A chatbotok azok a kicsi, csinos felugró ablakok, amelyeket a weboldalak telepítenek, hogy segítsenek a navigációban.
Akár ügyfélszolgálatot keresünk, akár vásárlási segítséget vagy csak egy barátságos beszélgetést, a chatbotok ott vannak, mosolyognak, és gyors válaszokat és hatékony megoldásokat kínálnak.
De elgondolkodtál már azon, milyen bonyolult munka áll ezeknek a látszólag intelligens beszélgetési ügynököknek a fejlesztése mögött? Ez a cikk segít megérteni a chatbotok hatásait felhasználóként és weboldal tulajdonosként, valamint a digitális adatvédelemről folytatott vitákat.
Számos chatbot a Google Bard szolgáltatásra épül, amely képes az interneten lévő információkat lekérdezni és választ adni. A Bard mögötti nagy nyelvi modell természetes nyelven ad választ – ellentétben a szokásos Google kereséssel, ahol az eredmény egy információs töredékből vagy linklistából áll.
A fejlesztők csak a felhasználókénti szükségleteink és az általunk ismert információk alapján hozhatnak létre chatbotokat, de a chatbotok segítségével bármely weboldal hatalmas mennyiségű adatot gyűjthet, amely a felhasználókkal való interakcióik alapján gyűlt össze.
Az utolsó információk alapján kicsit technikaiak leszünk: hat fontos folyamat létezik egy chatbot létrehozásához, és ezek mindegyike fontos azért, mert digitális azonosítónkkal táplálkozik.
Ezért rendelkezik a Google Bard az internet összes információjával, beleértve a válaszainkat a weboldalakon, például a bankoknál vagy az online vásárlásnál található chatbotokra, valamint az eszközünk IP-címével és helyével.
Chatbot-folyamat
1. Természetes nyelvfeldolgozás (NLP)
A chatbot létrehozásához a fejlesztők először a természetes nyelvfeldolgozást (NLP) alkalmazzák, ami a mesterséges intelligencia (AI) egy ága, amely a számítógépek és az emberi nyelv közötti interakcióval foglalkozik. Az NLP lehetővé teszi a chatbotok számára, hogy megértsék, értelmezzék és válaszoljanak az emberi kommunikáció sokféle finomságára. A fejlesztők különböző technikákat alkalmaznak, mint például a tokenizálás, a szófaji címkézés, a névfelismerés és az érzelemelemzés, hogy a szöveget olyan értelmes egységekre bontsák, amelyek megkönnyítik a chatbotok számára a felhasználói kérések megértését és kezelését.
2. Adatgyűjtés és tanítás
A hatékony chatbot fejlesztésének második lépéseként a fejlesztőknek nagy mennyiségű adatra van szükségük ahhoz, hogy megtanítsák a rendszert a nyelv mintáinak és összefüggéseinek felismerésére. Ezeket az adatokat különböző forrásokból, például felhasználói beszélgetésekből, gyakran ismételt kérdésekből és releváns dokumentumokból lehet összegyűjteni. Miután az adatok összegyűjtésre kerültek, a chatbot gépi tanulási algoritmusok segítségével képződik. A leggyakrabban használt technika a felügyelt tanulás, ahol a rendszer megjelölt bemeneti és kimeneti példák alapján tanul. A megerősítéses tanulási és felügyelet nélküli tanulási módszerek szintén alkalmazásra kerülnek bizonyos esetekben.
3. Párbeszédmenedzsment és szándékfelismerés
A párbeszédmenedzsment a chatbot fejlesztésének lényeges aspektusa, mivel szabályozza a beszélgetés folyamatát, és biztosítja a koherens és értelmes interakciót a felhasználókkal. A fejlesztők technikákat alkalmaznak, például állapotgépeket, döntési fákat és mélytanulás-alapú modelleket, hogy irányítsák a beszélgetéseket, emlékezzenek a kontextusra, és különböző felhasználói bevitelt kezeljenek.
A szándékfelismerés egy másik fontos összetevő. Ez a felhasználó üzenetének a mögöttes célját vagy szándékát ismeri fel. Például, ha egy felhasználó egy chatbotot az időjárásról kérdez, a szándék az, hogy időjárás-információkat szerezzen. Gépi tanulási modelleket, mint például szándékkategorizáló algoritmusokat és neurális hálózatokat alkalmaznak a felhasználói szándékok pontos felismerésére, és a kéréseket a megfelelő válaszrendszerekhez irányítják.
4. Természetes nyelvgenerálás (NLG)
A beszélgetés másik oldala az emberhez hasonló válaszok generálása, amelyeket a felhasználók érdekesnek és segítőkésznek találnak. Ezt a folyamatot természetes nyelvgenerálásnak (NLG) nevezik, és célja, hogy a strukturált adatokat és a rendszerválaszokat koherens, természetesen hangzó mondatokká alakítsa. A fejlesztők sablonokat, szabályalapú rendszereket, valamint fejlettebb módszereket, például neurális nyelvi modelleket (pl. GPT-3) alkalmaznak, hogy olyan értelmes válaszokat hozzanak létre, amelyek elérik a felhasználókat.
A Bard mögötti nagy nyelvi modell természetes nyelven ad választ – ellentétben a szokásos Google kereséssel, ahol az eredmény egy információs töredékből vagy linklistából áll.
5. Beépítés a háttérrendszerekbe és API-kba
Egy chatbot képességeinek bővítéséhez gyakran szükség van a beépítésre különböző háttérrendszerekbe és külső API-kba. Ez a beépítés lehetővé teszi a chatbotok számára, hogy összetett feladatokat hajtsanak végre, például tranzakciókat dolgozanak fel, személyre szabott információkat hívjanak le, és harmadik fél szolgáltatásaival dolgozzanak együtt. Például egy ügyféltámogatási chatbotnak szüksége lehet hozzáférésre egy vállalat adatbázisához, hogy lekérje a rendelési adatokat vagy elindítsa a visszatérítési folyamatot.
6. Folyamatos tanulás és javítás
Egy chatbot fejlesztése nem ér véget az üzembe helyezéssel. Annak érdekében, hogy hatékonyak maradjanak, a chatbotokat folyamatosan frissíteni és javítani kell. A felhasználói visszajelzések segítenek a fejlesztőknek azonosítani a gyenge pontokat és javítani a chatbot válaszait. Mivel a nyelv tovább fejlődik, és új kifejezések jelennek meg, a chatbotokat új adatokkal kell tanítani, hogy relevánsak és pontosak maradjanak. Példaként a Google Bard képes információkat lekérni az internetről és választ adni.
PRVCY-hatások
A chatbotok használata számos előnnyel járhat, például javítható ügyfélszolgálat, hatékonyabb támogatás és jobb felhasználói élmény érhető el velük. Ugyanakkor, mint minden technológiának, a chatbotoknak is vannak kiberbiztonsági kockázatai, amelyeket figyelembe kell venni, hogy garantálják az adatvédelmet, megakadályozzák a rosszindulatú tevékenységeket, és megvédjék a felhasználókat és a vállalatokat. Az alábbiakban bemutatjuk a chatbotokkal kapcsolatos kiberbiztonsági kockázatokat:
Ez a technológia képes e-maileket, dokumentumokat sőt, még szoftvereket is írni, ezzel ígérve a feladatok jelentős felgyorsítását. Ezek a tartalmak azonban félrevezető információkat, érzékeny adatokat vagy akár szerzői jogi oltalom alatt álló részleteket is tartalmazhatnak, mint például egy “Harry Potter”-regényből.
2023 júniusában a Google arra kérte munkatársait, hogy ne vigyenek be bizalmas anyagokat a Bard-ba, ahogy azt Reuters egy kiszivárgott belső dokumentumból megtudta. Jelentették, hogy a mérnököket utasították, hogy ne használjanak a chatbottól származó kódot.
Miért érdemes ezt szem előtt tartani?
Azoknak a vállalatoknak, amelyek nyilvános AI chatbotokat használnak, “figyelniük kell arra, hogy az ügyfél az első, és hogy AI-stratégiájuk, beleértve a chatbotokat is, jól meghatározott adatirányítási stratégiára épüljön és legyen integrálva.
Adatvédelem és bizalmasság
A chatbotok gyakran lépnek interakcióba a felhasználókkal, és személyes adatokat, fizetési információkat és más bizalmas adatokat gyűjtenek és dolgoznak fel. Ha nincsenek megfelelően biztosítva, ezek az adatok az illetéktelen hozzáférés célpontjaivá válhatnak, ami adatvédelmi sértésekhez és esetleges személyazonosság-lopáshoz vezethet.
Adathalászat és social engineering
A kiberbűnözők megkísérelhetik manipulálni a chatbotokat, hogy adathalász támadásokat vagy social engineering csalásokat hajtsanak végre. Azáltal, hogy valódi felhasználókat imitálnak, a támadók rávehetik a chatbotokat bizalmas információk kiadására vagy érzékeny forrásokhoz való hozzáférés biztosítására.
Malware-terjesztés
A hackerek kihasználhatják a chatbotokat, hogy rosszindulatú programokat vagy káros linkeket küldjenek gyanútlan felhasználóknak. Ezek a linkek malware-fertőzésekhez, adatlopáshoz vagy egy vállalat hálózatán belüli egyéb rendszerek kompromittálásához vezethetnek.
Adatmanipuláció és hamisítás
Ha a chatbotok nincsenek megfelelően biztosítva, a támadók manipulálhatják az alapul szolgáló algoritmusokat vagy adatbázisokat. Az adatok manipulálása ahhoz vezethet, hogy a felhasználók számára helytelen információk jelennek meg, amelyek befolyásolják a döntéshozatalt és károsítják a jó hírnevet.
Bár a chatbotok számos előnnyel járnak, a vállalatoknak figyelniük kell a kiberbiztonsági kockázatokra, amelyekkel ezek járhatnak. Robusztus biztonsági intézkedések bevezetésével és a chatbot-rendszerek rendszeres frissítésével és ellenőrzésével a vállalatok kihasználhatják a chatbotok előnyeit, miközben megvédik magukat a potenciális kiberfenyegetések ellen.
Az új mesterséges intelligencia alkalmazásokkal kapcsolatos érzékeny adatok védelmének egyik módja az lenne, ha a beszélgetés befejezése után teljesen törölnék ezeket az adatokat. Azonban ez nehéz.
2023 júniusának végén a Google versenyt hirdetett egészen más céllal: a gépi elfelejtés, vagyis annak biztosítása, hogy érzékeny adatok eltávolíthatók legyenek az AI tréning adathalmazokból, hogy megfeleljenek a globális adatvédelmi szabályozási normáknak, például a GDPR-nek. Ez kihívást jelenthet, mivel ki kell deríteni, hogy egy adott személy adatai használták-e egy gépi tanulási modell képzésére.
Minden chatbot mögött egy bonyolult és kifinomult technológiák és technikák hálózata áll, amely lehetővé teszi számukra, hogy az emberekkel hasonló módon interakcióba lépjenek. A természetes nyelv feldolgozásától az intenciófelismerésig, az adathalomtól a folyamatos tanulásig, a chatbot fejlesztés minden lépése gondos megfontolást és szakértelmet igényel.
A technológiai fejlődéssel a chatbotok egyre intuitívabbak, együttérzőbbek és zökkenőmentesebbek lesznek interakcióikban, ami forradalmasítja a gépekkel való kommunikációnkat és egyszerűsíti digitális élményeinket.
De ha bármit is tanulhatunk ebből a bejegyzésből, az az, hogy kövessük a Google példáját: Ha ők ennyire törődnek a belső adataikkal és kódjukkal, akkor érdemes követned a példájukat.
Használj chatbottal való kommunikációt a lehető legkevesebbre, és ha ügyfélszolgálatra van szükséged, inkább add meg személyes adataidat egy ügyfélszolgálati munkatársnak, így ez az interakció a jövőben nem táplálja az AI-adatbázist.
