ロケットボッツCEO 香港AI協会会長Gerardo Salandra 、シンガポールで開催されたWorld AI Showで「なぜチャットボットは失敗するのか」というテーマで熱心な聴衆を前に講演を行いました。 

Salandraが設立したRocketbotsは、香港でチャットボットの代理店としてスタートし、現在ではAIを搭載したヘルプデスクプラットフォームになっています。Rocketbotの代理店としての最初のスタートは、チャットボット業界について多くの洞察を与えてくれました。主に、チャットボットの欠点、技術的にどこに欠点があるのか、ビジネスのAIに対する認識に影響を与えています。ジェラルドの最初の指摘は、チャットボットの痛み、つまり絶え間ない失敗から来ています。ボットと人間のインタラクションは、どこかで必ず失敗するものですが、これは検索ベースのAIの開発では当然のことなのです。検索ベースのAIは、単純な決定木を使って会話を作り、コンピュータの速度を利用して自分が賢いように見せているだけで、AIとは言えないとサランドラは言う。検索ベースのAIの学習は、データの入力と、不完全な決定木を完璧にするための機械学習から来ています。トレーニング不足、データ不足、予定外の会話のひずみ、コロコロした人間の言葉などが、チャットボットの失敗の大きな理由です。 

企業レベルのビジネスは、特にカスタマーサポートスタッフのコストを削減するために、顧客とのやり取りに関して、チャットボットを活用するために大きな資金を投資してきました。しかし、チャットボットの失敗は、顧客の口に悪い味を残し、したがって、ほとんど効果的でないソリューションに時間とお金を投資した企業の口にも悪い味を残しました。このような洞察から、ロケットボッツは顧客コミュニケーションプラットフォーム（SaaS ）モデル、そして新しいAI手法であるニューラルネットワークAIに移行しました。ニューラルネットワークは、人間と同じように学習し、ポジティブな入力は決定を強化し、ネガティブな入力は誤った選択を学習させないようにします。このようなモデルは、Retrievalベースのチャットボットの失敗の原因となる問題の大部分を確かに解決しますが、それ自身の欠点も伴います。 

サランドラが挙げた例は、公開デモでソーシャルメディアでのやり取りから学習したマイクロソフトのAI「Tay」の失敗です。Tayは提供されたすべてのデータから学習しましたが、残念なことに、攻撃的、人種差別的、冒涜的な意見や発言をするAIになってしまいました。この学習方法は効果的であることが証明されましたが、ニューラルネットワークが最善の方法を学習するためには、小さな子供のように適切に育成する必要があることを示しています。人間とロボットの対話をAIが完全に自動化するのは時間の問題ですが、効果的な育成と目標設定を行えば、ある程度の会話の自動化は可能だと考えられます。