Vi har alla interagerat med Conversational AI-applikationer som t.ex Alexa, Siri och Google Home. Dessa applikationer har gjort vårt dagliga liv så mycket enklare och bättre.
Conversational AI driver framtiden för modern teknik och underlättar förbättrad kommunikation mellan människor och maskiner. När du designar en sömlös chattassistent som fungerar effektivt och exakt bör du också vara medveten om de många utvecklingsutmaningar du kan stöta på.
Här ska vi prata om:
- Olika vanliga datautmaningar
- Hur påverkar dessa konsumenterna?
- De bästa sätten att övervinna dessa utmaningar och mer.
Vanliga datautmaningar i konversations-AI
Baserat på vår erfarenhet av att arbeta med toppkunder och komplexa projekt, har vi sammanställt en lista över de vanligaste AI-datautmaningarna för dig.
Språkens mångfald
Att bygga en konversationsbaserad AI-baserad chattassistent som kan tillgodose mångfalden av språk är en stor utmaning.
Det finns cirka 1.35 miljarder människor som talar engelska antingen som andraspråk eller som modersmål. Det betyder att mindre än 20 % av världens befolkning talar engelska, vilket gör att resten av befolkningen pratar på andra språk än engelska. Så, om du gör en konversationschattassistent, bör du också överväga mångfalden av språkfaktorer.
Språkdynamik
Alla språk är dynamiska, och det är inte lätt att fånga dess dynamik och träna en AI-baserad maskininlärningsalgoritm. Dialekter, uttal, slang och nyanser kan påverka en AI-modells kompetens.
Den största utmaningen för en AI-baserad applikation är dock att korrekt dechiffrera den mänskliga faktorn i språkinmatningen. Människor tar med känslor och känslor i striden, vilket gör det utmanande för AI-verktyget att förstå och reagera.
Bakgrundsbrus
Bakgrundsljud kan förekomma i samtidiga konversationer eller andra överlappande ljud.
Skrubbar din ljudsamling bort störande bakgrundsljud som t.ex dörrklockor, hundar som skäller eller barn att prata i bakgrunden är avgörande för applikationens framgång.
Dessutom måste AI-applikationer idag hantera konkurrerande röstassistenter som finns i samma lokaler. Det blir svårt för röstassistenten att skilja mellan mänskliga röstkommandon och andra röstassistenter när detta händer.
Ljudsynkronisering
När man extraherar data från ett telefonsamtal för att träna den virtuella assistenten är det möjligt att ha uppringaren och agenten på två olika linjer. Det är viktigt att ha ljud från båda sidor som ska synkroniseras och konversationer fångas utan att korsreferenser varje fil.
Brist på domänspecifika data
En AI-baserad applikation bör också bearbeta domänspecifikt språk. Även om röstassistenter visar exceptionella löften naturlig språkbehandling, det återstår att bevisa deras dominans över branschspecifikt språk. Till exempel ger vanligtvis inte svar på domänspecifika frågor om bil- eller finansbranschen.
Hur påverkar dessa utmaningar konsumenterna?
Konversations-AI-chattassistenter kan likna textbaserad sökning. Men det finns en grundläggande skillnad mellan de två. I textbaserat sökstöd erbjuder applikationen en lista med relevanta sökresultat som användaren kan välja mellan, vilket ger användarna välbehövlig flexibilitet att välja ett av alternativen.
Ändå, i en konversations-AI, får användarna i allmänhet inte mer än ett alternativ, och de förväntar sig också att applikationen ger det bästa resultatet.
Om verktyget för artificiell intelligens kommer med databias kommer resultatet definitivt inte att vara korrekt eller tillförlitligt. Resultaten kan påverkas av popularitet och inte av användarkrav, vilket gör resultatet överflödigt.
Lösningen: Att övervinna utmaningarna under datainsamlingsfasen
Det första steget i att bekämpa träningsbias skulle vara medvetenhet och acceptans. När du väl vet att din datauppsättning kan vara fylld av fördomar är du skyldig att vidta korrigerande åtgärder.
Nästa steg skulle vara att proaktivt tillhandahålla kontroller till användaren för att ändra inställningarna för att kompensera för partiskheten direkt. Eller så kan feedback kopplas in i systemet för att proaktivt mildra biasproblem.
Dämpande bakgrundsljud, samtidiga konversationer och hantering av flera personer kräver förbättrade tekniker för röstidentifiering. Systemet bör också tränas för att förstå det kontextuella samtalet och ord eller fraser.
Möjligheten att identifiera icke-mänskliga röster kan också förbättras när systemet införs för att adressera icke-registrerade personer eller röster.
När det gäller mångfald i språk ligger lösningen i att öka antalet språkdataset som används för att träna modellen. Så när företag ökar antalet system för att tillgodose stora språkmarknader, kan språklig mångfald uppnås sömlöst.
Fördelar med att arbeta med externa leverantörer
Det finns flera fördelar med att arbeta med externa leverantörer eftersom de hjälper till att mildra några av utmaningarna för insamling av konversationsdata.
Att arbeta med erfarna tredjepartsleverantörer ger högre kostnadseffektivitet och tillförlitlighet. Det är kostnadseffektivt att få kvalitetsdataset från pålitliga leverantörer istället för att skaffa datainsamling från öppen källkod för konversation av AI-träningsdatauppsättningar.
Även om fördomar måste finnas i varje datauppsättning, med en extern leverantör, kan du minska kostnaderna för att omarbeta eller omskola din modell på grund av dataavvikelser och överdrivna språkfördomar.
En erfaren leverantör hjälper dig också att spara tid datainsamling och korrekt anteckning. En extern leverantör kommer att ha den språkkunskap som krävs för att utveckla AI-modeller som kan öppna upp nyare marknader för ditt företag.
En leverantör kan tillhandahålla högkvalitativa, anpassningsbara datauppsättningar som passar dina modellpreferenser och krav. Inte alla färdigförpackade datainsamlings- och anteckningslösningar kan fungera till din fördel när du tittar på förbättrad kundservice, högre konverteringsfrekvens och minskade affärskostnader.
Vi har den konversationsdata som din AI-modell behöver.
Som en pålitlig och erfaren leverantör, Shaip har en enorm samling av konversations-AI-datauppsättningar för alla typer av maskininlärningsmodeller. Dessutom tillhandahåller vi också helt skräddarsydda samtalsdata på flera språk, dialekter och folkspråk. Om du vill utveckla en pålitlig och korrekt AI-baserad chattsupportapplikation har vi alla verktyg som kan göra ditt projekt till en framgång.
