Hintergrund: Chatbots
Seit der Veröffentlichung des von OpenAI entwickelten ChatGPT haben Chatbots in vielen Bereichen Einzug gehalten. Wir blicken hinter die Kulissen.
Beispiele für frühe Entwicklungen
Der vermutlich bekannteste frühe Chatbot ist ELIZA von Joseph Weizenbaum aus dem Jahr 1966. Das System konnte verschiedene Gesprächspartner simulieren und beruhte auf dem Ansatz, Schlüsselwörter in den Nutzereingaben zu finden, die in einem hinterlegten strukturierten Wörterbuch enthalten waren. Ausgehend von diesen konnten vorbereitete Phrasen zu Synonymen oder Oberbegriffen der gefundenen Schlüsselwörter ausgegeben werden.
Mit Jabberwacky wurde Ende der 1980er Jahre von Rollo Carpenter ein Chatbot veröffentlicht, der Modelle menschlichen Lernens einsetzte. Die Modelle bezogen ihre Informationen dabei aus einer Datenbank, die sämtliche bisherigen Eingaben der jeweiligen Benutzer enthielt.
Mitte der 90er Jahre des letzten Jahrhunderts folgte mit A.L.I.C.E., entwickelt von Richard Wallace, ein weiterer Chatbot für natürliche Sprache. Intern bediente A.L.I.C.E. sich der Artificial Intelligence Markup Language (AIML), um Gesprächsregeln auf heuristischer Basis abzubilden, wie später z. B. auch Mitsuku („Kuki“).
Chatbots im Kundenservice
Viele Unternehmen setzen bereits seit vielen Jahren Chatbot-Systeme im Kundenservice ein, vor allem auch auf ihren Webseiten. So setzte Ikea beispielsweise bereits ab 2005 Anna ein, die anfangs einfache Fragen zu Produkten oder Öffnungszeiten beantworten konnte. Später konnten auch komplexere Kundenanliegen bearbeitet werden. Im Gespräch wurde Anna dabei von einem digitalen Avatar dargestellt. Auch andere Unternehmen wie zum Beispiel Alaska Airlines oder Yello nutzten Chatbots mit Avataren für die Kundenkommunikation oder tun es bis heute, wie beispielsweise Vodafone mit TOBi.
Virtuelle Assistenten
Anfang des neuen Jahrtausends wurde mit SmarterChild, einem Chatbot für die damals populären Plattformen AOL Instant Messenger, MSN Messenger und Yahoo Messenger, ein System populär, das bereits große Ähnlichkeit zu den auch heute noch eingesetzten virtuellen Assistenten hatte. So konnte man sich zum Beispiel über die Wettervorhersage, das aktuelle Kinoprogramm oder auch allgemeine Wissensfragen informieren.
Einen großen Popularitätssprung haben kommerzielle Chatbot-Anwendungen rund ein Jahrzehnt später mit der Einführung von Siri durch Apple erhalten. Bereits in den ersten Versionen konnte Siri eine Reihe von Sprachbefehlen erkennen und verarbeiten und bot eine ganze Reihe von Hilfsfunktionen an. Als persönlicher Assistent kann Siri mittlerweile auch durch die bekannte Aktivierungsphrase „Hey, Siri“ angesprochen werden, sodass keine unmittelbare physische Interaktion mit dem Gerät mehr erforderlich ist.
Auch Amazon und Google sind mit Alexa beziehungsweise dem Google Assistant seit einigen Jahren als Anbieter virtueller Assistenten vertreten. Auch sie bieten die Möglichkeit, Fragen zu beantworten oder beispielsweise Smarthome-Funktionen wie Licht oder Rollläden zu steuern, wenn kompatible Geräte eingesetzt werden.
Große Sprachmodelle
Mit der breiten Verfügbarkeit großer Sprachmodelle (engl. Large Language Models, LLMs) hat sich auch das Feld für Chatbots noch einmal grundlegend verändert. Durch die fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere der Generative Pre-trained Transformer (GPT) Modelle kann eine breite Palette von Aufgaben abgedeckt werden. Neben der Beantwortung von Fragen können beispielsweise auch ganze Texte erstellt werden. Um dies zu ermöglichen, wurden die entsprechenden Modelle mit einer sehr großen Anzahl an Texten trainiert.
Die Flexibilität, die die Modelle bieten, und ihre Funktionsweise, wie sie Texte generieren, kann dabei allerdings auch dazu führen, dass teilweise überzeugend erscheinende Texte nicht vollständig auf Fakten basieren. Dies ist entsprechend zu berücksichtigen, wenn ein solches Modell als Grundlage für einen Chatbot genutzt wird. Typischerweise werden die allgemeinen Modelle dann nochmals mit spezifischen Informationen über das Unternehmen oder relevante Produkte verfeinert und durch entsprechende Anweisungen (engl. Prompts) wird versucht, sicherzustellen, dass nur erwünschte Antworten in einem vordefinierten Rahmen gegeben werden.
