Chatbots sind diese kleinen, hübschen Popup-Fenster, die Webseiten installieren, um Dir beim Navigieren zu helfen.
Egal, ob wir Kundenbetreuung, Hilfe beim Einkaufen oder einfach nur ein freundliches Gespräch suchen, Chatbots sind da, lächeln und bieten schnelle Antworten und effiziente Lösungen.
Aber hast Du Dich schon einmal gefragt, welche komplizierte Arbeit hinter der Entwicklung dieser scheinbar intelligenten Gesprächsagenten steckt? Dieser Artikel soll Dir helfen, als Nutzer/in und Inhaber/in einer Website die Auswirkungen von Chatbots zu verstehen und die Diskussion über den digitalen Datenschutz zu führen.
Eine große Anzahl von Chatbots basiert auf dem Google-Dienst Bard, der Informationen aus dem Internet abrufen und eine Antwort präsentieren kann. Das große Sprachmodell hinter Bard liefert die Antwort in natürlicher Sprache – im Gegensatz zu einer normalen Google-Suche, bei der das Ergebnis aus einem Informationsschnipsel oder einer Liste von Links besteht.
Entwicklerinnen und Entwickler können Chatbots nur auf der Grundlage unserer Bedürfnisse als Nutzerinnen und Nutzer und der Informationen, die man über uns hat, erstellen, aber mit Hilfe von Chatbots kann jede Webseite eine riesige Menge an Daten sammeln, die darauf basieren, wie der Chatbot mit uns als Nutzerinnen und Nutzern interagiert.
Basierend auf den letzten Informationen werden wir hier ein wenig technisch: Es gibt sechs wichtige Prozesse, um einen Chatbot zu erstellen, und alle diese Komponenten sind wichtig, weil sie mit unserer digitalen ID gespeist werden.
Aus diesem Grund verfügt Google Bard über alle Informationen aus dem Internet, einschließlich unserer Antworten auf Chatbots auf Webseiten wie der Bank oder beim Online-Shopping, sowie über die IP-Nummer und den Standort unseres Geräts.
Chatbot-Prozess
1. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Um einen Chatbot zu erstellen, verwenden Entwickler/innen zunächst Natural Language Processing (NLP), einen Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache beschäftigt. NLP ermöglicht es Chatbots, die vielen Nuancen der menschlichen Kommunikation zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Die Entwickler setzen verschiedene Techniken wie Tokenisierung, Part-of-Speech-Tagging, Named-Entity-Recognition und Sentiment-Analyse ein, um den Text in sinnvolle Bestandteile zu zerlegen, die es dem Chatbot erleichtern, Benutzeranfragen zu verstehen und zu bearbeiten.
2. Datenerfassung und Training
Im zweiten Schritt zur Entwicklung eines effektiven Chatbots benötigen die Entwickler große Mengen an Daten, um dem System beizubringen, Muster und Zusammenhänge in der Sprache zu erkennen. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen wie Benutzergesprächen, FAQs und relevanten Dokumenten gesammelt werden. Sobald die Daten gesammelt sind, wird der Chatbot mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen trainiert. Die am häufigsten verwendete Technik ist das überwachte Lernen, bei dem das System aus markierten Beispielen von Eingabe und Ausgabe lernt. Verstärkungslernen und unüberwachte Lernmethoden werden für bestimmte Anwendungen ebenfalls eingesetzt.
3. Dialogmanagement und Intent-Erkennung
Das Dialogmanagement ist ein wesentlicher Aspekt der Chatbot-Entwicklung, da es den Gesprächsfluss regelt und eine kohärente und sinnvolle Interaktion mit den Nutzern gewährleistet. Die Entwickler verwenden Techniken wie Zustandsautomaten, Entscheidungsbäume und Deep-Learning-Modelle, um Gespräche zu führen, sich den Kontext zu merken und verschiedene Benutzereingaben zu verwalten.
Die Absichtserkennung ist eine weitere wichtige Komponente. Dabei geht es darum, den primären Zweck oder die Absicht hinter der Nachricht eines Benutzers zu erkennen. Wenn ein Benutzer beispielsweise einen Chatbot nach dem Wetter fragt, ist die Absicht, Wetterinformationen zu erhalten. Modelle des maschinellen Lernens, wie z. B. Algorithmen zur Klassifizierung von Absichten und neuronale Netze, werden eingesetzt, um die Absichten der Benutzer genau zu erkennen und Anfragen an die entsprechenden Antwortsysteme weiterzuleiten.
4. Generierung natürlicher Sprache (NLG)
Die andere Seite der Konversation besteht darin, menschenähnliche Antworten zu generieren, die die Nutzer/innen als ansprechend und hilfreich empfinden. Dieser Prozess, der als Natural Language Generation (NLG) bezeichnet wird, zielt darauf ab, strukturierte Daten und Systemausgaben in kohärente, natürlich klingende Sätze zu verwandeln. Die Entwickler nutzen Vorlagen, regelbasierte Systeme und fortschrittlichere Methoden wie neuronale Sprachmodelle (z. B. GPT-3), um sinnvolle Antworten zu erstellen, die bei den Nutzern ankommen.
Das große Sprachmodell hinter Bard liefert die Antwort in natürlicher Sprache – im Gegensatz zu einer normalen Google-Suche, bei der das Ergebnis aus einem Informationsschnipsel oder einer Liste von Links besteht.
5. Die Integration mit Backend-Systemen und APIs
Um die Fähigkeiten eines Chatbots zu erweitern, ist oft eine Integration mit verschiedenen Backend-Systemen und externen APIs notwendig. Diese Integration ermöglicht es Chatbots, komplexe Aufgaben auszuführen, z. B. Transaktionen zu verarbeiten, personalisierte Informationen abzurufen und mit Diensten Dritter zu interagieren. Ein Chatbot für den Kundensupport könnte zum Beispiel Zugriff auf die Datenbank eines Unternehmens benötigen, um Bestelldaten abzurufen oder einen Erstattungsprozess einzuleiten.
6. Kontinuierliches Lernen und Verbessern
Die Entwicklung eines Chatbots endet nicht, sobald er eingesetzt wird. Um effektiv zu bleiben, müssen Chatbots ständig aktualisiert und verbessert werden. Das Feedback der Nutzer/innen hilft den Entwicklern, Schwachstellen zu erkennen und die Antworten des Chatbots zu verbessern. Da sich die Sprache weiterentwickelt und neue Begriffe auftauchen, müssen Chatbots außerdem auf neue Daten trainiert werden, um relevant und genau zu bleiben. Google Bard kann zum Beispiel Informationen aus dem Internet abrufen und eine Antwort präsentieren.
PRVCY-Auswirkungen
Der Einsatz von Chatbots kann zahlreiche Vorteile mit sich bringen, z. B. einen verbesserten Kundenservice, effizienten Support und ein verbessertes Benutzererlebnis. Doch wie jede Technologie bergen auch Chatbots Risiken für die Cybersicherheit, die beachtet werden müssen, um den Datenschutz zu gewährleisten, bösartige Aktivitäten zu verhindern und sowohl Nutzer als auch Unternehmen zu schützen. Im Folgenden werden einige der mit dem Einsatz von Chatbots verbundenen Cybersicherheitsrisiken erläutert:
Diese Technologie kann E-Mails, Dokumente und sogar Software selbst verfassen und verspricht so, Aufgaben erheblich zu beschleunigen. Diese Inhalte können jedoch Fehlinformationen, sensible Daten oder sogar urheberrechtlich geschützte Passagen aus einem “Harry Potter”-Roman enthalten.
Im Juni 2023 forderte Google seine Mitarbeiter auf, kein vertrauliches Material in Bard einzuspeisen, wie Reuters aus durchgesickerten internen Dokumenten erfuhr. Es wurde berichtet, dass Ingenieure angewiesen wurden, keinen vom Chatbot geschriebenen Code zu verwenden.
Warum sollte man das im Hinterkopf behalten?
Unternehmen, die öffentliche KI-Chatbots einsetzen, “müssen darauf achten, dass die Kunden an erster Stelle stehen und dass ihre KI-Strategie, einschließlich der Chatbots, auf einer gut definierten Data-Governance-Strategie aufbaut und in diese integriert ist:
Datenschutz und Vertraulichkeit
Chatbots interagieren oft mit Nutzern und sammeln und verarbeiten sensible Daten wie persönliche Angaben, Zahlungsinformationen und andere vertrauliche Daten. Wenn sie nicht angemessen gesichert sind, können diese Daten unbefugtem Zugriff ausgesetzt werden, was zu Datenschutzverletzungen und möglichem Identitätsdiebstahl führt.
Phishing und Social Engineering
Cyberkriminelle können versuchen, Chatbots zu manipulieren, um Phishing-Angriffe oder Social Engineering-Betrügereien durchzuführen. Indem sie legitime Nutzer/innen imitieren, können Angreifer/innen Chatbots dazu bringen, sensible Informationen preiszugeben oder Zugang zu sensiblen Ressourcen zu gewähren.
Die Verbreitung von Malware
Hacker können Chatbots nutzen, um Malware oder bösartige Links an ahnungslose Nutzer/innen zu senden. Diese Links können zu Malware-Infektionen, Datendiebstahl oder der Kompromittierung anderer Systeme im Netzwerk eines Unternehmens führen.
Datenmanipulation und -verfälschung
Wenn Chatbots nicht angemessen geschützt sind, können Angreifer die zugrunde liegenden Algorithmen oder Datenbanken manipulieren. Die Manipulation von Daten kann dazu führen, dass den Nutzern falsche Informationen geliefert werden, die die Entscheidungsfindung beeinträchtigen und den Ruf schädigen.
Auch wenn Chatbots zahlreiche Vorteile bieten, müssen Unternehmen auf die von ihnen ausgehenden Cybersicherheitsrisiken achten. Indem sie robuste Sicherheitsmaßnahmen einführen und ihre Chatbot-Systeme regelmäßig aktualisieren und überwachen, können Unternehmen die Vorteile von Chatbots nutzen und sich gleichzeitig vor potenziellen Cyberbedrohungen schützen.
Eine Möglichkeit, sensible Daten, die in Anwendungen der künstlichen Intelligenz eingespeist werden könnten, zu schützen, wäre, diese Daten nach Beendigung des Gesprächs vollständig zu löschen. Aber das ist schwierig.
Ende Juni 2023 kündigte Google einen Wettbewerb an, bei dem es um etwas ganz anderes ging: das maschinelle Entlernen oder die Sicherstellung, dass sensible Daten aus den KI-Trainingsdatensätzen entfernt werden können, um globale Datenregulierungsstandards wie die GDPR einzuhalten. Das kann eine Herausforderung sein, denn es geht darum, herauszufinden, ob die Daten einer bestimmten Person für das Training eines maschinellen Lernmodells verwendet wurden.
Hinter jedem Chatbot verbirgt sich ein kompliziertes und ausgeklügeltes Netzwerk von Technologien und Techniken, die es ihm ermöglichen, mit den Nutzern auf eine menschenähnliche Weise zu interagieren. Von der Verarbeitung natürlicher Sprache bis zur Absichtserkennung und von der Datenerfassung bis zum kontinuierlichen Lernen – jeder Schritt der Chatbot-Entwicklung erfordert sorgfältige Überlegungen und Fachwissen.
Mit dem technologischen Fortschritt werden Chatbots immer intuitiver, einfühlsamer und nahtloser in ihren Interaktionen, was die Art und Weise, wie wir mit Maschinen kommunizieren, revolutioniert und unsere digitalen Erfahrungen vereinfacht.
Aber wenn Du etwas aus diesem Beitrag lernen kannst, dann ist es, dem Beispiel von Google zu folgen: Wenn sie sich so sehr um ihre internen Daten und ihren Code kümmern, solltest Du dem Beispiel folgen.
Nutze Chatbots für ein Minimum an Austausch und wenn Du Kundendienst brauchst, gib Deine persönlichen Daten lieber an einen Kundendienstmitarbeiter weiter, damit diese Interaktion in Zukunft nicht die KI-Datenbank füttert.
