Stefan Schaffer, Senior Researcher, German Research Center for AI (DFKI) – Intervista

Stefan Schaffer è un Senior Researcher e Group Leader del dipartimento di Assistenza Cognitiva del Centro di Ricerca Tedesco per l’Intelligenza Artificiale (DFKI). I suoi lavori hanno portato alla creazione di diverse interfacce conversazionali per domini come la mobilità, l’industria automobilistica, le informazioni fiscali, il servizio clienti, ecc. Attualmente, sta lavorando su chatbot AI per catene di valore e eventi ibridi. Prima di unirsi al DFKI, Stefan ha lavorato come product manager presso Linon Medien. Ha studiato scienze della comunicazione e informatica e ha conseguito il dottorato presso l’Università Tecnica di Berlino nel campo dell’interazione uomo-macchina multimodale.

Cosa ti ha inizialmente attratto verso il machine learning?

Già durante i miei studi, avevo un grande interesse per il riconoscimento vocale e ho seguito corsi in cui abbiamo costruito riconoscitori vocali da zero.

Cosa ti ha inizialmente attratto verso il riconoscimento vocale?

Ero già affascinato dall’interazione uomo-macchina basata sulla voce quando il capitano Picard parlava al “computer” e riceveva risposte significative.

Uno dei tuoi progetti più recenti è stato la creazione di un’interfaccia chatbot per un museo che avrebbe anticipato cosa avrebbero chiesto i visitatori. Puoi discutere come il tuo team ha affrontato questo?

Per integrare la funzionalità di risposta alle domande nel chatbot del museo, abbiamo raccolto molte domande e le abbiamo utilizzate per migliorare le capacità di risposta del sistema. Ciò è stato fatto categorizzando le domande e il materiale di risposta che abbiamo ricevuto dal nostro partner di progetto Linon Medien, un’azienda specializzata nella produzione di contenuti vocali e testuali per mostre.

Il tuo team ha anche scoperto che le annotazioni del tipo di contenuto possono migliorare l’accuratezza, quali sono le differenze di accuratezza osservate dalle annotazioni?

Le annotazioni del tipo di contenuto hanno migliorato l’accuratezza complessiva del chatbot nella comprensione del linguaggio naturale. Ciò significa che grazie alle annotazioni aggiuntive, il sistema è stato in grado di fornire risposte più corrette.

Quali sono alcune delle sfide principali dietro la creazione di un’AI conversazionale?

Senza questi dati, nella maggior parte dei casi si può offrire solo un’esperienza scriptata che mimica le conversazioni tra esseri umani reali, ma è statica e quindi altamente innaturale. Un’altra sfida è che il processo di sviluppo di un’interfaccia AI conversazionale richiede una competenza speciale nell’area specifica in cui il sistema sarà utilizzato. Condividere le informazioni necessarie tra gli esperti di design conversazionale e gli esperti di dominio può essere a volte un processo difficile che richiede il supporto di ulteriori esperti in metodi di progettazione centrata sull’utente.

Qual è il tuo approccio per la creazione di un chatbot e un’interfaccia utente conversazionale utente-friendly?

Seguiamo rigorosamente il paradigma della progettazione centrata sull’utente. Ciò significa che ci impegniamo con i nostri clienti e utenti nelle prime fasi del progetto, quando il sistema non è ancora disponibile. Iniziamo con focus group e raccolta di dati e facciamo revisionare le varianti del sistema dagli stakeholder nelle prime fasi di sviluppo.

Quali sono le tue opinioni su ChatGPT e GPT-4, c’è qualcosa che faresti diversamente?

Attualmente utilizziamo ChatGPT e GPT4 come strumenti per la generazione di dati. Tuttavia, cerchiamo di evitare di supportare la natura chiusa di questi prodotti attraverso il nostro utilizzo nei nostri progetti di ricerca. Ci aspettiamo che modelli open-source comparabili saranno disponibili nel prossimo futuro.

Sarai uno degli oratori alla prossima Conferenza sul Futuro dei Chatbot e dell’AI Conversazionale ospitata da Group futurista, di cosa parlerai?

Parlerò delle connessioni tra Esperienza Utente e AI conversazionale. Mi concentrerò sulla progettazione centrata sull’utente, sull’implementazione guidata dai dati centrata sull’utente e sulla valutazione delle interfacce utente conversazionali.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano ascoltare Stefan Schaffer parlare dovrebbero partecipare alla Conferenza sul Futuro dei Chatbot e dell’AI Conversazionale ospitata da Group futurista.