Chatboty są tymi małymi, uroczymi okienkami popup, które strony internetowe instalują, aby pomóc ci w nawigacji.
Niezależnie od tego, czy szukamy obsługi klienta, pomocy w zakupach, czy po prostu przyjaznej rozmowy, chatboty są tu, uśmiechają się i oferują szybkie odpowiedzi oraz efektywne rozwiązania.
Ale czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, jaka złożona praca kryje się za rozwojem tych pozornie inteligentnych agentów konwersacyjnych? Ten artykuł ma na celu pomóc ci, jako użytkownikowi i właścicielowi strony internetowej, zrozumieć wpływ chatbotów i prowadzić dyskusję na temat cyfrowej prywatności danych.
Duża liczba chatbotów opiera się na usłudze Google Bard, która potrafi pobierać informacje z internetu i przedstawić odpowiedź. Duży model językowy stojący za Bardem dostarcza odpowiedzi w języku naturalnym – w przeciwieństwie do normalnego wyszukiwania Google, gdzie wynikiem jest fragment informacji lub lista linków.
Deweloperzy mogą tworzyć chatboty tylko na podstawie naszych potrzeb jako użytkowników oraz informacji, które o nas posiadają, ale za pomocą chatbotów każda strona internetowa może gromadzić ogromne ilości danych, opartych na tym, jak chatbot wchodzi w interakcję z nami jako użytkownikami.
Bazując na ostatnich informacjach, zrobimy się tu trochę techniczni: Istnieje sześć kluczowych procesów do stworzenia chatbota, a wszystkie te komponenty są ważne, ponieważ są wspierane przez naszą cyfrową tożsamość.
Z tego powodu Google Bard posiada wszystkie informacje z Internetu, w tym nasze odpowiedzi na chatboty na stronach takich jak bank czy podczas zakupów online oraz adres IP i lokalizację naszego urządzenia.
Proces Chatbota
1. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Aby stworzyć chatbota, deweloperzy najpierw korzystają z Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP), gałęzi sztucznej inteligencji (AI), która zajmuje się interakcją między komputerami a językiem ludzkim. NLP umożliwia chatbotom zrozumienie, interpretację i reakcję na wiele niuansów ludzkiej komunikacji. Deweloperzy stosują różne techniki, takie jak tokenizacja, wykrywanie części mowy, rozpoznawanie jednostek nazwanych i analiza sentymentu, aby rozłożyć tekst na znaczące elementy, co ułatwia chatbotowi zrozumienie i obsługę zapytań użytkowników.
2. Zbieranie danych i trening
W drugim kroku rozwoju skutecznego chatbota deweloperzy potrzebują dużych ilości danych, aby nauczyć system rozpoznawania wzorców i związków w języku. Dane te można zebrać z różnych źródeł, takich jak rozmowy użytkowników, FAQ i odpowiednie dokumenty. Po zebraniu danych chatbot jest szkolony przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego. Najczęściej stosowaną techniką jest uczenie nadzorowane, gdzie system uczy się z oznakowanych przykładów danych wejściowych i wyjściowych. Metody uczenia przez wzmacnianie i uczenia nienadzorowanego są również stosowane do określonych zastosowań.
3. Zarządzanie dialogiem i rozpoznawanie intencji
Zarządzanie dialogiem jest istotnym aspektem rozwoju chatbota, ponieważ reguluje przepływ rozmowy i zapewnia spójną oraz znaczącą interakcję z użytkownikami. Deweloperzy używają technik takich jak automaty stanowe, drzewa decyzyjne i modele głębokiego uczenia się, aby prowadzić rozmowy, pamiętać kontekst i zarządzać różnymi wejściami użytkownika.
Rozpoznawanie intencji to kolejny kluczowy element. Chodzi o rozpoznanie głównego celu lub intencji wiadomości użytkownika. Na przykład, jeśli użytkownik pyta chatbota o pogodę, intencją jest uzyskanie informacji o pogodzie. Modele uczenia maszynowego, takie jak algorytmy klasyfikacji intencji i sieci neuronowe, są używane do precyzyjnego rozpoznawania intencji użytkowników i przekazywania zapytań do odpowiednich systemów odpowiedzi.
4. Generowanie języka naturalnego (NLG)
Drugą stroną rozmowy jest generowanie odpowiedzi podobnych do ludzkich, które użytkownicy uznają za atrakcyjne i pomocne. Ten proces, zwany Generowaniem Języka Naturalnego (NLG), ma na celu przekształcenie danych strukturalnych i wydajnych systemów w spójne, naturalnie brzmiące zdania. Deweloperzy wykorzystują szablony, systemy oparte na regułach oraz bardziej zaawansowane metody, takie jak modele językowe neuronowe (np. GPT-3), aby tworzyć treściwe odpowiedzi, które przemawiają do użytkowników.
Duży model językowy stojący za Bard dostarcza odpowiedzi w języku naturalnym – w przeciwieństwie do normalnego wyszukiwania Google, gdzie wynikiem jest fragment informacji lub lista linków.
5. Integracja z systemami backendowymi i API
Aby rozszerzyć możliwości chatbota, często konieczna jest integracja z różnymi systemami backendowymi i zewnętrznymi API. Integracja ta umożliwia chatbotom wykonywanie złożonych zadań, takich jak przetwarzanie transakcji, pobieranie spersonalizowanych informacji i współpraca z usługami zewnętrznymi. Na przykład chatbot do obsługi klienta może potrzebować dostępu do bazy danych firmy, aby pobierać dane o zamówieniach lub zainicjować proces zwrotu.
6. Ciągłe uczenie się i doskonalenie
Rozwój chatbota nie kończy się po jego wdrożeniu. Aby pozostać skutecznymi, chatboty muszą być stale aktualizowane i udoskonalane. Opinie użytkowników pomagają deweloperom zidentyfikować słabe punkty i poprawić odpowiedzi chatbota. Ponieważ język się rozwija i pojawiają się nowe terminy, chatboty muszą być trenowane na nowych danych, aby pozostały istotne i dokładne. Google Bard może na przykład pobierać informacje z internetu i przedstawić odpowiedź.
Wpływ PRVCY
Wykorzystanie chatbotów może przynieść liczne korzyści, takie jak poprawa obsługi klienta, efektywna pomoc i ulepszone doświadczenie użytkownika. Jednak, podobnie jak każda technologia, chatboty również niosą ze sobą ryzyko związane z cyberbezpieczeństwem, które należy brać pod uwagę, aby zapewnić ochronę prywatności, zapobiegać działaniom złośliwym i chronić zarówno użytkowników, jak i firmy. Poniżej omówiono niektóre z ryzyk związanych z cyberbezpieczeństwem, jakie niesie stosowanie chatbotów:
Ta technologia może pisać e-maile, dokumenty, a nawet samą oprogramowanie, przyspieszając tym samym znacznie wykonywanie zadań. Jednak te treści mogą zawierać dezinformacje, wrażliwe dane, a nawet chronione prawem autorskim fragmenty z powieści “Harry Potter”.
W czerwcu 2023 roku Google zaleciło swoim pracownikom, aby nie wprowadzali poufnych materiałów do Bard, o czym Reuters dowiedział się z przecieków wewnętrznych dokumentów. Podobno inżynierowie zostali poinstruowani, aby nie używać kodu napisanego przez chatbota.
Dlaczego warto to mieć na uwadze?
Firmy wykorzystujące publiczne chatboty AI muszą zadbać o to, aby klienci byli na pierwszym miejscu, a ich strategia AI, w tym chatboty, opierała się na zdefiniowanej strategii zarządzania danymi i była w niej zintegrowana:
Prywatność i poufność
Chatboty często interakcjonują z użytkownikami, zbierając i przetwarzając wrażliwe dane, takie jak dane osobowe, informacje o płatnościach i inne poufne informacje. Jeśli nie są odpowiednio zabezpieczone, te dane mogą stać się dostępne dla nieautoryzowanego dostępu, co prowadzi do naruszeń prywatności i potencjalnej kradzieży tożsamości.
Phishing i socjotechnika
Cyberprzestępcy mogą próbować manipulować chatbotami, aby przeprowadzać ataki phishingowe lub oszustwa socjotechniczne. Imitując legalnych użytkowników, napastnicy mogą skłonić chatboty do ujawnienia poufnych informacji lub udzielenia dostępu do wrażliwych zasobów.
Rozprzestrzenianie złośliwego oprogramowania
Hakerzy mogą wykorzystywać chatboty do wysyłania złośliwego oprogramowania lub niebezpiecznych linków do niczego niepodejrzewających użytkowników. Te linki mogą prowadzić do infekcji złośliwym oprogramowaniem, kradzieży danych lub kompromitacji innych systemów w sieci firmy.
Manipulacja i fałszowanie danych
Jeżeli chatboty nie są odpowiednio chronione, napastnicy mogą manipulować podstawowymi algorytmami lub bazami danych. Manipulacja danymi może doprowadzić do dostarczenia użytkownikom fałszywych informacji, co może wpłynąć na podejmowanie decyzji i zaszkodzić reputacji.
Mimo że chatboty oferują wiele korzyści, firmy muszą być świadome zagrożeń cyberbezpieczeństwa, jakie niosą. Wdrożenie solidnych środków bezpieczeństwa i regularne aktualizowanie oraz monitorowanie systemów chatbotów pozwala firmom czerpać korzyści z chatbotów, jednocześnie chroniąc się przed potencjalnymi zagrożeniami cybernetycznymi.
Jednym ze sposobów ochrony wrażliwych danych, które mogłyby być wprowadzone do aplikacji AI, jest ich całkowite usunięcie po zakończeniu rozmowy. Ale to jest trudne.
Pod koniec czerwca 2023 roku Google ogłosiło konkurs dotyczący czegoś zupełnie innego: maszynowego oduczania lub zapewnienia, że wrażliwe dane mogą być usunięte z zestawów danych treningowych AI, żeby spełniać globalne standardy regulacyjne dotyczące danych, takie jak GDPR. Jest to wyzwanie, ponieważ chodzi o ustalenie, czy dane konkretnej osoby były używane do szkolenia modelu uczenia maszynowego.
Za każdym chatbotem kryje się skomplikowana i zaawansowana sieć technologii i technik, które pozwalają mu na interakcję z użytkownikami w sposób podobny do ludzkiego. Od przetwarzania języka naturalnego po rozpoznawanie intencji i od gromadzenia danych po ciągłe uczenie się – każdy krok w rozwoju chatbotów wymaga starannego rozważenia i wiedzy eksperckiej.
Wraz z postępem technologicznym chatboty stają się coraz bardziej intuicyjne, empatyczne i płynne w swoich interakcjach, co rewolucjonizuje sposób, w jaki komunikujemy się z maszynami i upraszcza nasze doświadczenia cyfrowe.
Ale jeśli coś możesz się nauczyć z tego wpisu, to tego, aby postępować jak Google: Jeśli oni tak bardzo dbają o swoje wewnętrzne dane i kod, powinieneś ich naśladować.
Używaj chatbotów do minimum wymiany, a jeśli potrzebujesz obsługi klienta, przekaż swoje dane osobowe lepiej człowiekowi, aby ta interakcja nie była wykorzystywana do trenowania bazy danych AI w przyszłości.
