Làm Thế Nào Để Chatbot AI Tương Tác Với Con Người Tốt Hơn?

Giới thiệu về Chatbot AI và Tương tác Người-Máy

Trong thời đại công nghệ số, chatbot AI đã trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, từ dịch vụ khách hàng đến trợ lý cá nhân. Tuy nhiên, để chatbot thực sự hữu ích và được người dùng chấp nhận, chúng cần phải tương tác với con người một cách tự nhiên và hiệu quả hơn. Bài viết này sẽ đi sâu vào các yếu tố quan trọng giúp chatbot AI cải thiện khả năng tương tác, đồng thời giải quyết những thách thức hiện tại.

Sự Phát Triển Của Giao Diện Hội Thoại

Giao diện hội thoại (conversational interface) đang ngày càng trở nên phổ biến. Chúng cho phép người dùng tương tác với các thiết bị và ứng dụng bằng ngôn ngữ tự nhiên, giống như đang trò chuyện với một người thật. Từ những lệnh đơn giản đến các cuộc hội thoại phức tạp, chatbot AI đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối con người với công nghệ.

Ứng dụng Rộng Rãi Của Chatbot AI

Ngày nay, hầu hết các công ty công nghệ lớn đều sở hữu một hoặc nhiều trợ lý ảo thông minh (intelligent virtual assistant – IVA) như Google Assistant, Siri, Alexa hay Cortana. Chúng ta sử dụng chúng hàng ngày để kiểm tra thời tiết, điều khiển âm nhạc, đặt lịch hẹn, và thậm chí là điều khiển các thiết bị thông minh trong nhà.

Chatbot AI cũng đang dần thay thế con người trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, nhờ khả năng hoạt động 24/7, thái độ lịch sự và khả năng tiết kiệm chi phí. Một công ty bảo hiểm lớn đã báo cáo giảm 29% khối lượng chat trực tiếp chỉ sau 5 tháng triển khai IVA. Domino’s cũng đã cắt giảm thời gian đặt hàng xuống một nửa nhờ sử dụng IVA. Dự kiến đến năm 2026, IVA sẽ hoàn toàn thay thế con người trong các trung tâm liên lạc.

IVA còn có tính linh hoạt cao, có thể được sử dụng trên nhiều nền tảng khác nhau, từ website, smartphone, smartwatch đến các ứng dụng như Facebook, Twitter. Ví dụ, một IVA chuyên về lĩnh vực hàng không có thể giúp người dùng tra cứu thông tin về hành lý, đặt vé máy bay, hoặc giải đáp các thắc mắc liên quan đến quy định của hãng.

Cấu Trúc Bên Trong Của Một Chatbot AI

Vậy, một chatbot AI hoạt động như thế nào? Yếu tố then chốt là khả năng hiểu được ý định của người dùng. Ý định (intent) là sự giải thích của chatbot về câu nói hoặc câu hỏi của người dùng, từ đó đưa ra phản hồi phù hợp nhất.

Các Thành Phần Chính

Một chatbot AI điển hình bao gồm các thành phần sau:

• Nhận dạng giọng nói tự động (Automatic Speech Recognition – ASR): Chuyển đổi tín hiệu âm thanh thành văn bản.
• Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding – NLU): Phân tích văn bản để xác định ý định của người dùng.
• Quản lý hội thoại (Dialog Management System): Đề xuất hành động dựa trên ý định của người dùng.
• Tạo ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Generation – NLG): Tạo ra phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên.
• Chuyển văn bản thành giọng nói (Text-to-Speech): Chuyển đổi văn bản thành tín hiệu âm thanh.

Ví dụ, nếu người dùng hỏi “Tình trạng chuyến bay của tôi thế nào?”, chatbot sẽ sử dụng NLU để xác định ý định là “kiểm tra tình trạng chuyến bay”. Sau đó, hệ thống quản lý hội thoại sẽ đề xuất hành động “tra cứu thông tin chuyến bay trong cơ sở dữ liệu”. Cuối cùng, NLG sẽ tạo ra một câu trả lời như “Chuyến bay của bạn đang khởi hành đúng giờ”.

Yếu Tố Con Người Trong Tương Tác Chatbot

Con người là những sinh vật có mối quan hệ xã hội. Chúng ta giao tiếp với nhau không chỉ để trao đổi thông tin mà còn để xây dựng mối quan hệ, thể hiện cảm xúc và đạt được mục tiêu cá nhân. Trong bối cảnh dịch vụ khách hàng, cả hai bên đều sử dụng các chiến lược tương tác để xây dựng lòng tin.

Tầm Quan Trọng Của Lòng Tin

Nhân viên dịch vụ khách hàng cần tin rằng khách hàng không cố gắng lừa đảo và nhu cầu của họ là chính đáng. Ngược lại, khách hàng cần tin rằng nhân viên dịch vụ có khả năng giải quyết vấn đề của họ và sẽ không lạm dụng thông tin cá nhân của họ. Nếu khách hàng cảm thấy không hài lòng, họ có thể yêu cầu được nói chuyện với quản lý hoặc chuyển sang một bộ phận khác.

Khách hàng thường cố gắng thuyết phục nhân viên dịch vụ đứng về phía mình, bằng cách đưa ra lý do, giải thích hoặc thậm chí là thao túng cảm xúc. Ví dụ, nếu điện thoại bị hỏng trong thời gian bảo hành, khách hàng sẽ cố gắng thuyết phục nhân viên rằng họ có quyền được thay thế điện thoại mới.

Vấn Đề Với Chatbot AI Hiện Tại

Khi tương tác với chatbot AI, người dùng thường vô thức sử dụng ngôn ngữ tương tác mà họ vẫn dùng khi nói chuyện với người thật. Tuy nhiên, điều này có thể gây ra những vấn đề sau:

• Chatbot có thể hiểu sai ý định của người dùng do lẫn lộn giữa thông tin thực tế và thông tin tương tác.
• Chatbot có thể bỏ qua những thông tin quan trọng do không được huấn luyện để xử lý ngôn ngữ tương tác.
• Chatbot có thể đưa ra những phản hồi không phù hợp do không hiểu được ngữ cảnh và cảm xúc của người dùng.

Ví dụ, nếu người dùng nói “Tôi cần vé mới vì chó của tôi ăn mất vé cũ”, chatbot có thể hiểu nhầm rằng người dùng muốn mua vé cho chó của họ. Hoặc nếu người dùng nói “Tôi bị rơi điện thoại khi đi nghỉ mát tuần trước, giờ tôi muốn đổi SIM”, chatbot có thể hiểu nhầm rằng người dùng muốn mua bảo hiểm cho điện thoại.

Ngôn Ngữ Tương Tác: Các Loại Và Tác Động

Ý tưởng về việc chatbot tương tác với con người một cách tự nhiên không phải là mới. Eliza, chatbot đầu tiên ra đời vào những năm 1960, được thiết kế để mô phỏng một nhà trị liệu tâm lý. Tuy nhiên, sự khác biệt lớn giữa những chatbot đời đầu và IVA hiện đại là IVA được thiết kế để giúp người dùng thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, chứ không phải để trò chuyện một cách vô nghĩa.

Các Loại Ngôn Ngữ Tương Tác

Dưới đây là một số loại ngôn ngữ tương tác phổ biến mà người dùng thường sử dụng khi tương tác với chatbot:

• Lời chào: “Xin chào”, “Chào bạn”.
• Lời cảm ơn: “Cảm ơn”, “Cảm ơn bạn”.
• Thông tin nền: Giải thích lý do đưa ra câu hỏi.
• Lý do: Giải thích tại sao chatbot nên hành động theo yêu cầu của người dùng.
• Than phiền: Phàn nàn về trải nghiệm tiêu cực.
• Thể hiện cảm xúc: Khen ngợi, chửi bới.

Ví dụ, nếu người dùng nói “Xin chào, bố tôi đã già và đi máy bay rất chậm, hãng có hỗ trợ lên máy bay không?”, câu nói này bao gồm cả lời chào và thông tin nền. Nếu loại bỏ những phần này, ý định chính của người dùng vẫn không thay đổi: họ muốn hỏi về dịch vụ hỗ trợ lên máy bay.

Nghiên Cứu Về Tác Động Của Ngôn Ngữ Tương Tác

Để đánh giá tác động của ngôn ngữ tương tác đến khả năng hoạt động của chatbot, một nhóm các nhà nghiên cứu đã thực hiện một nghiên cứu trên dữ liệu hội thoại giữa người dùng và IVA trong các lĩnh vực hàng không, viễn thông và đường sắt. Họ cũng so sánh dữ liệu này với dữ liệu hội thoại giữa người với người trên diễn đàn TripAdvisor.

Kết quả cho thấy rằng ngôn ngữ tương tác xuất hiện khá phổ biến trong cả hội thoại giữa người với người và hội thoại giữa người với IVA. Thông tin nền là loại ngôn ngữ tương tác phổ biến nhất, đặc biệt là trong lĩnh vực du lịch. Ngoài ra, nghiên cứu cũng cho thấy rằng con người có xu hướng thể hiện cảm xúc nhiều hơn khi nói chuyện với người thật so với khi nói chuyện với IVA.

Để xác định xem ngôn ngữ tương tác có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng giúp đỡ khách hàng của IVA hay không, các nhà nghiên cứu đã loại bỏ tất cả các đoạn ngôn ngữ tương tác khỏi dữ liệu hội thoại và so sánh phản hồi của IVA trước và sau khi loại bỏ. Kết quả cho thấy rằng IVA thường đưa ra phản hồi tốt hơn khi không có ngôn ngữ tương tác. Điều này cho thấy rằng ngôn ngữ tương tác có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của IVA.

Giải Pháp: Xử Lý Ngôn Ngữ Tương Tác

Vậy, chúng ta nên làm gì với ngôn ngữ tương tác? Có hai cách tiếp cận chính:

1. Bỏ qua: Đơn giản là loại bỏ ngôn ngữ tương tác khỏi đầu vào của người dùng trước khi xác định ý định của họ.
2. Xử lý: Xác định vị trí và loại ngôn ngữ tương tác, sau đó điều chỉnh phản hồi của chatbot cho phù hợp.

Bỏ Qua Ngôn Ngữ Tương Tác

Cách tiếp cận này có ưu điểm là đơn giản và hiệu quả. Bằng cách loại bỏ ngôn ngữ tương tác, chúng ta có thể giảm thiểu sự hiểu nhầm và cải thiện khả năng nhận diện ý định của chatbot. Tuy nhiên, cách tiếp cận này không giúp chatbot trở nên giống người hơn.

Xử Lý Ngôn Ngữ Tương Tác

Cách tiếp cận này phức tạp hơn, nhưng có tiềm năng tạo ra trải nghiệm tương tác tự nhiên và thú vị hơn. Để xử lý ngôn ngữ tương tác, chúng ta cần thực hiện các bước sau:

1. Phân tích đầu vào của người dùng: Sử dụng NLU để xác định ý định chính của người dùng và các đoạn ngôn ngữ tương tác.
2. Phân loại ngôn ngữ tương tác: Sử dụng một bộ phân loại riêng biệt để xác định loại ngôn ngữ tương tác (lời chào, thông tin nền, v.v.).
3. Tạo phản hồi tùy chỉnh: Dựa trên loại ngôn ngữ tương tác, điều chỉnh phản hồi của chatbot cho phù hợp.

Ví dụ, nếu người dùng bắt đầu cuộc hội thoại bằng lời chào, chatbot có thể đáp lại bằng một lời chào tương tự. Nếu người dùng cung cấp thông tin nền, chatbot có thể thừa nhận thông tin này trong phản hồi của mình. Bằng cách này, chatbot có thể tạo ra một cuộc hội thoại tự nhiên và cá nhân hóa hơn.

Một Ví Dụ Cụ Thể

Giả sử người dùng nói “Xin chào, bố tôi đã già và đi máy bay rất chậm, hãng có hỗ trợ lên máy bay không?”.

1. Phân tích đầu vào: Chatbot xác định ý định chính của người dùng là hỏi về dịch vụ hỗ trợ lên máy bay. Nó cũng xác định lời chào (“Xin chào”) và thông tin nền (“bố tôi đã già và đi máy bay rất chậm”).
2. Phân loại ngôn ngữ tương tác: Chatbot phân loại “Xin chào” là lời chào và “bố tôi đã già và đi máy bay rất chậm” là thông tin nền.
3. Tạo phản hồi tùy chỉnh: Chatbot đáp lại “Chào bạn. Chúng tôi hoàn toàn có thể hỗ trợ bố bạn. Chúng tôi cung cấp dịch vụ hỗ trợ xe lăn đến khu vực lên máy bay hoặc chuyển đến và đi từ chỗ ngồi của bạn, cũng như vận chuyển các thiết bị di chuyển cá nhân.”

Phản hồi này không chỉ cung cấp thông tin về dịch vụ hỗ trợ lên máy bay mà còn thừa nhận lời chào và thông tin nền của người dùng, tạo ra một trải nghiệm tương tác cá nhân hóa hơn.

Kết Luận

Để chatbot AI tương tác với con người tốt hơn, chúng ta cần chú trọng đến việc xử lý ngôn ngữ tương tác. Bằng cách xác định và xử lý các loại ngôn ngữ tương tác khác nhau, chúng ta có thể tạo ra những chatbot không chỉ hiệu quả mà còn thân thiện và dễ sử dụng. Điều này sẽ giúp chatbot AI trở thành một công cụ hữu ích và được người dùng tin tưởng hơn.

Các bạn có thể tham khảo thêm thông tin chi tiết về nghiên cứu này trong bài báo khoa học được công bố tại #. Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu cũng được công khai tại #, cho phép các nhà nghiên cứu khác tiếp tục phát triển các phương pháp xử lý ngôn ngữ tương tác hiệu quả hơn.

Cảm ơn các bạn đã lắng nghe! Nếu có bất kỳ câu hỏi nào, xin vui lòng đặt câu hỏi hoặc liên hệ với chúng tôi theo thông tin trên màn hình.

Đăng ký nhận bản tin từ Website TXL

Tìm kiếm tức thì các thông tin tại website: tranxuanloc.com

Mẹo tìm kiếm: "Từ khóa cần tìm kiếm" site:tranxuanloc.com để tìm được kết quả chính xác trên công cụ tìm kiếm của google