Chatbots är de små, snygga popup-fönster som webbplatser installerar för att hjälpa dig att navigera.
Oavsett om vi söker kundsupport, hjälp vid shopping eller bara ett vänligt samtal, finns chatbots där, leende och erbjuder snabba svar och effektiva lösningar.
Men har du någonsin funderat över det komplexa arbetet bakom utvecklingen av dessa till synes intelligenta konversationsagenter? Den här artikeln är avsedd att hjälpa dig som användare och webbplatsägare att förstå effekterna av chatbots och diskutera digitalt dataskydd.
Ett stort antal chatbots bygger på Googles Bard-tjänst, som kan hämta information från internet och presentera ett svar. Den stora språkmodellen bakom Bard ger svar på naturligt språk – till skillnad från en vanlig Google-sökning där resultatet består av ett informationsfragment eller en lista med länkar.
Utvecklare kan bara skapa chatbots baserat på våra behov som användare och den information som är tillgänglig om oss, men med hjälp av chatbots kan varje webbplats samla in en enorm mängd data baserat på hur chatbottarna interagerar med oss som användare.
Baserat på den senaste informationen blir vi tekniska här: Det finns sex viktiga processer för att skapa en chatbot, och alla dessa komponenter är viktiga eftersom de drivs av vår digitala identitet.
Därför har Google Bard all information från internet, inklusive våra svar på chatbots på webbplatser som banker eller vid onlineshopping, samt IP-nummer och plats för vår enhet.
Chatbot-processen
1. Naturlig språkbehandling (NLP)
För att skapa en chatbot använder utvecklare först Natural Language Processing (NLP), en gren av artificiell intelligens (AI) som handlar om interaktionen mellan datorer och mänskligt språk. NLP gör det möjligt för chatbots att förstå, tolka och svara på de många nyanserna av mänsklig kommunikation. Utvecklarna använder olika tekniker som tokenisering, part-of-speech-tagging, namnentitetigenkänning och sentimentanalys för att bryta ner texten i meningsfulla komponenter som gör det lättare för chatbottarna att förstå och hantera användarförfrågningar.
2. Datainsamling och träning
I det andra steget för att utveckla en effektiv chatbot behöver utvecklare stora mängder data för att lära systemet att känna igen mönster och sammanhang i språket. Dessa data kan samlas in från olika källor som användarkonversationer, vanliga frågor och relevanta dokument. När data har samlats in tränas chatbotten med hjälp av maskininlärningsalgoritmer. Den vanligast använda tekniken är övervakad inlärning, där systemet lär sig från märkta exempel på in- och utdata. Förstärkningsinlärning och oövervakade inlärningsmetoder används också för vissa tillämpningar.
3. Dialoghantering och avsiktsdetektering
Dialoghantering är en avgörande aspekt av chatbotutveckling eftersom den reglerar samtalsflödet och säkerställer en sammanhängande och meningsfull interaktion med användarna. Utvecklarna använder tekniker som tillståndsmaskiner, beslutsträd och djupa inlärningsmodeller för att leda samtal, komma ihåg kontexten och hantera olika användartillfällen.
Avsiktsdetektering är en annan viktig komponent. Det handlar om att identifiera det primära syftet eller avsikten bakom ett användarmeddelande. Om en användare till exempel frågar en chatbot om vädret är avsikten att få väderinformation. Maskininlärningsmodeller som avsiktsklassificeringsalgoritmer och neurala nät används för att exakt identifiera användarens avsikter och dirigera förfrågningar till de korrekta svarssystemen.
4. Naturlig språkgenerering (NLG)
Den andra sidan av konversationen är att generera människoliknande svar som användare finner engagerande och hjälpsamma. Denna process, kallad Natural Language Generation (NLG), syftar till att omvandla strukturerad data och systemutdata till sammanhängande, naturligt klingande meningar. Utvecklare använder mallar, regelbaserade system och mer avancerade metoder som neurala språkmodeller (t.ex. GPT-3) för att skapa meningsfulla svar som tilltalar användare.
Den stora språkmodellen bakom Bard ger svar på naturligt språk – till skillnad från en vanlig Google-sökning där resultatet består av ett informationsfragment eller en lista med länkar.
5. Integration med backendsystem och API:er
För att utöka en chatbots kapacitet krävs ofta integration med olika backendsystem och externa API:er. Denna integration gör det möjligt för chatbots att utföra komplexa uppgifter, t.ex. bearbeta transaktioner, hämta personliga data och interagera med tredjepartstjänster. En kundsupport chatbot kan till exempel behöva tillgång till ett företags databas för att hämta orderdata eller inleda en återbetalningsprocess.
6. Kontinuerligt lärande och förbättring
Utvecklingen av en chatbot upphör inte när den sätts i drift. För att förbli effektiv måste chatbots ständigt uppdateras och förbättras. Användarfeedback hjälper utvecklarna att identifiera svaga punkter och förbättra chatbotens svar. Eftersom språk utvecklas och nya termer dyker upp måste chatbots dessutom tränas på nya data för att förbli relevanta och korrekta. Google Bard kan till exempel hämta information från internet och presentera ett svar.
PRVCY-påverkan
Användningen av chatbots kan medföra många fördelar, såsom förbättrad kundservice, effektivt stöd och en förbättrad användarupplevelse. Men som med all teknologi medför även chatbots cybersäkerhetsrisker som måste hanteras för att säkerställa dataskydd, förhindra skadliga aktiviteter och skydda både användare och företag. Nedan förklaras några av de cybersäkerhetsrisker som är förknippade med användningen av chatbots:
Denna teknik kan generera e-postmeddelanden, dokument och till och med mjukvara själv, vilket utlovar att påskynda uppgifter avsevärt. Dessa innehåll kan dock innehålla felaktig information, känslig data eller till och med upphovsrättsskyddade passager från en “Harry Potter”-roman.
I juni 2023 uppmanade Google sina anställda att inte mata in konfidentiellt material i Bard, enligt Reuters från läckta interna dokument. Ingenjörer uppmanades att inte använda kod som skrivits av chatbots.
Varför är detta viktigt att komma ihåg?
Företag som använder offentliga AI-chatbots “måste se till att kunderna har högsta prioritet och att deras AI-strategi, inklusive chatbots, bygger på en väl definierad datahanteringsstrategi och integreras i den.
Integritet och konfidentialitet
Chatbots interagerar ofta med användare och samlar in och bearbetar känslig information såsom personliga uppgifter, betalningsinformation och annan konfidentiell data. Om de inte är adekvat säkrade kan dessa data utsättas för obehörig åtkomst, vilket leder till dataintrång och eventuell identitetsstöld.
Phishing och social manipulation
Cyberbrottslingar kan försöka manipulera chatbots för att genomföra phishing-attacker eller sociala ingenjörsbedrägerier. Genom att imitera legitima användare kan angripare få chatbots att avslöja känslig information eller ge tillgång till känsliga resurser.
Spridning av malware
Hackers kan använda chatbots för att skicka malware eller skadliga länkar till intet ont anande användare. Dessa länkar kan leda till malware-infektioner, datastöld eller kompromettering av andra system i ett företags nätverk.
Manipulering och förfalskning av data
Om chatbots inte är tillräckligt skyddade kan angripare manipulera de underliggande algoritmerna eller databaserna. Manipulering av data kan leda till att användare får felaktig information, vilket kan påverka beslutsfattandet och skada rykte.
Även om chatbots erbjuder många fördelar, måste företag vara medvetna om de cybersäkerhetsrisker som de medför. Genom att införa robusta säkerhetsåtgärder och regelbundet uppdatera och övervaka sina chatbot-system kan företag dra nytta av chatbots och samtidigt skydda sig mot potentiella cyberhot.
Ett sätt att skydda känsliga data som kan matas in i artificiell intelligens-tillämpningar skulle vara att radera dessa data helt efter att samtalet avslutats. Men det är svårt.
I slutet av juni 2023 tillkännagav Google en tävling som handlade om något helt annat: maskinellt avlärande eller att säkerställa att känsliga data kan tas bort från AI-träningsdatabaser för att följa globala dataregleringsstandarder som GDPR. Det kan vara en utmaning, eftersom det handlar om att ta reda på om en viss persons data använts för träning av en maskininlärningsmodell.
Bakom varje chatbot ligger ett komplext och sofistikerat nätverk av teknologier och tekniker som möjliggör interaktion med användare på ett människoliknande sätt. Från naturlig språkbearbetning till avsiktsigenkänning och från datainsamling till kontinuerligt lärande – varje steg i chatbotutvecklingen kräver noggranna överväganden och expertis.
Med den teknologiska utvecklingen blir chatbots alltmer intuitiva, empatiska och sömlösa i sina interaktioner, vilket revolutionerar hur vi kommunicerar med maskiner och förenklar våra digitala upplevelser.
Men om du lär dig något från detta inlägg, låt det vara att följa Googles exempel: Om de bryr sig så mycket om sina interna data och koder, borde du följa deras exempel.
Använd chatbots för minimalt utbyte och om du behöver kundtjänst, lämna dina personliga uppgifter till en kundtjänstrepresentant istället, så att denna interaktion inte matar in i AI-databasen i framtiden.
