Chatboti jsou ty malé, hezké vyskakovací okna, která webové stránky používají, aby vám pomohla při navigaci.
Ať už hledáme zákaznickou podporu, asistenci při nakupování, nebo jen přátelský rozhovor, chatboti jsou zde, usmívají se a nabízejí rychlé odpovědi a efektivní řešení.
Ale přemýšleli jste někdy o tom, jak komplikovaná práce se skrývá za vývojem těchto zdánlivě inteligentních konverzačních agentů? Tento článek vám pomůže, jako uživateli a vlastníkovi webové stránky, pochopit dopady chatbotů a vést diskusi o digitálním soukromí.
Velké množství chatbotů je založeno na Google službě Bard, která umí stahovat informace z internetu a představit odpověď. Velký jazykový model za Bardem poskytuje odpověď v přirozeném jazyce – na rozdíl od běžného vyhledávání Google, kde výsledek tvoří úryvky informací nebo seznam odkazů.
Vývojáři mohou chatboty vytvářet pouze na základě našich potřeb jako uživatelů a informací, které o nás mají, ale prostřednictvím chatbotů může každá webová stránka shromažďovat obrovské množství dat na základě toho, jak s námi chatbot jako uživateli interaguje.
Na základě posledních informací se zde budeme trochu technicky věnovat: Existuje šest klíčových procesů k vytvoření chatbota a všechny tyto komponenty jsou důležité, protože se živí naší digitální identitou.
Z tohoto důvodu má Google Bard všechny informace z internetu, včetně našich odpovědí na chatboty na webových stránkách, jako jsou banky nebo online nakupování, stejně jako IP číslo a lokalitu našeho zařízení.
Proces chatbota
1. Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
Pro vytvoření chatbota používají vývojáři nejprve zpracování přirozeného jazyka (NLP), což je větev umělé inteligence (AI), která se zabývá interakcí mezi počítači a lidským jazykem. NLP umožňuje chatbotům rozumět, interpretovat a reagovat na různé nuance lidské komunikace. Vývojáři používají různé techniky jako tokenizaci, pojmenování částí řeči, rozpoznání pojmenovaných entit a analýzu sentimentu k rozklíčování textu do smysluplných částí, které chatbotu usnadní porozumění a zpracování uživatelských dotazů.
2. Shromažďování dat a učení
Ve druhém kroku vývoje efektivního chatbota potřebují vývojáři velké množství dat pro zajištění, aby se systém naučil rozpoznávat vzory a souvislosti v jazyce. Tato data mohou být shromážděna z různých zdrojů, jako jsou konverzace s uživateli, časté otázky a relevantní dokumenty. Jakmile jsou data shromážděna, trénuje se chatbot pomocí algoritmů strojového učení. Nejčastěji používanou technikou je řízené učení, kde se systém učí z označených příkladů vstupu a výstupu. Pro určité aplikace se také využívají techniky posíleného učení a neřízeného učení.
3. Správa dialogu a rozpoznání záměru
Správa dialogu je klíčovým aspektem vývoje chatbota, protože řídí tok diskuse a zajišťuje koherentní a smysluplnou interakci s uživateli. Vývojáři používají techniky jako automaty stavů, rozhodovací stromy a hluboké učení pro vedení konverzací, zapamatování kontextu a správu různých uživatelských vstupů.
Rozpoznání záměru je další důležitou součástí. Jedná se o rozpoznání primárního účelu nebo záměru za zprávou uživatele. Například pokud uživatel žaluje chatbota o počasí, záměrem je získání informací o počasí. Pro přesné odhalení záměrů uživatelů se používají modely strojového učení, jako algoritmy klasifikace záměrů a neuronové sítě, které následně přesměrují dotazy na odpovídající odpovědní systémy.
4. Generování přirozeného jazyka (NLG)
Druhá strana konverzace spočívá v generování odpovědí podobných lidským, které uživatelé považují za poutavé a užitečné. Tento proces, známý jako generování přirozeného jazyka (NLG), se zaměřuje na přeměnu strukturovaných dat a výstupů systému na koherentní, přirozeně znějící věty. Vývojáři využívají šablony, systémy založené na pravidlech a pokročilejší metody jako neuronové jazykové modely (např. GPT-3) k vytváření smysluplných odpovědí, které rezonují s uživateli.
Velký jazykový model za Bardem poskytuje odpověď v přirozeném jazyce – na rozdíl od běžného vyhledávání Google, kde výsledek tvoří úryvky informací nebo seznam odkazů.
5. Integrace s backendovými systémy a API
Pro rozšíření schopností chatbota je často nutná integrace s různými backendovými systémy a externími API. Tato integrace umožňuje chatbotům provádět složité úkoly, například zpracovávat transakce, získávat personalizované informace a komunikovat se službami třetích stran. Například chatbot pro zákaznickou podporu by mohl potřebovat přístup k databázi společnosti, aby získal data o objednávce nebo zahájil proces vrácení peněz.
6. Nepřetržité učení a vylepšování
Vývoj chatbota nekončí tím, že je nasazen. Aby zůstali efektivní, musí být chatboti neustále aktualizováni a vylepšováni. Zpětná vazba od uživatelů pomáhá vývojářům identifikovat slabé stránky a zlepšovat odpovědi chatbota. Jak se jazyk vyvíjí a objevují se nová slova, musí být chatboti také trénováni na nová data, aby zůstali relevantní a přesní. Například Google Bard umí stahovat informace z internetu a představit odpověď.
Dopady PRVCY
Použití chatbotů může přinést řadu výhod, například lepší zákaznický servis, efektivní podporu a lepší uživatelský zážitek. Stejně jako každá technologie však i chatboti představují rizika kybernetické bezpečnosti, která je třeba zohlednit, aby byla zajištěna ochrana osobních údajů, zabráněno škodlivým aktivitám a ochráněni uživatelé i firmy. Následuje přehled některých rizik kybernetické bezpečnosti spojených s používáním chatbotů:
Tato technologie může psát e-maily, dokumenty a dokonce i software, což slibuje výrazné urychlení úkolů. Tyto texty však mohou obsahovat dezinformace, citlivé údaje nebo dokonce chráněné pasáže z románu “Harry Potter”.
V červnu 2023 společnost Google vyzvala své zaměstnance, aby neposílali důvěrný materiál do Bardu, jak zjistila agentura Reuters z uniklých interních dokumentů. Bylo hlášeno, že inženýři byli instruováni, aby nepoužívali kód napsaný chatbotem.
Proč na to pamatovat?
Společnosti, které používají veřejné AI chatboti, “musí dbát na to, aby zákazník byl na prvním místě a že jejich strategie KI, včetně chatbotů, je založena na dobře definované strategii správy dat a je s ní integrována:
Ochrana osobních údajů a důvěrnost
Chatboti často komunikují s uživateli a sbírají a zpracovávají citlivé údaje, jako jsou osobní údaje, platební informace a další důvěrné údaje. Pokud nejsou náležitě zabezpečeni, mohou být tyto údaje vystaveny neoprávněnému přístupu, což může vést k porušení ochrany osobních údajů a možnému odcizení identity.
Phishing a sociální inženýrství
Kyberzločinci se mohou snažit manipulovat chatboty, aby prováděli phishingové útoky nebo podvody sociálního inženýrství. Tím, že imitují legitimní uživatele, mohou útočníci přimět chatboty k odhalení citlivých informací nebo umožnění přístupu k důležitým zdrojům.
Šíření malwaru
Hackeři mohou využít chatboty k rozesílání malwaru nebo škodlivých odkazů na nic netušící uživatele. Tyto odkazy mohou vést k infekcím malwarem, krádeži dat nebo ohrožení dalších systémů v síti společnosti.
Manipulace a zkreslení dat
Pokud chatboti nejsou náležitě chráněni, útočníci mohou manipulovat s podkladovými algoritmy nebo databázemi. Manipulace s daty může vést k tomu, že uživatelům budou poskytovány nesprávné informace, které mohou ovlivnit jejich rozhodování a poškodit pověst.
I když chatboti nabízejí řadu výhod, společnosti musí být pozorné vůči kybernetickým rizikům, která z nich vyplývají. Zavedením silných bezpečnostních opatření a pravidelným aktualizováním a monitorováním svých chatbotových systémů mohou podniky využívat výhod chatbotů a zároveň se chránit před potenciálními kybernetickými hrozbami.
Jedním způsobem, jak chránit citlivé údaje, které by mohly být zadány do aplikací umělé inteligence, by bylo tyto údaje po skončení konverzace zcela vymazat. To je však složité.
Koncem června 2023 Google oznámil soutěž zcela jiného rázu: strojové unlearning nebo to, jak zajistit, aby bylo možné citlivé údaje odstranit z datových sad pro školení AI, aby se vyhovělo globálním regulačním standardům, jako je GDPR. To může být výzva, protože je nutné určit, zda byly údaje konkrétní osoby použity pro trénink modelu strojového učení.
Za každým chatbotem se skrývá složitá a propracovaná síť technologií a technik, které mu umožňují komunikovat s uživateli způsobem podobným lidem. Od zpracování přirozeného jazyka po rozpoznání záměru a od sběru dat po kontinuální učení – každý krok ve vývoji chatbotu vyžaduje pečlivé úvahy a odborné znalosti.
S technologickým pokrokem se chatboti stávají čím dál intuitivnějšími, soucitnějšími a plynulejšími ve svých interakcích, což přetváří způsob, jakým komunikujeme s technologiemi, a zjednodušuje naše digitální zážitky.
Ale pokud si můžeš z tohoto příspěvku něco odnést, pak je to následovat příklad Googlu: Jestliže se tolik starají o své interní údaje a kód, měl by ses inspirovat jejich příkladem.
Používej chatboty pouze pro minimum výměny a pokud potřebuješ zákaznický servis, raději poskytněte své osobní údaje zaměstnanci zákaznického servisu, aby tato interakce v budoucnu nekrmila databázi umělé inteligence.
