Нет времени объяснять, вот главные постулаты сегодняшнего перевода:

• чат-боты не имеют предельных издержек ^[1] и продают в 4 раза больше, чем люди;
• вероятность продажи падает на 79%, если люди понимают, что говорят с роботом;
• потребители воспринимают роботов как менее компетентных и эмпатичных.

Под катом – подробности исследования и инсайты от ученых. Приятного чтения!

---

От Sephora и Amazon до Dominos Pizza – технологичные гиганты используют чат-ботов для взаимодействия с миллионами клиентов по всему миру. Эти ИИ-системы почти не имеют предельных издержек и могут продавать в 4 раза больше, чем «живые» операторы. Тем не менее, недавнее исследование показало, что когда покупатель осознает, что он говорит с роботом, он становится менее склонен к покупке, так как робот видится ему как менее осведомленным, так и менее эмпатичным.

Чат-боты – это разговорный ИИ, созданный, чтобы упростить общение человека и компьютера и который сегодня используется в обслуживании клиентов. Многие сервисные компании используют эту технологию, дабы снизить нагрузку при общении с тысячами/миллионами клиентов по всему миру.

ИИ использует голосовые команды либо чат и, как уже было замечено, экономически крайне выгоден. И тут возникает резонный вопрос: почему же роботы используются не так часто, как могли бы?

Sephore (слева) и Amazon (справа) используют чат-ботов для коммуникации с клиентами.

Группа исследователей решила найти ответ на этот вопрос и выяснила, что общение машины и человека снижает вероятность покупки более чем на 79,7%, когда человек понимает, с кем он говорит.

В исследование вошли более 6200 клиентов компании, предоставляющей финансовые услуги. Клиенты в случайном порядке распределялись на живых операторов и чат-ботов, при этом клиентам либо вовсе не сообщалось, что они говорят с роботом, либо об этом говорилось в начале/конце беседы, а также уже после совершенной покупки.

«Результаты показывают, что когда люди не знают, что говорят с ИИ, чат-боты продают в 4 раза эффективнее неопытных сотрудников, однако когда исследуемые были в курсе, что говорят не с человеком, они были немногословны и даже резки. При этом они покупали меньше, так как чат-бот, по их мнению, менее эмпатичен», – говорит Xueming Luo ^[2], профессор университета Темпл ^[3]. «Чат-боты имеют технологические преимущества, снижают непроизводительные расходы ^[4], связанные с клиентами и увеличивают их благосостояние (потому что могут предлагать товары по более выгодным ценам, так как боты позволяют экономить на рабочей силе), – добавляет Luo. – Данные, полученные в исследовании, позволят маркетологам работать с определенным пользовательским сегментом, чтобы развить в потребителях доверие к ботам».

Хотя люди могут не доверять современным чат-ботам, ученые работают над технологией, которая позволит такому ИИ лучше понимать связь между языком и чувствами. Это может привести к появлению более сообразительных помощников вроде Siri или Alexa, а также заложить основы создания эмоциональных роботов.

Исследователи создали эмоционально грамотного бота под названием ECM (Emotional Chatting Machine), который может отвечать на сообщения, основываясь на настроении собеседника.

ECM создала команда китайских исследователей в университете Цинхуа ^[5] в Пекине и Иллинойском университете ^[6]. Их целью было создать бота, способного отвечать не только релевантно и грамотно, но и с адекватной эмоциональной подачей. На данный момент пользователи должны сами выбирать свое состояние – счастье, грусть, отвращение или гнев – но в будущем ИИ сможет определять это самостоятельно. В итоге выяснилось, что 61% испытуемых предпочли ответы этой системы ответам обычного чат-бота.

В разговоре с Guardian ^[7] профессор Björn Schuller из Имперского колледжа Лондона ^[8] сказал: «Скорее рано, чем поздно, грядет следующее поколение интеллекта, с которым мы будем взаимодействовать ежедневно. И сейчас вопрос стоит не в том, нужна ли такая технология или нет – очевидно, что нужна – а в каких приложениях имеет смысл ее применять».

ECM обработал датасет с миллионами реальных разговоров, каждый из которых был помечен одной из 6 категорий – «гнев», «отвращение», «счастье», «одобрение», «грусть» и «другое».

Обучая ECM эмоциональному окрасу сообщений, становится возможным научить его адаптировать собственные реплики. Датасет был сформирован из 23000 предложений из Weibo, китайской социальной сети. Каждое сообщение было вручную отмечено одним из 8 маркеров: «гнев», «отвращение», «страх», «счастье», «одобрение», «грусть», «удивление» и «другое». «Страх» и «удивление» были проигнорированы, так как в этих категориях оказалось слишком мало примеров; оставшиеся же категории сформировали датасет.

Изучив манеру изъясняться, свойственную каждой из категорий, ECM стал способен применять эмоциональную окраску при общении в реальном времени. Например, если на вход подается фраза «Худший день в жизни, я опоздал из-за пробок», то обычный чат-бот ответит «Вы опоздали». ECM же предложили другие ответы, например, «Я всегда рядом, чтобы поддержать вас» (одобрение), «Улыбайтесь! Все будет хорошо» (счастье), «Это угнетает (грусть), «Иногда жизнь – полный отстой» (отвращение), «Кошмарные пробки» (гнев).

Автор: nvpushkarskiy2

Источник ^[9]