I chatbot sono quelle piccole, graziose finestre popup che i siti web installano per aiutarti a navigare.
Che si tratti di assistenza clienti, aiuto negli acquisti o semplicemente di una conversazione amichevole, i chatbot sono lì, sorridenti, a offrire risposte rapide e soluzioni efficienti.
Ma ti sei mai chiesto quale lavoro complesso si nasconda dietro lo sviluppo di questi apparentemente intelligenti agenti conversazionali? Questo articolo ti aiuterà a capire, sia come utente che come proprietario di un sito, l’impatto dei chatbot e a discutere di privacy digitale.
Un gran numero di chatbot si basa sul servizio Google Bard, che può recuperare informazioni da Internet e presentare una risposta. Il grande modello di linguaggio dietro Bard fornisce la risposta in lingua naturale, a differenza di una normale ricerca su Google, dove il risultato consiste in un frammento di informazioni o in un elenco di link.
Gli sviluppatori possono creare chatbot solo sulla base delle nostre esigenze come utenti e delle informazioni che si hanno su di noi, ma grazie ai chatbot qualsiasi sito web può raccogliere una grande quantità di dati basati su come il chatbot interagisce con noi come utenti.
Basandosi sulle ultime informazioni, diventiamo un po’ più tecnici: ci sono sei processi chiave per creare un chatbot, e tutte queste componenti sono importanti perché sono alimentate dalla nostra ID digitale.
Per questo motivo, Google Bard dispone di tutte le informazioni di Internet, comprese le nostre risposte ai chatbot su siti web come la banca o lo shopping online, oltre al numero IP e alla posizione del nostro dispositivo.
Processo del Chatbot
1. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
Per creare un chatbot, gli sviluppatori utilizzano inizialmente l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un ramo dell’intelligenza artificiale (IA) che si occupa dell’interazione tra computer e linguaggio umano. L’NLP permette ai chatbot di comprendere, interpretare e rispondere alle molte sfumature della comunicazione umana. Gli sviluppatori impiegano varie tecniche come la tokenizzazione, il tagging delle parti del discorso, il riconoscimento delle entità nominate e l’analisi del sentimento per scomporre il testo in componenti significativi, facilitando la comprensione e la gestione delle richieste degli utenti da parte del chatbot.
2. Raccolta dati e addestramento
Nel secondo passo per lo sviluppo di un chatbot efficace, gli sviluppatori necessitano di grandi volumi di dati per insegnare al sistema a riconoscere modelli e relazioni nel linguaggio. Questi dati possono essere raccolti da varie fonti come conversazioni degli utenti, FAQ e documenti rilevanti. Una volta raccolti i dati, il chatbot viene addestrato usando algoritmi di apprendimento automatico. La tecnica più comunemente usata è l’apprendimento supervisionato, dove il sistema impara da esempi etichettati di input e output. Metodi di apprendimento per rinforzo e apprendimento non supervisionato sono utilizzati anche per applicazioni specifiche.
3. Gestione del dialogo e riconoscimento delle intenzioni
La gestione del dialogo è un aspetto essenziale dello sviluppo dei chatbot, poiché regola il flusso della conversazione e garantisce un’interazione coerente e significativa con gli utenti. Gli sviluppatori utilizzano tecniche come automi a stati finiti, alberi decisionali e modelli di apprendimento profondo per condurre le conversazioni, ricordare il contesto e gestire diversi input degli utenti.
Il riconoscimento dell’intenzione è un’altra componente chiave. Riguarda la capacità di riconoscere lo scopo primario o l’intenzione dietro il messaggio di un utente. Ad esempio, se un utente chiede a un chatbot il meteo, l’intenzione è ottenere informazioni sul tempo. Vengono impiegati modelli di apprendimento automatico, come algoritmi di classificazione delle intenzioni e reti neurali, per riconoscere accuratamente le intenzioni degli utenti e indirizzare le richieste ai sistemi di risposta appropriati.
4. Generazione del linguaggio naturale (NLG)
L’altro lato della conversazione consiste nel generare risposte simili a quelle umane che gli utenti trovino coinvolgenti e utili. Questo processo, denominato generazione del linguaggio naturale (NLG), mira a trasformare i dati strutturati e le uscite del sistema in frasi coerenti che suonano naturali. Gli sviluppatori utilizzano modelli, sistemi basati su regole e metodi più avanzati come modelli linguistici neurali (ad es. GPT-3) per creare risposte significative che riecheggiano positivamente tra gli utenti.
Il grande modello di linguaggio dietro Bard fornisce la risposta in lingua naturale, a differenza di una normale ricerca su Google, dove il risultato consiste in un frammento di informazioni o in un elenco di link.
5. Integrazione con sistemi backend e API
Per ampliare le capacità di un chatbot, è spesso necessaria un’integrazione con vari sistemi backend e API esterne. Questa integrazione consente ai chatbot di svolgere compiti complessi, come elaborare transazioni, recuperare informazioni personalizzate e interagire con servizi di terzi. Un chatbot per l’assistenza clienti potrebbe, ad esempio, dover accedere al database di un’azienda per recuperare dati sugli ordini o avviare un processo di rimborso.
6. Apprendimento continuo e miglioramento
Lo sviluppo di un chatbot non termina con la sua implementazione. Per rimanere efficace, un chatbot deve essere costantemente aggiornato e migliorato. Il feedback degli utenti aiuta i sviluppatori a identificare punti deboli e a migliorare le risposte del chatbot. Poiché il linguaggio evolve e emergono nuovi termini, i chatbot devono essere addestrati su nuovi dati per rimanere rilevanti e precisi. Google Bard può, ad esempio, recuperare informazioni da Internet e presentare una risposta.
Impatto PRVCY
L’uso dei chatbot può avere numerosi vantaggi, come un miglior servizio clienti, supporto efficiente e un’esperienza utente migliorata. Tuttavia, come qualsiasi tecnologia, i chatbot comportano rischi per la sicurezza informatica che devono essere considerati per garantire la privacy, prevenire attività dannose e proteggere sia gli utenti che le aziende. Di seguito sono spiegati alcuni dei rischi per la sicurezza informatica associati all’uso dei chatbot:
Questa tecnologia può redigere e-mail, documenti e persino software, promettendo di accelerare notevolmente le attività. Tuttavia, questi contenuti possono includere disinformazione, dati sensibili o addirittura passaggi protetti da copyright da un romanzo di “Harry Potter”.
A giugno 2023, Google ha esortato i suoi dipendenti a non inserire materiale riservato in Bard, come appreso da Reuters da documenti interni trapelati. È stato riferito che agli ingegneri è stato ordinato di non utilizzare codice scritto dal chatbot.
Perché dovresti tenerlo a mente?
Le aziende che utilizzano chatbot pubblici di intelligenza artificiale devono assicurarsi che i clienti siano prioritari e che la loro strategia di intelligenza artificiale, inclusi i chatbot, si basi su una ben definita strategia di governance dei dati e sia integrata in essa:
Privacy e riservatezza
I chatbot spesso interagiscono con gli utenti raccolgono ed elaborano dati sensibili come informazioni personali, dettagli di pagamento e altri dati riservati. Se non adeguatamente protetti, questi dati possono essere esposti ad accessi non autorizzati causando violazioni della privacy e possibili furti di identità.
Phishing e ingegneria sociale
I criminali informatici possono tentare di manipolare i chatbot per condurre attacchi di phishing o truffe di ingegneria sociale. Imitando utenti legittimi, gli aggressori possono spingere i chatbot a divulgare informazioni sensibili o concedere accesso a risorse riservate.
La diffusione di malware
Gli hacker possono utilizzare i chatbot per inviare malware o link dannosi agli utenti ignari. Questi link possono portare a infezioni da malware, furto di dati o compromettere altri sistemi nella rete di un’azienda.
Manipolazione e falsificazione dei dati
Se non adeguatamente protetti, gli aggressori possono manipolare gli algoritmi o i database sottostanti dei chatbot. La manipolazione dei dati può portare a fornire agli utenti informazioni errate che possono influenzare il processo decisionale e danneggiare la reputazione.
Sebbene i chatbot offrano numerosi vantaggi, le aziende devono prestare attenzione ai rischi di sicurezza informatica che essi comportano. Implementando misure di sicurezza robuste e aggiornando e monitorando regolarmente i sistemi di chatbot, le aziende possono sfruttare i vantaggi dei chatbot proteggendosi al contempo da potenziali minacce informatiche.
Un modo per proteggere i dati sensibili che potrebbero essere inseriti nelle applicazioni di intelligenza artificiale sarebbe cancellarli completamente al termine della conversazione. Ma questo è difficile.
A fine giugno 2023, Google ha annunciato un concorso su qualcosa di completamente diverso: il disapprendimento automatico o garantire che i dati sensibili possano essere rimossi dai set di dati di addestramento dell’IA per conformarsi agli standard globali di regolamentazione dei dati come il GDPR. Questo può essere una sfida, poiché implica il capire se i dati di una specifica persona siano stati utilizzati per addestrare un modello di apprendimento automatico.
Dietro ogni chatbot si nasconde una rete complessa e sofisticata di tecnologie e tecniche che gli consente di interagire con gli utenti in modo simile a quello umano. Dalla elaborazione del linguaggio naturale al riconoscimento delle intenzioni e dalla raccolta dei dati all’apprendimento continuo, ogni passaggio dello sviluppo di un chatbot richiede considerazioni attente e competenze specializzate.
Con il progresso tecnologico, i chatbot stanno diventando sempre più intuitivi, empatici e fluidi nelle loro interazioni, rivoluzionando il modo in cui comunichiamo con le macchine e semplificando le nostre esperienze digitali.
Ma se puoi imparare qualcosa da questo post, è seguire l’esempio di Google: se si prendono così tanta cura dei loro dati interni e del loro codice, dovresti seguire il loro esempio.
Utilizza i chatbot per un minimo di scambi e se hai bisogno di assistenza clienti, fornisci i tuoi dati personali a un operatore del servizio clienti, in modo che questa interazione non alimenti futuramente il database di intelligenza artificiale.
