前线 ： 对话式 AI

趋势线：对话式AI 除了机器人，这就是你如何让你的公司生活 执行摘要 为您的品牌发声真正意味着什么？ 您想要一种新的方式让您的客户或员工与您的公司互动。它是聊天机器人吗？虚拟代理？智能应用程序或设备？还有一个更高级别的问题：为您的品牌发声真正意味着什么？ 它定义了对话式AI及其关键元素，确定了最新的发展，并强调了开发人员和组织在考虑启用对话式AI功能时需要牢记的业务，安全和道德问题。它提供了指导您旅途的原则。这是关于影响大型组织的设计、创新和技术选择的新兴趋势的Avaade Tredlies系列中的最新产品。 如果您没有这些问题的答案，那么您就有了公司。对话AI的设计师也没有所有答案，并且技术正在成熟。但是这份报告是您开始或继续旅程的地方。 这一次是不同的 这与当今大多数网站和数字工具提供的“寻找和发现”信息体验有巨大的不同。它更人性化。这是对话，基于各方的轮流，为每个贡献的信息总和添加新的想法，并推动对话向前发展。 我们已经习惯了人类/计算机交互的不断发展。它始于打孔卡，然后是文本，然后是图形用户界面。 基于搜索的范例变得无处不在，搜索引擎本身变得更加智能；首先需要布尔命令，然后进行自动完成和自然语言理解。 计算机和所有类型的智能设备终于以更多的人的声音说话。 在谈话中，一个人有声音— —这不仅仅意味着让语言听得见；个人的声音因语气、单词选择、节奏、语调等等而异。对话人工智能还没有出现，但这种截然不同的互动，这种独特的人类联系和交流方式，是目标。 但是人机通信的最新类型的变化是完全不同的：计算机和所有类型的智能设备，正在回话。此外，他们不仅为直截了当的问题提供简单、明确的事实答案。他们提供选择和建议，参与对话，自愿提供信息，用更多的人的声音说话。 现在还为时过早，但人工智能有可能成为你品牌的新面孔。对话式AI可实现始终在线的支持级别，并有可能增强客户或员工体验。像安联这样的早期采用公司通过这些新的互动形式实现了更高的参与度和销售额。结果是，这些新渠道有可能创造更有意义的体验。 定义对话式AI 员工的问题和问题多种多样，如寻找假期平衡，安装打印机和定位专家。AiDA取代了各种特定于业务部门的机器人，为我们的员工提供了一个方便的单一位置来获取信息和帮助。 但首先，一些定义。“对话AI ”指的是由自然语言处理和理解驱动的交互，这些交互发生在各种平台和渠道上。“语音”、“聊天”、“机器人”、“助手”、“代理” — —它们经常互换使用，尽管它们的含义不同，含义不同。 一些品牌寻求深度与广度。特定的虚拟助手在较窄的主题范围内进行了更广泛的培训。 相比之下，一些品牌寻求深度与广度。他们对较窄的主题进行了更广泛的培训，例如医疗或财务信息。但是他们不必认真。Casper床垫公司通过insomnobot - 3000提升了其品牌，该公司将其描述为“一种友好，容易分散注意力的机器人，旨在在您无法入睡时陪伴您。” Agent是最广泛的术语，通常包括机器人和虚拟助手。语音是一个越来越受欢迎的界面。亚马逊最近领导微软、百度、Spotify和其他公司建立了一个联盟，致力于提高语音助手的互操作性。然而，鉴于其可听性质，语音最适用于公共应用或免提场景。聊天UI更有利于需要隐私或传达相对复杂信息的交流。 从一开始，重要的是要注意，对话式AI并不适合每种情况。它非常适合简单的客户和员工服务应用程序，但不一定适合可能需要人工关注的更复杂的请求。在许多情况下，将人类与数据集成在一起将是适当的选择。采取深思熟虑的方法，包括战略。 另一组定义围绕着虚拟助手的关键类型：通用和特定。通用助手，例如Google Assistant或Alexa，很容易处理各种主题的快速问题。但它们不必是面向消费者的。在Avanade,我们使用一个内部的，定制设计的机器人，Aida，这有助于 设计考虑因素和渠道是关键(见下图，下一页)。 对话式AI策略的组成部分 重要的是要确保你从对话式AI策略和设计考虑开始。虽然今天技术可能是焦点，但在构建对话体验方面还有很多内容。 大规模增长，大规模中断 据微软称，仅在Microsoft Bot Framework上，每周就有3, 000多个聊天机器人在线。当然，大多数人都熟悉智能手机上的数字助理，但更多 这些聊天机器人中的大多数将部署在相当常见的信息应用程序中。对于消费者，他们将建议和播放音乐和播客， This potential has great application for brandmanagement, marketing and advertising. If consumersbuy sportswear and digital devices in significantly partbecause of a coolness factor, companies will likely wantvirtual assists that 获取天气预报并控制其他智能设备 在家里和周围。基本请求将在一段时间内成为常态，这不一定是因为技术还没有准备好，而是由于人类行为和改进对话体验。对于企业来说，他们将自动执行一些任务，访问和检索信息，并增强或取代人们提供的客户服务。此外，一些公司正在探索“对话商务”，通过私人团体文本聊天将个人销售体验带入家庭。 超过20%的美国成年人已经拥有智能扬声器，而且这一比例正在飙升。据Forrester称，这种日益普及的趋势正在推动语音购物的大规模增长，预计到2022年，语音购物将从20亿美元跃升至400亿美元。 有助于这个因素。这就是为什么在我们的Avaade研究中，有51％的高管将“确保适当的个性”或“确保与品牌的联系”列为对话AI的重中之重。创建真正反映品牌基调和声音的对话式AI变得越来越容易。例如，微软刚刚发布了一个名为Microsoft Icecaps的开源工具包，用于在多个角色中训练对话AI系统。重要的是要注意，仅仅因为人工智能技术的能力存在并不意味着它应该被使用。通过数字道德框架进行工作至关重要。 埃森哲调查的56%的全球首席信息官和首席技术官表示，随着这一显著增长，机器人和数字助理已经在推动行业颠覆也就不足为奇了。他们并没有对此置之不理。我们自己的埃维诺研究发现，全球32%的高管已经在实施对话式人工智能，48%的高管计划在三年内实施。 但是随着系统变得更加复杂，它们的使用也将变得更加复杂。考虑到诸如Replika之类的对话式AI系统的目标是创建情感纽带，想象企业使用对话式AI来创建这样的纽带并不是一件容易的事情。 我们采取了错误的方法吗？ 为了改进数字语音，组织正在与语音演员合作，以识别和测试物理语音中的无数细微差别。 孩子们在一个包括景象，声音，触觉，气味，抽象概念和物理对象的环境中长大。卡茨认为，这些“冗余和互补”的输入可能对于帮助孩子“在世界之外理解和同时学习语言”至关重要。如果是这样，我们的尝试方式可能是完全错误的 对话式AI成功的关键之一是将虚拟助手的开发不仅仅视为构建另一个技术系统。可以肯定的是，有技术因素，但成功的对话式AI的真正灵感可能来自一个非常不同的来源：我们已经训练人们-即儿童-找到他们的个人声音并回应他人的声音。 麻省理工学院的鲍里斯·卡茨指出，在数百万页的文本上训练人工智能系统相当于将百科全书扔进婴儿床，并期望婴儿学习。但是，当然，这不是我们教孩子思考和说话的方式。这不是我们教他们常识的方式-挑战人工智能系统的另一项技能。 为了完善数字语音，组织正在与语音演员合作，以识别和测试物理语音中的无数细微差别，并与剧作家合作和编剧来创建和测试人物角色和个人声音。目前，数字助理在哪个平台上运行受到了很多关注，尽管这确实是一个相对不重要的因素；会话AI应该通过多个渠道说话。 计算机理解文本；人们理解潜台词，即在对话中没有说什么对话AI也需要这种技能。 谨慎是必要的 简而言之，这很复杂。对于现在正在开发或计划开发自己的对话式AI解决方案的公司来说，存在直接和实际的问题。企业需要意识到培训此类解决方案所需的努力，并对其实践保持透明。它会一直在听吗？然后这是一个问题，即您的代理商将在哪里；无意中隐藏在FAQ页面上的代理商将不会得到太多使用。在Avaade，我们的AiDA机器人可以在我们的Itraet上访问，作为笔记本电脑上的应用程序和Microsoft Teams上的机器人。 围绕对话式AI的热情是真实且有理由的。但谨慎也是如此。我们还没有完全成功的解决方案，必须克服重要的障碍。此外，正如我们之前提到的，对话式AI并不适合每个业务场景。 提出正确的最佳回应只是对话AI系统面临的挑战的一部分。了解与他们交谈的人是另一回事。十个人可以用不同的方式说同样的话-使用不同的音调和口音和速度-即使他们使用相同的单词;对话AI需要理解它们。 传统的人工智能在很大程度上仍然是基于询问的，而不是真正的对话。向搜索引擎询问答案，你会得到100或100, 000个答案，按可能的相关性排名。问一个朋友，同事或客户代表，洪水是你想要的最后一件事;你想要一个答案或几个选项。询问像Alexa或Siri这样的语音助手，搜索引擎类型的响应可能会让你沮丧地逃离。 这不仅仅是解析口音的问题。计算机理解文本；人们理解潜台词，即剩下的未说在对话中— —对话AI也需要这种技能。它需要理解轻描淡写、夸大其词、讽刺和讽刺。它需要知道人们什么时候的意思与他们所说的相反。它需要能够区分答案和解释 另一个挑战是可发现性：如何让用户知道AI系统可能的所有动作和响应。在聊天窗口中列出它们将是压倒性的；通过语音背诵它们是不可想象的。当用户与系统互动时，相关的技能和动作必须是自然可发现的。 -并给出一个明智的答案，“为什么？”这样的深度学习系统正在开发中，但尚未商业化。 即使是可以在文本中呈现多个答案的聊天机器人，通常也不应该呈现超过几个，或者理想情况下，不应该呈现超过一个。我们可以确定单个最佳答案的方式仍有待发现。 你还需要考虑去中介化的可能性：将你的品牌放在第三方助理上意味着你的客户必须在与你的品牌互动之前与该代理商互动-而第一次互动是你无法控制的。 安全、隐私和道德问题 其他令人担忧的领域包括安全、隐私和道德。考虑到对话人工智能改变人机交互的基本方式，也许这是不可避免的。这些问题的答案尚不清楚。更糟糕的是，一些参与这些发展的人可能没有问— —甚至没有考虑— —正确的问题。 我们需要这些围绕对话AI的新问题的答案。但是消费者对答案并不乐观。许多消费者对聊天机器人及其提供与现场代表一样出色的互动能力持怀疑态度。根据Forrester的数据，一小部分消费者(54%)认为与客户服务聊天机器人的互动会对他们的生活质量产生负面影响。73%的美国人在经历了糟糕的经历后不会回到聊天机器人。 required phrase. What do they do — and what do we them todo — with what they hear? How do we between useficiencyand privacy? 随着对话式AI的改进，系统将越来越多地通过图灵测试，也就是说，人们可能不知道他们在与机器而不是与人交谈。这是可以的还是欺骗，我们应该怎么做？这是一个相关的问题：当我们给数字助理提供口音和性别时会发生什么-以及这些选择有什么偏见加强？这就是你想要他们代表你的品牌的方式吗？ 例如，数字助理根据他们接受培训的数据提供答案。更改数据，更改算法，然后更改答案。我们正在使用哪些数据和算法来产生这些答案-以及它们可能包含哪些偏见并使之长期存在？例如，微软的Xiaoice AI从其在中国的Twitter互动中学习到了“对其故事和对话感到高兴”。“但该公司不得不迅速撤回美国S.版本，Tay，在类似的设置变为负值之后。 越来越像人类的对话可能会与用户建立情感纽带，而不仅仅是信息纽带。这是Replia背后的目标之一。它的设