智能客服机器人的沟通方法

交流是社会的基石。这是我们在生活和工作上建立信任和持久关系的重要方式。

在过去的两百年里，大多数重大的技术创新都聚焦于如何让人们保持联系，并提供一套即时快捷、符合用户习惯的通信工具。我们一直专注于尽快将更多的人联系起来，以至于我们通常不会停下来衡量所进行的对话的质量。

主要原因是对话来自人与人之间。当人工智能（AI）出现，智能对话机器人被普遍使用的当下，我们需要思考：良好的对话很重要，人工智能如何发挥作用。

怎样才能进行一次好的对话：让我们更仔细地看看良好对话的价值，如何衡量它，以及随后需要做些什么来改进它。

如何衡量对话价值

高质量的谈话是关于两方或多方之间的平衡（康奈尔大学），这是学术上的界定。在特定主题领域内的信息流动，谁在问问题，谁在回答问题。

谈话的质量取决于它的上下文。

当与朋友交谈时，质量可能是由持续时间、你获得的亲密感和通话的结果来定义的。在商业领域，高质量的谈话是明显不同的——通常几乎完全关注通话的结果。有没有解决问题，客户满意吗？

有没有客观的测量方法可以帮助我们评估谈话的客观质量？

国际著名情商专家Harvey Deutschendorf在其著作《快公司》（《Fast Company》）中概述了有效沟通的五个关键要素：

以对方为中心。

善于积极倾听。

让对话进入更深的层次。

提出好的问题。

考虑时间和空间。

正如你所看到的，每个要素都涉及到在对话中给予对方关注。

在21世纪，如此多的人纠结于这些问题的原因之一是，对话已经变得非常简短。你可以随时给世界上任何地方的人打电话、发短信、发即时消息或电子邮件，所以交谈通常被缩写。在很多情况下，你们的对话已经不像20年前那样存在。

你上次打电话问别人简单问题是什么时候？很多人都生疏了。对话更难进行，这既影响了个人关系，也影响了业务互动。即使是专业人士，每周要接40个小时电话的客户服务人员，也很难把对话和部分措辞正确。

发展中的人工智能，正在解决对话中的差异和滞后。

现在，电子邮件和短信系统中智能回复大大增加。根据《计算机与人类行为》(Computers in Human Behavior）的一项研究，参与者更信任人工智能系统及其智能回复功能，而不是与他们交流的人。

我们假设个人将一些对话问题的责任分配给AI。然而，这些系统的根本问题是，这些系统的大部分设计工作重点都集中在用户界面上——而不是对对话的结果影响。

这同样是我们所拥有的几乎所有通过技术来解决对话的工具存在的问题。

AI挑战良好沟通

在2019年NAACL大会上发表的一篇论文中，研究人员提出了自然语言生成任务面临的首要挑战。他们概述了机器翻译和句子压缩等较少开放式的任务是如何比开放式对话元素更准确的，这些任务主要提供词汇级别的决定，控制不那么重要。

然而，这些开放式的元素正是大多数人类对话得以发展和发展的地方。它们包括抽象的摘要，故事生成，以及最复杂的机器聊天对话。开放的元素比封闭的元素更复杂，因为它们需要更高层次的决策，而且通常没有“正确答案”。结果是，控制是很重要的，机器能够提出和回答诸如“我们接下来应该讨论什么？”，可以利于持续高质量对话。

为了评估实验中聊天机器人的质量，研究人员确定了人类可以判断的六个对话方面：

机器人会避免重复自己吗？

对话总体上有趣吗？

这个机器人在对话中有意义吗？

机器人在对话中的口语化程度如何？

机器人会倾听用户的声音并做出相应的回应吗？

机器人有多好奇？

这些与《快公司》文章中列出的良好对话的五个要素紧密相关。AI系统如何表现出沉浸感和兴趣？

感知并回应人类情绪

应对这些挑战的一个重要方面是，确保人工智能系统有能力衡量和应对人类情感。人类对话题感兴趣吗？渴望了解更多？越来越沮丧吗？这些元素都可以通过人工智能的情感来衡量，反过来，人工智能可以通过情感感知及处理功能使语音助手、机器人和人类对话更有吸引力。

人工智能和深度学习（ML）工具的设计正是为了做到这一点。人工智能已经是生活的一部分。从谷歌的搜索结果，到Siri和Alex在智能设备上的自动建议，我们几乎每天都会收到关于去哪里吃饭、什么时候去上班、看什么或听什么等等的建议。

医疗应用

在对话中，同样的概念对于支持和改善我们彼此交谈的方式是非常有价值的。人工智能对话机器人正被用于医疗保健领域，作为医疗保健专业人员与心理健康问题、自闭症和其他交流障碍患者对话的补充。

在姑息治疗中，人工智能被用来衡量医生和患者的关键因素，并在两者之间创建正确的匹配。

通过衡量某人如何回答某些类型的问题、对话风格、节奏和语调，并将它们与那些能正确结合这些东西的人相匹配，对话的质量可以大大提高。这不仅适用于医疗保健领域，也适用于客户服务中心，在这些中心中，客户与客服之间的正确匹配不仅可以改善结果，而且可以加快服务。

良好对话的质量越来越可以量化，以改善业务、人际关系和医疗保健方面的联系。

由于沟通失误和不准确匹配每年造成数十亿美元的生产力损失，通过行为分析和语音数据来评估和响应个性数据的能力对谈话质量来说是一个巨大的飞跃。