Sophie, Lisa, Julia en Udo belichamen zogenaamd de toekomst van de moderne servicemedewerker, want het zijn chatbots. Stiftung Warentest testte ze samen met menselijke klantenadviseurs. De conclusie: de kunstmatige intelligenties waren vaak uit hun doen.
Stiftung Warentest publiceert in haar uitgave van 10/2018 een testverslag waarin vragen van klanten aan telecomaanbieders werden gesteld via telefoon, chatvenster of contactformulier. De conclusie: veel van de (menselijke) adviseurs hadden geen flauw idee, terwijl de kunstmatige chatbots “meestal volledig uit hun lood geslagen” waren. Chatbots simuleren menselijke, op tekst gebaseerde dialogen en worden soms zo aangeprezen dat ze misschien niet meer van menselijke werknemers te onderscheiden zijn. Zo werd bijvoorbeeld de volgende vraag gesteld: “Mijn petekind krijgt mijn oude gsm: welk tarief past daarbij en waarmee moet ik rekening houden?” Terwijl de menselijke adviseurs soms leemtes in hun kennis aan het licht brachten, antwoordde de chatrobot van Vodafone volgens de producttesters: “Je denkt toch niet dat ik me zo laat beledigen? Praat alstublieft niet zo tegen mij.”
Herkennen van taal
AWS is een van de aanbieders van chatbots die zwaar investeren in onderzoek en ontwikkeling. Het aanbod rond de communicatie-interface “Amazon Lex” laat zien hoe veelbelovend deze technologie in theorie is en in de praktijk waarschijnlijk met toenemende perfectie zal zijn in de zin van een zelflerend systeem – ook als een spraakbot die een intelligente acteur simuleert, net als de op tekst gebaseerde chatbots. In deze omgeving vertegenwoordigt de “Amazon Lex”-dienst een conversatie-interface voor spraak en tekst in toepassingen, zodat ontwikkelaars spraak- en chatbotfuncties kunnen integreren voor conversatie-interacties op een interface-gebaseerde manier. De dienst omvat automatische spraakherkenning (ASE) om spraak om te zetten in tekst en algoritmen voor het begrijpen van natuurlijke taal om de bedoeling van tekst te detecteren. Amazon demonstreert de functionaliteit met “Alexa”. Een toepassingsvoorbeeld: Nadat een gebruiker een vlucht heeft geboekt via een stem- of chatbot, zou de bot de gebruiker kunnen vragen of hij ook een hotel of huurauto wil boeken.
Identificeren van intenties
De dienst werkt met geïdentificeerde intenties, zodat de gebruiker ofwel verdere boekingen kan doen of ervan kan afzien. Amazon Lex verwerkt de uitgesproken intenties en vraagt of er iets onduidelijk is. Het valt nog te bezien welke chatbottechnologie Vodafone gebruikt, maar de aanstootgevende bedoeling in het door Stiftung Warentest gedocumenteerde voorbeeld werd duidelijk verkeerd geïnterpreteerd. Er kan echter van worden uitgegaan dat voice- en chatbots als voorbeelden van zelflerende systemen min of meer onafhankelijk van elkaar zullen verbeteren met het oog op algemene praktische bruikbaarheid.
Chatbots in de Turingtest
Wanneer over kunstmatige intelligentie wordt gesproken, denken veel mensen aan een “autonoom denkende machine” die vragen kan worden gesteld en de Turingtest met succes doorstaat. Deze is geslaagd wanneer de vraagsteller na intensieve ondervraging van een AI en een mens niet duidelijk kan zeggen wie van de twee de machine is. De simulatie van een menselijke gesprekspartner is echter slechts een marginaal aspect in het kunstmatige-intelligentiesegment. Met de opkomst van chatbots in de klantencommunicatie neemt het belang van dit segment toe. Machine learning verbetert chatbots bij elk klantcontact, zodat de bruikbaarheid toeneemt.