對話式人工智能市場正在急劇增長，訓練新的大型生成模型，擴大技術棧，并為市場帶來更先進的產品。到 2030 年，其市場規模預計將達 420 億美元左右。對話式 AI 產品背后的技術也變得越來越復雜。

這并不奇怪——科技巨頭在研發上投入了大量資金。例如，OpenAI 項目（由埃隆·馬斯克和其他科技明星在 2015 年創建）獲得了 10 億美元的捐贈，并在接下來的三年又額外從微軟籌集了 10 億美元。

與此同時，除了 GPT-3（Generative Pre-Trained Transformer 3）等大型生成模型外，現代而又先進的 ConvAI 應用范圍很廣但仍有限。盡管有許多“玩具”項目使用了 GPT-3，也有一些聊天產品使用了 GPT-3 及類似模型，但其他方面的進展應用還沒有那么廣泛。如今，小公司該如何從技術發展中受益并實現自己的人工智能助手。

期望與現實

DeepPavlov.ai 團隊開發的開源對話式 AI 技術棧旨在加速和簡化聊天機器人和 AI 助手的開發。2022 年 6 月，他們調查了在業務中使用會話式 AI 的初創公司，了解他們使用這項技術的預期結果。

他們采訪了20位初創公司的創始人和首席技術官，他們分布在教育科技、金融科技、自動化和咨詢市場等行業。所有人都提到，聊天機器人為其細分市場帶來了無可爭辯的好處，包括讓業務更加順暢。

結果表明，初創公司希望 ConvAI 能夠有實質性的結果，包括提高客戶接觸的遏制率，提高呼叫中心的人員效率，以及借機削減運營成本。但與此同時，近 80% 的受訪者提到，在實施和開發聊天機器人時遇到了困難。

早些時候，RASA 也研究了會話式 AI 在客戶服務領域的現狀。他們指出，這項技術主要帶來了兩方面的業務優勢：自動化與客戶進行雙向自然語言對話的能力，以及通過分析對話了解客戶需求的能力。

這些結論與 Gartner 的全球研究結果一致。Gartner 表示，小型企業可以通過使用聊天機器人取代人工來節省工資和培訓費用。

投資聊天機器人的主要成果包括通過虛擬助手增加客戶聯系次數和改善客戶體驗，同時提高銷售經理的效率，并獲得額外的商業機會。

什么是絆腳石？

現代 ConvAI 采用的瓶頸是初創公司的創始人對技術機遇缺乏清晰和深刻的理解。他們不是很清楚自己需要聊天機器人（特別是 NLP 分類器）提供什么功能。這一點，他們在回答我們的提問時提到了。

一半的受訪者表示，聊天機器人可以在與客戶對話時幫助他們提取人類語音中的意圖和特征。另一個普遍的需求，大約占 45%，是提取命名實體。而 10% 的人則表示，他們需要對人類語音的情感特征進行分類。

由此可以看出，對話式 AI 創建者的設想通常是模糊的。大多數人（80%）并不理解先進的對話式 AI 和聊天機器人對他們的業務都意味著什么。因此，這限制了他們實施此類技術。

此外，對話式 AI 平臺支持的領域、模式和行業越多就越復雜，就越難為普通的初創公司市場參與者所使用。

因此，無論是技術的創造，還是讓它變得可理解，都對未來對話式 AI 的蓬勃發展至關重要。在初創公司開展會話式 AI 培訓可以幫助他們填補知識空白。

為初創公司釋放對話式 AI 的優點

只有科技巨頭、實驗室、開發人員和初創公司之間展開對話，聊天機器人及其可用性才會有一個更好的未來。

Alexa Prize 挑戰賽就是一個很好的例子。大賽為團隊提供了在安全空間里測試技術并進行數千次對話的機會，讓團隊可以獲得獨特的發現。

例如，去年，其中就有一個團隊了解到，有 10% 的用戶與機器人交談超過 10 分鐘，并試圖通過提出個性化問題來建立關聯性聯系，甚至容忍了機器人的古怪。

當然，亞馬遜在鼓勵開發人員向 Alexa 增添技能或將它們為基礎構建 ConvAI 解決方案方面做得很好。但由于其核心技術是閉源的，其進一步應用受到了限制。

另一種方法是借助開源 ConvAI 解決方案的強大功能。

RASA 正在用它的開源框架支持面向任務的聊天機器人開發。但是，使用該技術開發多功能 AI 助手仍然是一個挑戰。作為一個誕生于學術界的項目，DeepPavlov 的團隊希望可以促進其開源應用。

目標是幫助目標用戶（包括中小型企業）簡化復雜產品的開發，提升他們的開發速度。

人工智能可以為初創公司帶來巨大收益

然而，這項工作有一件很重要的事是先開展相關的培訓。為了最大化聊天機器人和虛擬助手的收益，初創公司應該知道預期交付成果是什么，以及如何針對他們特有的情況開發這項技術。

市場玩家要意識到，技術的進步應易于理解和使用。 

參考鏈接：

https://readwrite.com/startups-want-chatbots-but-80-lack-knowledge-about-conversational-ai/