Чат-боты — это те маленькие, симпатичные всплывающие окна, которые устанавливают сайты, чтобы помочь вам в навигации.
Неважно, ищем ли мы обслуживание клиентов, помощь при покупках или просто дружескую беседу, чат-боты всегда готовы, улыбаются и предлагают быстрые ответы и эффективные решения.
Но задумывались ли вы когда-нибудь, какая сложная работа стоит за разработкой этих, казалось бы, интеллектуальных разговорных агентов? Эта статья поможет вам, как пользователю и владельцу сайта, понять влияние чат-ботов и вести обсуждение о цифровой конфиденциальности.
Большое количество чат-ботов основано на сервисе Google Bard, который может извлекать информацию из интернета и представлять ответ. Большая языковая модель за Bard предоставит ответ на естественном языке — в отличие от обычного поиска в Google, где результат состоит из фрагмента информации или списка ссылок.
Разработчики могут создавать чат-ботов, только опираясь на наши нужды как пользователей и имеющуюся о нас информацию, но с помощью чат-ботов любой сайт может собирать огромное количество данных, основанных на том, как чат-бот взаимодействует с нами как с пользователями.
Основываясь на последних данных, мы здесь немного углубимся в технику: существует шесть ключевых процессов для создания чат-бота, и все эти компоненты важны, потому что они задействуют нашу цифровую идентичность.
Именно поэтому Google Bard имеет все данные из интернета, включая наши ответы на чат-ботов на таких сайтах, как банки или интернет-магазины, а также IP-адрес и местоположение нашего устройства.
Процесс чат-бота
1. Обработка естественного языка (NLP)
Чтобы создать чат-бота, разработчики сначала используют обработку естественного языка (NLP) — ветвь искусственного интеллекта (ИИ), занимающуюся взаимодействием между компьютерами и человеческим языком. NLP позволяет чат-ботам понимать, интерпретировать и реагировать на множество нюансов человеческого общения. Разработчики используют различные техники, такие как токенизация, чаственная разметка речи (POS-теггинг), распознавание именованных сущностей и анализ настроений, чтобы разбить текст на значимые компоненты, что облегчает чат-боту понимание и обработку пользовательских запросов.
2. Сбор данных и обучение
На втором этапе разработки эффективного чат-бота разработчикам требуются большие объемы данных, чтобы научить систему распознавать закономерности и связи в языке. Эти данные могут собираться из различных источников, таких как пользовательские разговоры, часто задаваемые вопросы (FAQ) и релевантные документы. После того как данные собраны, чат-бот тренируется с помощью алгоритмов машинного обучения. Наиболее часто используемой техникой выступает контролируемое обучение, при котором система учится на размеченных примерах входов и выходов. Для определенных задач также применяются подкрепленное и неконтролируемое обучение.
3. Управление диалогом и распознавание намерений
Управление диалогом — это важнейший аспект разработки чат-бота, так как оно регулирует ход беседы и обеспечивает согласованное и осмысленное взаимодействие с пользователями. Разработчики используют такие методы, как автоматы состояний, решающие деревья и модели глубокого обучения, чтобы вести разговоры, запоминать контекст и управлять различными пользовательскими вводами.
Распознавание намерений — это еще один важный компонент. Оно заключается в выявлении главной цели или намерения сообщения пользователя. Например, если пользователь спрашивает чат-бота о погоде, намерением является получение информации о погоде. Модели машинного обучения, такие как алгоритмы классификации намерений и нейронные сети, используются, чтобы точно распознавать намерения пользователей и направлять запросы в соответствующие системы ответа.
4. Генерация естественного языка (NLG)
Другая сторона беседы заключается в генерации ответов, похожих на человеческие, которые пользователи считают увлекательными и полезными. Этот процесс, известный как генерация естественного языка (NLG), нацелен на превращение структурированных данных и системных выводов в согласованные, естественно звучащие предложения. Разработчики используют шаблоны, правила и более продвинутые методы, такие как нейронные языковые модели (например, GPT-3), чтобы создавать значимые ответы, резонирующие с пользователями.
Большая языковая модель за Bard предоставит ответ на естественном языке — в отличие от обычного поиска в Google, где результат состоит из фрагмента информации или списка ссылок.
5. Интеграция с бэкенд-системами и API
Чтобы расширить возможности чат-бота, часто требуется интеграция с различными бэкенд-системами и внешними API. Такая интеграция позволяет чат-ботам выполнять сложные задачи, такие как обработка транзакций, получение персонализированной информации и взаимодействие с третьими службами. Чат-бот поддержки клиентов, например, может требовать доступа к базе данных компании, чтобы извлечь данные заказов или начать процесс возврата.
6. Непрерывное обучение и улучшение
Разработка чат-бота не заканчивается его внедрением. Чтобы оставаться эффективными, чат-боты должны постоянно обновляться и улучшаться. Отзывы пользователей помогают разработчикам выявлять слабые места и совершенствовать ответы чат-бота. Поскольку язык развивается и появляются новые термины, чат-боты также должны обучаться на новых данных, чтобы оставаться актуальными и точными. Например, Google Bard может извлекать информацию из интернета и представлять ответ.
PRVCY-Влияние
Использование чат-ботов может принести множество преимуществ, таких как улучшенное обслуживание клиентов, эффективная поддержка и улучшенный пользовательский опыт. Однако, как и любая технология, чат-боты несут риски для кибербезопасности, которые необходимо учитывать, чтобы обеспечить защиту данных, предотвратить вредоносные действия и защитить как пользователей, так и компании. Ниже представлены некоторые риски для кибербезопасности, связанные с использованием чат-ботов:
Эта технология может создавать электронные письма, документы и даже программное обеспечение, тем самым значительно ускоряя выполнение задач. Тем не менее, эти материалы могут содержать дезинформацию, конфиденциальные данные или даже защищённые авторским правом фрагменты из романа “Гарри Поттер”.
В июне 2023 года Google призвал своих сотрудников не вводить конфиденциальную информацию в Bard, как выяснилось из утекших внутренних документов Reuters . Было сообщено, что инженерам рекомендовано не использовать код, написанный чат-ботом.
Почему это важно помнить?
Компании, которые используют публичные ИИ-чат-боты, “должны обеспечить, что клиенты находятся на первом месте и что их стратегия ИИ, включая чат-ботов, базируется на чётко определённой стратегии управления данными и интегрирована в неё.
Конфиденциальность и защита данных
Чат-боты часто взаимодействуют с пользователями и собирают и обрабатывают конфиденциальные данные, такие как личная информация, платёжные данные и другие данные. Если они не обеспечены должной безопасностью, эти данные могут стать доступными для несанкционированного доступа, что может привести к утечке данных и возможному краже личных данных.
Фишинг и социальная инженерия
Киберпреступники могут попытаться манипулировать чат-ботами для проведения фишинговых атак или мошенничества с использованием социальной инженерии. Имитируя законных пользователей, злоумышленники могут заставить чат-ботов раскрывать конфиденциальную информацию или предоставить доступ к конфиденциальным ресурсам.
Распространение вредоносного ПО
Хакеры могут использовать чат-ботов для отправки вредоносного ПО или вредоносных ссылок ничего не подозревающим пользователям. Эти ссылки могут привести к заражению вредоносным ПО, краже данных или компрометации других систем в сети компании.
Манипуляция и фальсификация данных
Если чат-боты не защищены должным образом, злоумышленники могут манипулировать основными алгоритмами или базами данных. Манипуляция с данными может привести к предоставлению пользователям ложной информации, что может негативно повлиять на принятие решений и повредить репутации.
Несмотря на множество преимуществ, которые предлагают чат-боты, компании должны обеспокоиться рисками кибербезопасности, которые они представляют. Внедряя надёжные меры безопасности и регулярно обновляя и мониторя свои системы чат-ботов, компании могут использовать преимущества чат-ботов и одновременно защитить себя от потенциальных киберугроз.
Один из способов защиты конфиденциальных данных, которые могут быть введены в приложения искусственного интеллекта, – это полное удаление этих данных после завершения разговора. Однако это сложно.
В конце июня 2023 года Google объявила о конкурсе с совершенно иной целью: машинным разучиванием, или обеспечением, чтобы конфиденциальные данные могли быть удалены из датасетов для обучения ИИ, в соответствии с мировыми регуляторными стандартами передачи данных, такими как GDPR. Это может быть сложной задачей, поскольку это требует выявления, использовались ли данные определенного человека для обучения модели машинного обучения.
За каждым чат-ботом скрывается сложная и изощрённая сеть технологий и методик, которые позволяют ему взаимодействовать с пользователями на человеческий манер. От обработки естественного языка до распознавания намерений, от сбора данных до непрерывного обучения — каждый этап разработки чат-бота требует тщательного рассмотрения и экспертизы.
С развитием технологий чат-боты становятся всё более интуитивными, чуткими и плавными в своих взаимодействиях, что революционизирует способ нашего общения с машинами и упрощает наш цифровой опыт.
Но если ты можешь чему-то научиться из этого материала, то это следует примеру Google: если они так заботятся о своих внутренних данных и коде, тебе стоит последовать их примеру.
Используй чат-ботов для минимального обмена информацией, и если тебе нужна помощь службы поддержки, лучше передай свои личные данные сотруднику службы поддержки, чтобы это взаимодействие в будущем не пополняло базу данных ИИ.
