Os chatbots são aquelas pequenas, simpáticas janelas pop-up que os sites instalam para te ajudar a navegar.
Seja para suporte ao cliente, ajuda na compra ou apenas uma conversa amigável, os chatbots estão lá, sorrindo e oferecendo respostas rápidas e soluções eficientes.
Mas você já se perguntou qual o trabalho complexo envolvido no desenvolvimento desses agentes de comunicação aparentemente inteligentes? Este artigo pretende te ajudar, como usuário/a e proprietário/a de um site, a entender os impactos dos chatbots e a discutir a privacidade digital.
Um grande número de chatbots é baseado no serviço Google Bard, que pode buscar informações na internet e apresentar uma resposta. O grande modelo de linguagem por trás do Bard fornece a resposta em linguagem natural – ao contrário de uma pesquisa normal no Google, que apresenta o resultado como um trecho de informações ou uma lista de links.
Desenvolvedores/as só podem criar chatbots com base em nossas necessidades como usuários/as e nas informações que se têm sobre nós, mas com a ajuda dos chatbots, qualquer site pode coletar uma enorme quantidade de dados com base na interação do chatbot conosco como usuários/as.
Com base nas informações mais recentes, vamos ficar um pouco técnicos: existem seis processos principais para criar um chatbot, e todos esses componentes são importantes porque são alimentados pela nossa ID digital.
Por isso o Google Bard possui todas as informações da internet, incluindo nossas respostas para chatbots em sites como bancos ou durante compras online, além do número IP e localização do nosso dispositivo.
Processo do Chatbot
1. Processamento de Linguagem Natural (NLP)
Para criar um chatbot, os/as desenvolvedores/as usam primeiro o Processamento de Linguagem Natural (NLP), uma área da inteligência artificial (IA) que lida com a interação entre computadores e linguagem humana. O NLP permite que os chatbots compreendam, interpretem e respondam às diversas nuances da comunicação humana. Os/as desenvolvedores/as empregam técnicas como tokenização, marcação de partes do discurso, reconhecimento de entidades nomeadas e análise de sentimento para decompor o texto em componentes significativos que facilitam ao chatbot a compreensão e o processamento das solicitações dos usuários.
2. Coleta de dados e treinamento
No segundo passo para desenvolver um chatbot eficaz, os/as desenvolvedores/as precisam de grandes quantidades de dados para ensinar o sistema a reconhecer padrões e contextos na linguagem. Esses dados podem ser coletados de várias fontes, como conversas de usuários, FAQs e documentos relevantes. Uma vez que os dados são coletados, o chatbot é treinado usando algoritmos de aprendizado de máquina. A técnica mais frequentemente usada é o aprendizado supervisionado, onde o sistema aprende com exemplos de entrada e saída rotulados. Métodos de aprendizado por reforço e aprendizado não supervisionado também são usados para aplicações específicas.
3. Gerenciamento de diálogos e reconhecimento de intenções
O gerenciamento de diálogos é um aspecto essencial do desenvolvimento de chatbots, pois regula o fluxo da conversa e garante uma interação coerente e significativa com os usuários. Os/as desenvolvedores/as usam técnicas como autômatos finitos, árvores de decisão e modelos de deep learning para conduzir diálogos, lembrar o contexto e gerenciar diversas entradas dos usuários.
O reconhecimento de intenções é outra componente vital. Trata-se de identificar o propósito ou intenção principal por trás da mensagem de um usuário. Se um usuário, por exemplo, pergunta ao chatbot sobre o clima, a intenção é obter informações meteorológicas. Modelos de aprendizado de máquina, como algoritmos de classificação de intenções e redes neurais, são usados para reconhecer com precisão as intenções dos usuários e encaminhar solicitações para os sistemas de resposta correspondentes.
4. Geração de Linguagem Natural (NLG)
O outro lado da conversa é gerar respostas semelhantes às humanas que os/as usuários/as considerem envolventes e úteis. Este processo, conhecido como Geração de Linguagem Natural (NLG), visa transformar dados estruturados e saídas do sistema em sentenças coerentes e naturalmente sonoras. Os/as desenvolvedores/as utilizam templates, sistemas baseados em regras e métodos mais avançados como modelos de linguagem neural (por exemplo, GPT-3), para criar respostas significativas que ressoem com os usuários.
O grande modelo de linguagem por trás do Bard fornece a resposta em linguagem natural – ao contrário de uma pesquisa normal no Google, que apresenta o resultado como um trecho de informações ou uma lista de links.
5. Integração com sistemas de backend e APIs
Para ampliar as capacidades de um chatbot, muitas vezes é necessário integrar com diversos sistemas de backend e APIs externas. Essa integração permite que chatbots executem tarefas complexas, como processar transações, recuperar informações personalizadas e interagir com serviços de terceiros. Um chatbot de suporte ao cliente, por exemplo, pode precisar acessar o banco de dados de uma empresa para recuperar dados de pedidos ou iniciar um processo de reembolso.
6. Aprendizado contínuo e melhorias
O desenvolvimento de um chatbot não termina após a implementação. Para se manter eficaz, os chatbots precisam ser constantemente atualizados e aprimorados. O feedback dos/as usuários/as ajuda os/as desenvolvedores/as a identificar pontos fracos e melhorar as respostas do chatbot. À medida que a linguagem evolui e novos termos surgem, os chatbots também devem ser treinados com novos dados para permanecerem relevantes e precisos. O Google Bard, por exemplo, pode buscar informações na internet e apresentar uma resposta.
Impacto do PRVCY
O uso de chatbots pode trazer várias vantagens, como um atendimento ao cliente melhorado, suporte eficiente e uma experiência do usuário aprimorada. No entanto, como qualquer tecnologia, os chatbots apresentam riscos de cibersegurança que devem ser considerados para garantir a proteção dos dados, impedir atividades maliciosas e proteger tanto os usuários quanto as empresas. A seguir, são explanados alguns dos riscos de cibersegurança associados ao uso de chatbots:
Essa tecnologia pode elaborar e-mails, documentos e até mesmo softwares, prometendo acelerar significativamente as tarefas. No entanto, esses conteúdos podem conter desinformações, dados sensíveis, ou até mesmo passagens protegidas por direitos autorais de um romance como “Harry Potter”.
Em junho de 2023, o Google pediu aos seus funcionários que não inserissem material confidencial no Bard, conforme relatado pela Reuters com base em documentos internos vazados. Foi relatado que os engenheiros foram instruídos a não utilizar código escrito pelo chatbot.
Por que isso deve ser lembrado?
Empresas que usam chatbots públicos de IA “devem garantir que os clientes estejam no centro das atenções e que sua estratégia de IA, incluindo os chatbots, seja baseada e integrada em uma estratégia de governança de dados bem definida.
Proteção de Dados e Confidencialidade
Chatbots interagem frequentemente com os usuários, coletando e processando dados sensíveis, como informações pessoais, dados de pagamento e outras informações confidenciais. Se não forem devidamente seguros, esses dados podem estar expostos a acessos não autorizados, resultando em violações de dados e possível roubo de identidade.
Phishing e Engenharia Social
Criminosos cibernéticos podem tentar manipular chatbots para realizar ataques de phishing ou golpes de engenharia social. Ao imitar usuários legítimos, os invasores podem induzir os chatbots a divulgar informações sensíveis ou conceder acesso a recursos críticos.
A Disseminação de Malware
Hackers podem usar chatbots para enviar malware ou links maliciosos a usuários desavisados. Esses links podem resultar em infecções por malware, roubo de dados ou comprometimento de outros sistemas na rede de uma empresa.
Manipulação e Falsificação de Dados
Se os chatbots não forem adequadamente protegidos, invasores podem manipular os algoritmos ou bases de dados subjacentes. A manipulação dos dados pode levar ao fornecimento de informações incorretas aos usuários, afetando a tomada de decisões e prejudicando a reputação.
Embora os chatbots ofereçam muitas vantagens, as empresas devem estar atentas aos riscos de cibersegurança que eles representam. Ao implementar medidas de segurança robustas e manter seus sistemas de chatbot atualizados e monitorados regularmente, as empresas podem aproveitar as vantagens dos chatbots enquanto se protegem de potenciais ameaças cibernéticas.
Uma maneira de proteger dados sensíveis que podem ser inseridos em aplicações de inteligência artificial seria apagá-los completamente após o término da interação. Porém, isso é difícil.
No final de junho de 2023, o Google anunciou uma competição sobre algo completamente diferente: o desaprendizado de máquinas ou a garantia de que dados sensíveis possam ser removidos dos conjuntos de dados de treinamento de IA para cumprir normas regulatórias globais de dados, como o GDPR. Isso pode ser desafiador, pois envolve determinar se os dados de uma pessoa específica foram usados para treinar um modelo de aprendizado de máquina.
Por trás de cada chatbot está uma rede complexa e sofisticada de tecnologias e técnicas que permite interagir com usuários de maneira semelhante à humana. Desde o processamento de linguagem natural até o reconhecimento de intenções e da coleta de dados ao aprendizado contínuo – cada etapa no desenvolvimento de chatbots requer considerações cuidadosas e expertise.
Com o avanço tecnológico, os chatbots estão se tornando cada vez mais intuitivos, empáticos e integrados em suas interações, revolucionando nossa forma de comunicar com máquinas e simplificando nossas experiências digitais.
Mas se você puder aprender algo com este artigo, é seguir o exemplo do Google: se eles se preocupam tanto com seus dados internos e códigos, você também deveria.
Use chatbots para um mínimo de intercâmbio e, se precisar de suporte ao cliente, prefira fornecer seus dados pessoais a um atendente, para que essa interação não alimente o banco de dados de IA no futuro.
