Stefan Schaffer, Peneliti Senior, Pusat Penelitian Jerman untuk Kecerdasan Buatan (DFKI) – Seri Wawancara

Stefan Schaffer adalah Peneliti Senior dan Pemimpin Kelompok di departemen Asisten Kognitif dari Pusat Penelitian Jerman untuk Kecerdasan Buatan (DFKI). Karyanya telah menghasilkan beberapa antarmuka konversasional untuk domain seperti mobilitas, otomotif, informasi pajak, layanan pelanggan, dan lain-lain. Saat ini, ia bekerja pada chatbot AI untuk rantai nilai dan acara hibrida. Sebelum bergabung dengan DFKI, Stefan bekerja sebagai manajer produk di Linon Medien. Ia belajar ilmu komunikasi dan ilmu komputer dan melakukan doktorat di Universitas Teknik Berlin di bidang interaksi manusia-komputer multimodal.

Apa yang awalnya menarik Anda ke pembelajaran mesin?

Sudah saat saya belajar, saya memiliki minat besar pada pengenalan ucapan dan mengambil kursus di mana kami membangun pengenal ucapan dari awal.

Apa yang awalnya menarik Anda ke pengenalan ucapan?

Saya sudah terpesona oleh interaksi manusia-komputer berbasis ucapan ketika Kapten Picard berbicara dengan “komputer” dan menerima jawaban yang bermakna.

Salah satu proyek terbaru Anda adalah membangun antarmuka chatbot untuk museum yang dapat memprediksi apa yang pengunjung akan tanyakan. Bisakah Anda membahas bagaimana tim Anda mendekati ini?

Untuk mengintegrasikan fungsi menjawab pertanyaan ke dalam chatbot museum, kami pertama-tama mengumpulkan banyak pertanyaan dan menggunakan mereka untuk meningkatkan kemampuan menjawab pertanyaan sistem. Ini dilakukan dengan mengategorikan pertanyaan serta materi jawaban yang kami terima dari mitra proyek kami Linon Medien, sebuah perusahaan yang berspesialisasi dalam produksi konten ucapan dan teks untuk pameran.

Tim Anda juga menemukan bahwa anotasi jenis konten dapat meningkatkan akurasi, apa perbedaan akurasi yang dilihat dari anotasi?

Anotasi jenis konten meningkatkan akurasi keseluruhan chatbot dalam memahami bahasa alami. Ini berarti bahwa karena anotasi tambahan, sistem dapat memberikan jawaban yang lebih benar.

Apa beberapa tantangan inti di balik membangun AI konversasional?

Tanpa data ini, dalam kebanyakan kasus, hanya dapat menawarkan pengalaman yang ditulis sebelumnya yang meniru percakapan antara manusia nyata, tetapi statis dan sangat tidak alami. Tantangan lainnya adalah bahwa proses pengembangan antarmuka AI konversasional memerlukan keahlian khusus di bidang tertentu di mana sistem akan digunakan. Berbagi informasi yang dibutuhkan antara ahli desain konversasional dan ahli domain kadang-kadang merupakan proses yang sulit yang memerlukan dukungan dari ahli tambahan dalam metode desain berbasis pengguna.

Apa pendekatan Anda untuk membangun chatbot yang ramah pengguna dan antarmuka pengguna konversasional?

Kami secara ketat mengikuti paradigma desain berbasis pengguna. Ini berarti bahwa kami terlibat dengan pelanggan dan pengguna kami pada tahap proyek awal, ketika sistem belum tersedia. Kami memulai dengan fokus grup dan pengumpulan data serta memiliki pemangku kepentingan meninjau varian sistem pada tahap pengembangan awal.

Apa pandangan Anda tentang ChatGPT dan GPT-4, apakah ada yang Anda lakukan secara berbeda?

Saat ini kami menggunakan ChatGPT dan GPT4 sebagai alat untuk generasi data. Namun, kami biasanya mencoba untuk menghindari mendukung sifat tertutup dari produk-produk ini melalui penggunaan kami dalam proyek penelitian kami. Kami berharap bahwa model sumber terbuka yang setara akan tersedia di masa depan.

Anda akan berbicara di Future of Chatbots & Conversational AI Summit yang akan datang yang diselenggarakan oleh Group futurista, apa yang akan Anda bahas?

Saya akan berbicara tentang koneksi antara Pengalaman Pengguna dan AI konversasional. Saya akan memiliki fokus pada desain berbasis pengguna, implementasi berbasis data yang berorientasi pada pengguna, dan evaluasi antarmuka pengguna konversasional.

Terima kasih atas wawancara yang luar biasa, pembaca yang ingin mendengar Stefan Schaffer berbicara harus menghadiri Future of Chatbots & Conversational AI Summit yang diselenggarakan oleh Group futurista.