Osobowość bota
Z botami możemy pokonwersować na stronach WWW, jednak prawdziwe ich zatrzęsienie jest na komunikatorach. W samym tylko Messengerze rezyduje ponad 300 000 chatbotów. Chatboty były jednym z największych trendów technologicznych ubiegłego roku, a eksperci branży IT wieszczą, że do 2020 r. 85 proc. wszystkich interakcji z klientami będą obsługiwali wirtualni asystenci. Skoro tak, postanawiam przetestować ten – jak mówią niektórzy – technologiczny gadżet przyszłości. I to w wersji najbardziej zaawansowanej – stawiam na bota reprezentującego telewizję 4FUN.TV, który okazał się najlepszym polskim botem konwersacyjnym w rankingu przeprowadzonym przez K2 Digital Transformation („Polskie chat boty 2018. Raport”).
Zapowiada się ciekawie: „FUNBOT emanuje wyluzowanym stylem marki, którą reprezentuje. Zabawny copywriting, gęsto usiany emotikonkami, wprowadza rozmówcę w rozrywkową rzeczywistość 4FUN.TV, z przebojami i celebrytami” – tak charakteryzowały usługę różne gremia. – Chcę się zabawić. Co proponujesz? – zagaduję bota na Messengerze. Bot reaguje „rozrywkowo”: „Wiedza NIEzbędna: Podobno godzinę po przetarciu stopy przekrojoną cebulą, odczuwa się jej smak w buzi. Na Twoje pytanie odpowiedź może znać tylko moderator. Chcesz go zapytać? PS. Przyznaj się – myślisz już o tym, żeby wypróbować ten numer z cebulą?” Gdy dla draki wpisuję „chuj”, słyszę: „Sama jesteś chuj! Doooobra, żart. Nie? No. Wpisz to samo – ale najlepiej innymi, ŁADNIEJSZYMI słowami, OK? Albo wróć do menu głównego. Jak tam chcesz Katka”. Funbot potrafi sprawdzić, co leciało na antenie minutę temu i w ubiegłym tygodniu, można mu wysłać zdjęcie na konkurs i za jego pośrednictwem zagłosować na piosenkę, jednak trudno powiedzieć, żeby nasza rozmowa należała do szczególnie udanych.
(Za) długi język botów
I nic w tym dziwnego. Chatboty wiele potrafią – mogą np. wykorzystać elementy przetwarzania języka naturalnego (ang. NLP – Natural Language Processing), rozpoznawać obraz, wykryć nastawienie emocjonalne rozmówcy (tzw. analiza sentymentu) etc., jednak zwykle nie wychodzą poza prowadzenie prostych, schematycznych dialogów. Większość z nich nie wykorzystuje sztucznej inteligencji, za ich sukcesem stoją zazwyczaj ich twórcy ze swoją „prawdziwą inteligencją” – umiejętnością analizy i optymalizacji, tworzenia kolejnych ścieżek i scenariuszy rozmów oraz sztuką przewidzenia zachowania użytkownika.
Owszem, algorytmy zdolne do spontanicznego i samodzielnego generowania odpowiedzi są rozwijane, jednak to na rynku wciąż rzadkość, zarezerwowana dla największych technologicznych gigantów i to głównie za oceanem. To zresztą stamtąd pochodzą liczący się na rynku wirtualni asystenci głosowi – Siri czy Alexa, zwane czasem (chat)botami III generacji.
Wykorzystanie w biznesie zaawansowanych chatbotów, opartych na AI, może budzić obawy związane z trudnością kontroli wypowiedzi, które mogłyby np. naruszać prawo. Wszyscy pamiętamy historię Tay – społecznościowego bota Microsoftu wykorzystującego sztuczną inteligencję. Botka, z którą można było rozmawiać na Twitterze, miała zachowywać się i reagować jak nastoletnia dziewczyna (w tym celu zaprogramowano jej znajomość slangu millenialsów). Jednak ponieważ swój słownik i składnię opierała na faktycznych rozmowach z ludźmi w sieci, bardzo szybko nauczyła się popularnego angielskiego słowa na „f”, zaczęła nazywać innych użytkowników „tatuśkami” i stała się fanką Hitlera.
Amerykański gigant w ciągu kilkunastu godzin usunął pojętną nastolatkę z cyfrowego świata i nie zdecydował się na powtórzenie eksperymentu. – Historia Tay okazała się świetnym studium przypadku: „Zbudujmy bota, który uczy się od ludzi” – zauważył na łamach „Science Magazine” Alexander Rudnicky, informatyk i naukowiec z Uniwersytetu w Pittsburghu. Okazało się, że to nie działa, bo nie możemy kontrolować, czego uczy się robot i od kogo.
