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50 Jahre ist es her, dass Joseph Weizenbaum 1966 den Vorläufer aller Chatbots, das Computerprogramm ELIZA für Dialoge in natürlicher Sprache zwischen Mensch und Computer, geschrieben hat. Vor gut zehn Jahren war das Thema Chatbots auf einem neuen Höhepunkt angekommen. Auch einige Bibliotheken setzten Chatbots auf (siehe auch: “Chatbots in wissenschaftlichen Bibliotheken”), wie:

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Zwar wurde etwa der Chatbot Stella der Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky im Jahre 2015 wieder vom Netz genommen, aktuelle Entwicklungen machen Chatbots nun aber wieder von neuem interessant.

Renaissance der Chatbots

“Chatbots” stehen für “to chat” (in etwa “plaudern”) und “Bot”, einer Kurzform von “Roboter” und werden wiederum oft als “Bots” abgekürzt. Es handelt sich um auf natürlicher Sprache basierende Dialogsysteme, die mit dem dahinterstehenden System kommunizieren. In der Regel erfolgt dies textbasiert. Einige Chatbots im weiteren Sinne, die Sprachassistenten, arbeiten mit gesprochener Sprache. War die Funktionalität von Chatbots ursprünglich eher mit einer Volltextsuchmaschine vergleichbar, so ermöglichen es nun Fortschritte auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, selbstlernende Chatbots zu entwickeln. Befeuert durch den Boom von Messaging Apps, Fortschritte bei der Spracherkennung und dem Sprachverständnis sind Chatbots daher wieder ein Hypethema.

Dass sie trotz allem noch nicht ausgereift sind, hat kürzlich Microsofts Chatbot Tay demonstriert. Nachdem ihm Internetnutzer innerhalb weniger Stunden rassistische Tiraden beigebracht hatten, wurde Tay wieder vom Netz genommen. Mehr Erfolg wird Microsofts chinesischem Chatbot Xiaoice beschieden, mit dem Jugendliche zum Teil stundenlang chatten sollen.

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Messaging boomt – und mit ihm die Chatbots

In China sind Messenger Bots beim Messenger WeChat schon länger populär. Dort werden über die WeChat-App etwa Bestellungen oder Bezahlungen abgewickelt. So hat sich WeChat als “Betriebssystem über dem Betriebssystem” durchgesetzt und damit viele Apps überflüssig gemacht. Kein Wunder, dass Facebook und andere Anbieter nun schnell aufschließen möchten. Zudem lässt sich global eine Sättigung bei der App-Nutzung beobachten. Nur wenige Apps werden wirklich regelmäßig genutzt. Da Chatbots nicht extra installiert werden müssen, ist die Nutzungshürde zumindest in der Theorie niedriger als bei Apps.

Anzumerken ist, dass die in China besonders erfolgreichen Chat-Dienste oft andere Elemente als natürliche Sprache integrieren: Sie setzen beispielsweise Multiple Choice-Antworten oder Buttons ein, die im Chat-Verlauf angezeigt werden. Damit werden bestehende Ineffizienzen bei der Nutzung von Chatbots umgangen. Anstatt ein endloses Hin- und Her-Chatten zu erfordern, werden Prozesse abgekürzt, um Kundinnen und Kunden schneller ein Ergebnis zu liefern und zu vermeiden, dass der Chat für sie nervenaufreibend wird.

Auch die Integration von Chatbots in Slack, der derzeit für die Arbeit in Teams sehr erfolgreichen Messaging-Plattform, zeigt, welcher Beliebtheit sich Chatbots erfreuen. Ein Beispiel ist der Taco Bell-Bot, über den sich direkt in Slack Fast Food an den Arbeitsplatz ordern lässt.

Generell sprießen Bot-Plattformen derzeit aus dem Boden, So hat unter anderem der Messenger KiK gerade einen eigenen Bot-Store für die Plattform gestartet. Der Messenger-Dienst Telegram hat die Version 2.0 seiner Bot-Plattform vorgestellt und zudem eine Million US-Dollar für die Entwicklung von Bots für ihren Dienst ausgelobt. Mit Botlist ist vor kurzem auch ein übergreifender App Store für Bots online gegangen.

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Messaging und Chatbots als das Interface der Zukunft?

Zentrale Player der digitalen Welt sind derzeit dabei, Messenger zu universellen Service-Plattformen auszubauen. Alles dreht sich um Gesprächsstränge als Plattform für den Kontakt zu Anbietern, die uns alles liefern, ob Essen, Kleidung oder Wettervorhersage. Microsoft-Chef Satya Nadella erklärte jüngst, dass Bots die neuen Apps darstellen und spricht von “Gesprächen als Plattform”. Entsprechend stellt Microsoft Entwicklern kostenlos Werkzeuge zur Verfügung, mit denen sie intelligente Chatbots programmieren können.

In der Tat könnte der Umgang mit Chatbots unser Verständnis davon, was wir als Betriebssystem betrachten und wie wir mit Software interagieren, nachhaltig verändern. Dabei lassen sich zwei Grundtypen von Chatbots unterscheiden:

Einerseits die Messenger Chatbots, wie etwa der kürzlich von KLM eingeführte Chatbot innerhalb des Facebook Messengers, der eine Vielzahl von Optionen bietet, von Status-Updates zum Flug bis hin zum Boarding Pass. Zukünftig soll dieser auch über weitere Chat-Plattformen aus angeboten werden. Dieser Chatbot kann damit verglichen werden, einen KLM-Kundendienstmitarbeiter direkt im eigenen Smartphone zu haben.

Der zweite Chatbot-Typ könnte unsere Vorstellung deutlicher ändern. Diese universellen Bots oder “Interface Bots” verschleiern die Grenze zwischen einer App und einem Betriebssystem. Prototypisch ist hier Amazons Alexa zu nennen.

Amazons Alexa: Bequemlichkeit oder Bevormundung?

Virtuelle Assistenten setzen sich immer mehr durch und versprechen, unser Leben einfacher zu machen; Apples Siri beispielsweise oder Cortana, das von Microsoft weiterentwickelt wird.

Amazons virtuelle Assistentin Alexa steht in Form des Amazon Echo jederzeit bereit und horcht in den Raum hinein, ob jemand etwas von ihr braucht. Sie kann eher als ein Betriebssystem, denn als ein Programm bezeichnet werden. Welche untergeordneten Apps beziehungsweise Bots sie integriert hat, ist nicht sehr transparent.

Dies lässt sich am Beispiel der Uber-Integration veranschaulichen: Ruft man per Alexa ein Taxi, so entscheidet Alexa, dass damit ein Uber gemeint sei. Traditionelle Taxi-Unternehmen bleiben außen vor. Alexa entscheidet also, welcher Anbieter den Vorzug erhält – und welche Anbieter außen vor bleiben, wenn man sich nicht präzise ausdrückt. Dadurch, dass Amazon entscheidet, welche Sub-Bots bei Alexa integriert werden, hat es potentiell eine große Macht. Wenn man die Bequemlichkeit zu schätzen weiß und nicht aktiv vorgibt, welcher Anbieter oder welche Datenquelle verwendet werden soll, hängt es von Amazons Präferenz ab, welcher Pizza-Lieferdienst und welche Quelle für Nachrichten genutzt werden.

Die Bequemlichkeit, die virtuelle Assistenten wie Alexa versprechen, hat ihre Kehrseite: sie müssen permanent “abhören”, was in ihrer Umgebung gesprochen wird. Das zieht entsprechende Fragen bezüglich des Schutzes der Privatsphäre nach sich. Dass sie sich als unsere zentrale Schnittstelle zu allerlei Produkten, Dienstleistungen und Informationen anbieten, birgt weitere Gefahren. Denn die stimmgesteuerten Assistenten tendieren dazu, ihre Informationen aus einer einzigen Datenquelle zu beziehen, die sie selbst auswählen und die sie nicht ausdrücklich nennen. Dies erschwert es, die Qualität, Objektivität und Glaubwürdigkeit der gelieferten Informationen einzuschätzen.

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Facebooks Messenger als Kommunikationszentrale der Nach-App-Welt?

Auch Facebook meint es ernst und hat kürzlich eine Chatbot API für den Messenger vorgestellt. “Intelligente Konversations-Bots” sollen den Facebook Messenger zur Kommunikationszentrale machen. Damit zielt Facebook auf Unternehmen, die dafür bezahlen sollen, den Facebook Messenger für den automatisierten Kundenservice einzusetzen und per Bot verschiedenste Informationen bereitzustellen. Schließlich können Chatbots ein breiteres Angebotsspektrum anbieten, als es im telefonischen Kundenservice möglich ist.

Dafür arbeitet Facebook auch an dem virtuellen Assistenten “M”, einer Art persönlichem Assistenten innerhalb des Messengers. Um später nahezu jede Aufgabenstellung bewältigen zu können, führt “M” Algorithmen und menschliche Trainer zusammen. So lernt “M” nach und nach von Menschen, auch komplexere Aufgaben zu lösen. Zudem reicht der Bot bei Bedarf Aufgabenstellungen an spezialisierte Bots weiter, die in der Lage sind, sie besser zu verarbeiten.

Die Vision hinter Facebooks Vorgehen: Bots stellen die zentralen Knotenpunkte in der Nach-App-Welt dar. Die Messaging-Plattformen werden gewissermaßen zu Mini-Netzen, die in der Lage sind, strukturiertere und komplexere Interaktionen zu bewerkstelligen und in denen wir alles erledigen können.

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Wie hoch ist der IQ von Künstlicher Intelligenz?

Die Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz ermöglichen selbstlernende Systeme, die also lernen, Aufgaben auszuführen, für die sie ursprünglich nicht programmiert wurden. Wenn dies ohne Überwachung durch Menschen geschieht, können leicht unerwünschte Ergebnisse dabei herauskommen, so wie bei Microsofts Tay geschehen. Denn lernfähige Bots können manipuliert werden, indem sie mit falschen Werten bombardiert werden. Ein Grund, weshalb Microsoft Wert darauf legt, dass Chatbot immer explizit gekennzeichnet werden.

Chatbots als Türsteher der virtuellen Welt, die filtern, welche Informationen und Angebote zu uns durchdringen, könnte eine beängstigende Vision sein. Noch sind die Chatbots aber nicht intelligent genug, um komplett die Macht zu übernehmen, und das wird sich auch auf absehbare Zeit nicht ändern. Dafür sind Menschen, ihre Lebenswelt und ihre Sprache zu mehrdeutig, um sie einfach in Maschinen abzubilden.

Vor allem scheitern die Maschinen noch daran, die Intention der chattenden Person zu verstehen. Missverständnisse können daher leicht entstehen, was zumindest nach derzeitigem Stand eher dagegen spricht, Chatbots in Zukunft für wichtige Aufgaben einzusetzen. Derzeit ist es allenfalls möglich, hochspezialisierte Bots zu schaffen, die nur eine Art von Aufgaben erledigen können, diese aber dafür besonders gut. Im Kundenservice können Chatbots und Menschen gut in Kombination eingesetzt werden. Wo die Künstliche Intelligenz versagt, übernimmt der Mensch.

Dass die großen Player im Web mit aller Macht auf Chatbots setzen, spricht dafür, dass sie sich etablieren werden. So verwundert es nicht, dass gerüchteweise auch Google an zwei großen neuen Produkte arbeiten soll, einer Messaging App, die mit Künstlicher Intelligenz unterfüttert ist, und einem sprachgesteuerten Endgerät für den Haushalt.

Werden wir in Zukunft Chatbots trainieren und beaufsichtigen?

Es lohnt sich also, die Entwicklungen rund um Chatbots im Auge zu behalten und die mögliche Rolle von Bibliotheken zu reflektieren. Um gut funktionierende Chatbots aufzusetzen, bedarf es in jedem Fall einer soliden Datenbasis, anhand derer sie lernen können. So werden Chatbot-Algorithmen etwa anhand der Suchanfragen bei Bing trainiert.

Vielleicht eignen sich auch die Datenschätze von Bibliotheken, um intelligente Chatbots zu kreieren?

Außerdem benötigen die meisten Chatbots von Zeit zu Zeit ein erneutes Training, um neue Phrasen und Konzepte verstehen zu können. Werden wir uns also möglicherweise eines Tages als Trainer und Supervisoren einer Armada an Chatbots verstehen?

Birgit Fingerle ist Diplom-Ökonomin und beschäftigt sich in der ZBW unter anderem mit Innovationsmanagement, Open Innovation und Science 2.0.

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