Chatbots optimieren mit der Crowd

Den Begriff Chatbot kennen nur wenige – aber jeder ist wahrscheinlich schon einmal damit in Berührung gekommen. Zum Beispiel, wenn man dem Smartphone per Spracheingabe eine Frage stellt. Oder wenn man den Support eines Dienstleisters in Anspruch nimmt. Auch virtuelle Assistenten wie Alexa, Google Assistant oder Contana beruhen auf Chatbots – Programme, die einfache und intelligente Kommunikation zwischen Mensch und computerbasierten Systemen ermöglichen.

Kommunikation mit künstlicher Intelligenz

Chatbots sind Algorithmen, die sich mithilfe künstlicher Intelligenz ständig weiterentwickeln. Sie geben dem Nutzer Antworten auf Fragen – schriftlich oder in gesprochener Sprache. Das Geheimnis einer guten Chatbot-Anwendung liegt darin, dass das Programm Eigenheiten des menschlichen Nutzers immer besser kennenlernt und sich diese bei der Verarbeitung von Daten zu Eigen macht. Der künstliche Assistent ist umso besser, je menschlicher er agiert. Das bedeutet: Der ideale Chatbot fällt nicht auf. Der Anwender weiß überhaupt nicht, dass er mit einem Automaten redet, der seine Fragen in Nullen und Einsen übersetzt und die richtige Antwort im wahrsten Sinne des Wortes berechnet.

Die Anwendung von Chatbots steigt kontinuierlich an. Optimistische Schätzungen prognostizieren für das Jahr 2020 einen Anteil von 85 Prozent aller Kommunikationsdienstleistungen, die auf Maschinen statt Menschen setzen. Die Automatisierung rechnet sich für alle Unternehmen, die ihren Kunden einen effektiven Kundenservice bieten wollen. Und die Akzeptanz des Einsatzes künstlicher Intelligenz zur Kommunikation mit Menschen wächst stetig. Für den Kunden steht nämlich immer im Mittelpunkt, wie nützlich die Antwort zu einem Thema ist. Ob er diese Antwort von einem Menschen oder einem Programm erhält, ist dabei zweitrangig.

Die Standard-Kommunikation der Zukunft?

Chatbots werden in Zukunft eine immer größere Rolle spielen. Intelligente Kommunikationstechnologien ersetzen die menschliche Arbeitskraft aber nur zum Teil. Durch Chatbots eröffnen sich zudem viele neue Handlungsspielräume, deren Möglichkeiten im Einzelnen heute noch nicht vorstellbar sind. Chatbots machen für viele Unternehmen völlig neue, höchst effiziente und gleichzeitig kostengünstige Kommunikationskanäle möglich.

Bots helfen ebenfalls dabei, Mitarbeiter zu entlasten und an anderen wichtigen Stellen einzusetzen. So kann bei allen Kundenanfragen eine Vorauswahl getroffen werden: Welche Anfragen lassen sich maschinell beantworten? Und welche Anfragen werden – zum Beispiel, weil sie komplexer oder ungewöhnlicher sind – an Support-Mitarbeiter weitergeleitet? Die Effektivität von Kundenkommunikation lässt sich mit Chatbots deutlich verbessern.

Wie optimiert man Chatbots?

Der Nutzer stellt Fragen, künstliche Intelligenz antwortet. Dass die Antworten manchmal danebengehen, zeigt, dass die eingesetzte Technik dahinter noch nicht ganz ausgereift ist – obwohl erste Versuche mit virtuellen Gesprächspartnern bereits im Jahr 1964 stattfanden. Wovon hängt die Optimierung von Bots ab? Klar: Intelligente Algorithmen sind die erste Voraussetzung, um zu erkennen, was der Nutzer überhaupt will. Damit aus diesen Algorithmen aber richtige Ergebnisse hervorgehen können, ist eine möglichst breite Datenbasis erforderlich.

Drei Elemente gehören zum Kommunizieren mit der Maschine:

• Spracherkennung (Umwandlung des Audiosignals in Text),
• das Verständnis für die Intention des Fragenden
• und die effektive Suche nach Antworten.

Die Entwicklung von Chatbots setzt solide Trainingsdaten voraus – je mehr und je differenzierter, desto besser. Denn die Qualität eines Chatbots wächst mit der Menge und Qualität des Inputs. Das Programm erkennt Zusammenhänge und optimiert seine Erkennungsmuster. Je mehr Trainingsdaten verarbeitet werden, umso besser wird der Output.

Die Crowd trainiert Chatbots

Die Entwicklung der Algorithmen von Chatbots basiert auf der Anpassung an Trainingsdaten. Das bedeutet aber, dass die Qualität der Programme davon abhängt, wie gut das jeweilige Trainingsszenario entwickelt ist. Um solche Szenarien zu realisieren, bietet sich die Crowd an.

Beispiel:
Bei einem Telefon-Support gibt es bestimmte Anfragen, die sehr häufig auftreten. Crowdworker formulieren auf jeweils unterschiedliche Arten Sätze, beispielsweise in der Ich-Form („Ich kann nicht auf mein Konto zugreifen”) oder passiv („Mein Konto lässt sich nicht öffnen”). Dank der internationalen Vernetzung von Crowdworkern ist es einfach (und kostengünstig), die Fragen auch in verschiedenen Sprachen aufzunehmen.

Grundsätzlich gilt es, beim Training von Chatbots zwei Ansätze zu unterscheiden:

• Trainingsdaten werden vom Kunden zur Verfügung gestellt, die Crowd übernimmt die Interpretation. So werden bereits vorhandene Dialoge von der Crowd strukturiert und ausgewertet.
• Die Crowd selbst generiert die Trainingsdaten. Eine Intention wird vorgegeben, der einzelne Crowdworker formuliert eine Anfrage. So erhalten Unternehmen ein breites Spektrum an möglichen Fragestellungen für die gleiche Intention.

Lesen Sie hier ein Fallbeispiel, wie die Crowd Trainingsdaten für Chatbots generiert.

Millionen Trainer weltweit

Mit einer Workforce von über 1,5 Millionen Menschen auf der ganzen Welt unterstützt Clickworker Unternehmen beim Training von Chatbots. Ob es um das Liefern von Trainingsdaten oder die Validierung der Ergebnisse geht – der Einsatz von vielen unterschiedlichen Menschen liefert eine fruchtbare Basis für künstliche Intelligenzen. Beispiele für Aufträge, die in Mikrojobs zerlegt werden können, sind:

• Crowdworker erhalten einzelne Audiodateien mit gesprochener Sprache (zum Beispiel auch Dialekte) und schreiben das Gehörte auf.
• Crowdworker formulieren gleichartige Befehle in verschiedenen Varianten.
• In einzelnen Audiodateien sollen Störgeräusche als solche gefunden und klassifiziert werden (Hintergrundgeräusche, Gähnen, Räuspern usw.).
• Crowdworker nehmen mit der Kamera Gesten oder Gesichtsausdrücke auf, die bestimmte Intentionen, Gefühle oder Aufforderungen ausdrücken sollen.

Erfahren Sie mehr über den Service “Trainingsdaten” von clickworker.

Diese Liste ist bei weitem nicht abschließend. Um die Gemeinsamkeiten gleichartiger Fragen oder Sprecher-Intentionen zu erkennen, bedarf es eines möglichst abwechslungsreichen Inputs. Die Entwicklung gezielter und treffsicherer Antworten hängt von einer möglichst fassettenreichen Datengrundlage für das Training ab. Hierfür ist die Crowd das ideale Werkzeug.