Концепція чатбота як інтелектуального діалогового помічника

Анотація

Метою дослідження є порівняльний аналіз чатботів, оцінка їхньої здатності виконання завдань, аналіз впливу на споживачів, визначення сфер застосування та ризиків, пов’язаних з використанням інтелектуальних діалогових помічників.

Методи дослідження. У роботі використано методи аналізу та систематизації інформації, синтезу й узагальнення теоретичних даних на основі огляду сучасних досліджень, що дало можливість оцінити ризики та переваги використання чатботів для бізнесу і звичайного користувача.

Наукова новизна полягає в аналізі технологій створення інтелектуальних діалогових помічників і визначенні сфер застосування чатботів. Дослідження галузей застосування сучасних інтелектуальних діалогових систем показало високу ефективність використання чатботів для вирішення типових проблем користувачів. У статті наведено статистичні дані щодо того, наскільки задоволені користувачі інтернету контактами з чатботами, та описано рекомендації з удосконалення подібних діалогових систем. Аналіз ролі штучного інтелекту в роботі діалогових систем засвідчив можливі ризики від впливу технологій на свідомість користувачів.

Висновки. Однією з очевидних тенденцій чатботів у 2023 році є те, що їх використання стане розширеним, а самі чатботи вдосконалюватимуться. Їхня перевага полягає в безкоштовному обслуговуванні клієнтів і зборі даних, які потім можна використати для маркетингових досліджень. Поступово чатботів будуть використовувати в таких сферах, як маркетинг, підбір персоналу, освіта, медицина. Здатність виконувати широкий спектр завдань робить чатботи привабливими для магазинів електронної комерції, B2B-компаній, нерухомості, охорони здоров’я та освіти.

У майбутньому інтелектуальні діалогові агенти працюватимуть з величезними, динамічними, різнорідними потоками даних, надаючи потужні можливості для адаптивної та гнучкої взаємодії. Діалогові системи стали успішними та надійними завдяки великій кількості даних реальних користувачів, доступних їхнім розробникам. Однак ці системи все ще демонструють досить обмежену комунікативну поведінку, змодельовану за завданнями пошуку інформації. Чатботи, розроблені для дослідницьких цілей, часто обмежені вузьким доменом, створеним вручну. Найновіша тенденція в розробці розмовних агентів містить нейронні мережі та моделі, навчені на величезних колекціях даних діалогу без детальної специфікації станів діалогу. Цим моделям бракує керованості та інтерпретації через їхню природу чорного ящика. Їм також потрібні обширні дані про навчання під наглядом, щоб бути конкурентоспроможними.