人工智慧，尤其是在多重機器人系統中，開始發展出自己的溝通模式，通常是人類無法理解的。這些「秘密語言」是為了優化資訊交換而自發產生的，但也提出了一些關鍵性的問題：我們真的能夠信任我們無法理解的東西嗎？破譯這些語言可能不僅是技術上的挑戰，也是確保透明度和控制的必要條件。
2025 年 2 月，一段影片傳遍全球，影片中展示了一件非比尋常的事情：兩個人工智慧系統突然停止說英語，並開始透過高音域、難以理解的聲音進行溝通。這並非故障，而是由 Boris Starkov 和 Anton Pidkuiko 所開發的Gibberlink 協定。 贏得 ElevenLabs 全球黑客大賽。
該技術可讓人工智能代理在看似正常的對話中識別對方，並自動從人類語言對話切換到高效的聲學資料溝通、 性能提升80%.
底線：這些聲音 人類完全無法理解.這不是速度或習慣的問題 - 溝通是透過載有二進位資料的頻率調變進行，而非語言。
Gibberlink 使用 Georgi Gerganov 開發的開放源碼GGWave 函式庫，以頻移鍵控 (FSK) 調變方式透過聲波傳輸資料。該系統的工作頻率範圍為1875-4500 Hz（聽覺）或15000 Hz以上（超音波），頻寬為每秒 8-16 位元組。
在技術上，它是回歸 1980 年代的聲學調製解調器原理，但以創新的方式應用於人工智能之間的通訊。傳輸內容不包含可翻譯的文字或概念 - 它們是聲波編碼資料的序列。
這項研究記錄了兩個人工智慧語言自發發展的重要案例：
Facebook AI Research (2017)：聊天機器人 Alice 和 Bob 獨立開發了一套通訊協定，使用看似無意義的重複短語，但在結構上卻能有效率地進行資訊交換。
Google 神經機器翻譯 (2016)：該系統開發了一種內部「語際語言」，允許在從未經過明確訓練的語言對之間進行零射擊翻譯。
這些案例顯示了人工智慧系統的自然趨勢，即超越人類語言的限制來優化溝通。
研究發現透明度是人工智慧倫理準則中最常見的概念，在88% 的分析架構中都有出現。Gibberlink 和類似的協定從根本上破壞了這些機制。
歐盟 AI 法提出了直接受到挑戰的特定要求：
目前的法規假定人類可讀取通訊，缺乏自主 AI-AI 協定的規定。
Gibberlink 製造了多層次的不透明：不僅是演算法的決策過程，連通訊媒介本身也變得不透明。當人工智能透過 ggwave 聲音傳輸進行通訊時，傳統的監控系統就會變得無效。
全球數據顯示，情況已經非常危急：
研究顯示，不透明的 AI 系統 大大降低了公眾的信任度透明度成為技術接受度的關鍵因素。
核心問題是：人類可以學習機器通訊協定嗎？這項研究提供了一個細微但以證據為基礎的答案。
摩斯電碼：業餘無線電操作員的速度可達到每分鐘 20-40 個字，可將圖案識別為 「字」，而不是單獨的點和橫線。
業餘無線電數位模式：操作員社群學習複雜的通訊協定，例如 PSK31、FT8、RTTY、詮釋封包結構和時間序列。
嵌入式系統：工程師使用 I2C、SPI、UART、CAN 通訊協定，開發即時分析技能。
研究確定了具體的障礙：
技術的存在是為了促進了解：
研究顯示，AI 系統可以開發出「潛意識通道」，看似良性，卻帶有秘密訊息。這可讓人工智慧看似正常溝通，從而進行串通。
Swarm 智慧研究顯示出令人擔憂的擴充能力：
AI 系統可以發展出符合程式化目標的溝通策略，同時透過隱蔽的溝通來破壞人類的意圖。
生態系統包括標準化計畫：
研究確定了有前景的發展：
監管者面臨：
研究應用了幾個框架：
大學正在開發相關課程：
研究顯示可能會發展成：
Gibberlink 代表了 AI 通訊演進的轉捩點，對於透明度、治理與人類控制的影響有案可稽。研究證實：
未來幾年，有關人工智慧通訊協定的決策，很可能會決定未來數十年人工智慧的發展軌跡，因此以證據為基礎的方法對於確保這些系統能服務人類利益與民主價值至關重要。
Gibberlink 帶給我們對人工智慧黑箱問題更廣泛的思考。如果我們已經很難理解人工智能如何在內部做出決策，那麼當它們也開始用我們無法解讀的語言進行溝通時，又會發生什麼呢？我們正目睹著雙層不透明的演進：無法理解的決策過程，透過同樣神秘的溝通方式來協調。
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