女生沒什麼前景。」 面對這種疑惑，她總是耐心解釋，「科技應用與人類日常生活息息相關，如果開發者全都是男性，他們能真正理解並滿足女性用戶的需求嗎？」
她尤其鼓勵女性加入AI領域，「當某個領域女性愈少，你更應該投身其中，」她語重心長，「否則，這個領域只會愈來愈缺乏女性視角，產品也會愈來愈遠離女性需求。最終可能演變成只有男性在開發和使用，造成更大的不平衡。」
持續改良語言模型，實現本地化
追求多元的她，自然也想抵抗國外大廠以英語為主的語言模型。
「YouTube早就推出自動生成英文字幕的功能，但到現在還不支援中文，代表他們不覺得這是重要或優先市場，」陳縕儂認為，與其被動期待國際大廠模型支援中文，台灣更該掌握主動權，自行打造大型語言模型。
於是2023年底，陳縕儂研究團隊發布以Meta Llama 2為基礎訓練的Taiwan LLM，隨即吸引許多企業接觸了解；今年七月發表的進階版Project TAME，便是藉由合作企業提供半導體、化工、醫療與法律等各專業資料，基於Llama 3進行5,000億字預訓練而成。
「有些企業有算力沒資料、有些沒算力有資料，我們就橋接資源，把模型開源出來，」陳縕儂解釋，Project TAME訓練資料來自各產業，預期將在特定產業領域上能有更好的表現，甚至期待Project TAME能通過台灣律師考試。
展望未來，陳縕儂研究團隊正嘗試教AI讀懂人們的「言外之意」。
「例如我說『今天好累喔』『桌上碗盤還沒收』，言外之意就是『你有空可以去收』，」她解釋，這項研究持續探索AI的極限，也更凸顯本地化的重要，因為在不同文化中，同一情境的共識可能不同。
選擇一條更具挑戰性、更能體現本土特色的研究道路，也是作為AI學者的叛逆。
小檔案｜陳縕儂
台大資工系副教授陳縕儂。圖片來源：賴永祥攝
- 出生：1987 年
- 現職：台大資工系副教授
- 學歷：台大資訊工程所碩士、美國卡內基美隆大學語言科技所博士
- 榮譽：科技部年輕學者獎、台灣傑出女科學家新秀獎
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