紅極一時的聊天機器人,真的涼了嗎?創投圈
還記得聊天機器人嗎?在區塊鏈橫空出世之前,它可是街談巷議的話題。但現在,用連線雜志的話來說,聊天機器人,可能已經涼了。
Facebook 于今年 1 月 19 日關閉了虛擬助理「M」,團隊相關成員分散到其他部門任職。「M」是 Facebook Messenger 內的個人的虛擬助理,可以完成一些簡單任務并代用戶查找信息,由 AI 驅動,接受人們的訓練和監督,可以完成購物、送禮、預定餐廳等任務。「M」的關閉,像是壓死駱駝的最后一根稻草,現在各大品牌商幾乎都對聊天機器人不感興趣了。
不過,我們真的應該這么快就拋下聊天機器人嗎?
本期精編 Global Editors Network 的報道,帶來數位行業大佬的觀點:
John Keefe,Quartz 的聊天機器人開發人員
Eduardo Suárez 和 Miguel Eduardo Gil Biraud,來自 Politibot 團隊,Politibot 是一款于 2016 年西班牙大選時產生的聊天機器人
Philipp Naderer,來自奧地利公共廣播公司 ORF,他為奧地利總統大選開發了 Wahl-bot。
在這篇文章中,將探討這些問題:2018 年,聊天機器人將會處于什么地位?新聞編輯室是否應該在其中投資?聊天機器人怎樣才能符合我們的期望?
嗨,機器人,你為什么這么蠢?
「我們可能都希望能生活在這樣的世界里:和機器人有著最自然的對話,它將一切任務都執行得完美無瑕。這一路走來確實不容易,而且說實話我們已經發展得很快了。」Politibot 的 Suárez 認為:「但不幸的是,我們還沒有到那個理想的生活狀態,還要好幾年,機器人才能好到普羅大眾都能接受。」
聊天機器人確實沒怎么被接受。2016 年 Facebook 開放其應用程序接口后,新聞機構和品牌商可以很便利地擁有自己的聊天機器人,幾分鐘就能運行起來。但問題是,當沒有人工干預時,這些機器人的應答失敗率高達 70%,用戶體驗也是相當糟糕。
更糟糕的是,在短短幾分鐘內,一個聊天機器人就可能變成聊天惡魔。微軟的 AI 聊天機器人 Tay 就是一個例子,它本應在和千禧一代互動的過程中運用機器學習,提升自己的聊天能力,但它卻以極快速度學會了否認猶太人大屠殺,變成了種族主義者,還學會了一套反女性的說辭。
天才少年報告網(BGR)的新聞編輯 Chris Mills 在一篇討論微軟聊天機器人為什么這么「混蛋」的文章中寫道:「如果你使用真實的用戶數據去訓練一個機器人,那它將不可避免地習得這些用戶的習慣,包括不好的方面。」但他也指出,如果刻意地抹去一些數據點,AI 也難以徹底地理解用戶的對話和行為。這說明如果聊天機器人既要功能健全,又要不帶有社會偏見,著實是一個頗高的要求。
當然,許多新聞聊天機器人也不是那么健談。比如當你使用 CNN 的聊天機器人時,你只有一些按鍵可以點擊,然后觸發自動回復或者閱讀建議。誠然,這樣的互動很安全,但也必然使用戶體驗大打折扣。而包括澳大利亞廣播公司在內的一些新聞媒體,則沒有選擇聊天式的互動,而是每天發送文摘式的新聞信,這在自然語言處理(NLP)下是可行的。
Politibot 團隊指出,和新聞相關的詞匯是日新月異的,尤其是在一些特定的新聞時間節點上,更是變化多端。Suárez 和 Biraud 也表示,自然語言處理應用在洗衣機上比應用在新聞聊天機器人上更簡單,因為前者只需要有限的詞匯,和洗衣服相關即可(最多還有洗衣機壞了的時候怎么應對用戶的辱罵)。
「假設,這真是一個很大的假設了,我們能讓新聞聊天機器人良好運作,一個現實問題是我們現有的語言模型基本都是基于英文的,如果你要建立起自己的模型,這又需要海量的數據。」Suárez 和 Biraud 說道:「如果我們需要使用其他語言,比如西班牙語,當然未來幾年可能會出現,但至少目前沒有現成的成熟模型。更別提什么愛沙尼亞語、冰島語了,情況更慘,能用的數據太少了。」
那一個優秀的聊天機器人,應該具備什么品質呢?
找到平衡點
「一個聊天機器人應該擅于解決它們的核心任務,才能說得上既實用又有趣,同時,它們還應該升級成為有創造力的機器——如果用戶希望的話。因此,在『解決需求』和『開放交流』之間找到平衡,是設計一款聊天機器人的重要原則。」Naderer 這樣認為。
ORF 的聊天機器人 Wahl-bot 是奧地利總統大選期間的一個實驗產物,它相當的受歡迎,在選舉當天就收到了 85,000 條信息。這個聊天機器人會引導用戶順應它的設計,根據它自帶的按鍵進行操作。但 Naderer 他們也同樣碰到了很多「好奇寶寶」,這些用戶想用更多的方式來探索聊天機器人:我還能問 Wahl-bot 什么?它有什么不能做的?
Wahl-bot 的使用頁面,用戶輸入自己所在的位置,它便會反饋當地的選舉情況
隨著越來越多的「失敗指令」出現,ORF 準備了更多的東西來應對既有臺本以外的問題。比如有的用戶問「誰會贏得大選?」「你覺得候選人 A 性感嗎?」,這時機器人會用一些獨家幕后視頻或者 GIF 來回復,來響應想要和聊天機器人互動的用戶。
在 NLP 模型的訓練上,Politibot 的團隊在 Politibot 已習得的西班牙語之外,使用了智利的西班牙語數據,讓機器人得以在智利大選中發揮作用。團隊成員介紹稱,這讓機器人能夠識別當地的俚語——包括臟話。比如,當機器人監測到了帶暴力色彩的語言時,它可以用符合當地習慣的表達予以回應。
關注用戶體驗,不要堆積內容
ORF 的 Naderer 則一直在探尋,突發新聞和日常新聞故事會是聊天機器人的出路嗎?
「從個人角度來講,我很不喜歡聊天機器人被當作一個無聊的新聞信工具,因為新聞信沒有人格,但好的聊天機器人是有的。你會和朋友在 WhatsApp 上聊突發新聞嗎?至少我從來沒有,所以這種模式也許真的不適合聊天機器人。但是我們會和朋友分享一些有趣的短故事,或者我們生活中一些積極的事,所以聊天機器人或許應該沿著這個思路來設計。」
Quartz 的機器人 Quartzy 則正是這樣做的。Quartz 的新聞 APP 也使用了聊天式的界面,Keefe 表示,現在團隊成員想在獨特的聊天機器人體驗外,更進一步。
「我們在 Quartzy 上做的實驗出乎意料的成功。毫無疑問,如果我們強行將新聞內容塞到 Messenger 里,用戶或許就會說了:『為什么要這樣做?我不是這樣用 Messenger 的。』但如果我們按照 APP 本身的設計界面,遵循用戶的使用習慣(像和朋友家人聊天),那就有很多機會了。」
例如現在,Quartzy 會以一種友好且有趣的方式和用戶聊聊「怎么做一個免揉面包」,這項體驗會持續兩天,一旦用戶完成了第一個步驟,Quartzy 會在大概 12 小時后,用 Facebook Messenger 給你「叮」一個通知,提醒你完成后續的步驟。
「這在其他傳統網站上是難以實現的,甚至說相同 APP 換個方式也不太行。」Keefe 說道:「有些用戶真的做了好幾條面包,還給我們發來了照片。」
Quartz 對推送通知也有探索。之前,他們發起了一場「12 天心靈挑戰」,訂閱者會收到一些勵志故事或者短語,勉勵他們在生活中更加專注。在這場活動中,聊天機器人發送給用戶的內容都很短小精悍,并且盡可能地還原了人們用 Messenger 和朋友同事聊天的感覺。
但無論哪種活動,都需要小心,不要激怒了用戶。
「在生活中很常見的就是『通知疲勞』。」Keefe 說道:「媒體人或者對新聞感興趣的用戶會開很多 APP 通知,有時候是會感到有點厭煩。」如果只關注重大新聞,媒體人其實從很多其他推送中都能收到了,因此 Keefe 認為,聊天機器人如果作為一個友善的事件提醒小助手,可能會讓人覺得更舒服。
「很多新聞機構放棄了聊天機器人,很大程度是因為他們沒體驗到聊天機器人的成功。實際上,用戶也許只是不想通過聊天機器人獲取新聞。」
不過,也不能一竿子打死,Keefe 認為 CNN 和 ABC 新聞的聊天機器人做得挺成功,Politibot 也是以每日文摘的形式在發送新聞信。他們并非徒勞,Suárez 和 Biraud 都表示讀者反響很不錯。
「Politibot 能節省你的時間:它給你推送的是真正重要的事件,而不是像有些新聞媒體混雜一堆無關痛癢的故事。我們的日常推送會用圖表、鏈接、圖片和 GIF 來解釋一個新聞事件,用戶總能學到他們不知道的知識,并且他們大多數都從頭到尾讀完了。」Politibot 的團隊這樣寫道。
私人訂制,但也別越界
除非你是想造一個自己的「副本」,聊天機器人其實不用那么「像人」。而且事實也表明,當機器人發出一些太像真人的回復時,用戶常常會被嚇到。Keefe 認為,用戶對聊天機器人的期待是「一定程度的親密」,就像我們和收音機、電視之間的關系。
「我在美國公共廣播公司工作了很多年,人們在回家的路上或者在廚房做飯時,都聽著脫口秀主持人和新聞主播的節目,他們已經習慣了這種『一對一』的關系。在美國,公共廣播的商業模式是用戶向免費服務捐錢,它確實就是基于『一對一』的親密度發展起來的。」Keefe 講道:「其實大家都知道,主播們并不是只在對你說話,這是廣播,這是傳遍全國的新聞,但你就會覺得很私密。」
這放到聊天機器人上也是一樣的。用戶當然知道 CNN 或者衛報的聊天機器人并不是他們專屬的,任何人都可以在 Facebook 上跟他們聊天,但它還是在用戶的日常媒介世界中擁有了一席之地。
要有人格
為什么新聞信形式的聊天機器人在有的平臺上頗有成效,在有些 APP 里就不起作用呢?Politibot 的成員、Naderer 還有 Keefe 都認為,「說話方式」是重中之重。
「我們的每日文摘之所以能取得成功,要得益于 Telegram 和 Messenger 這樣的聊天 APP 所賦予的親密感。」Politibot 的團隊表示:「我們人類總對談話感到興奮,所以跟 Politibot 聊新聞比閱讀新聞文章更有益有趣。」
在 2016 年 6 月上線之前,團隊成員為聊天機器人的說話方式做了很多努力。
「Politibot 非常智能,而且學識淵博。他有時可能會有點笨拙,但是他會很謙虛地承認自己的錯誤。他還是羅斯福總統的忠實粉絲。」團隊成員介紹道:「我們的經驗表明,有一個連貫的語言體系是很重要的。因為你并不是在寫一篇新聞報道,而是在對話,你必須和用戶有情感上的連接。可以幽默一點,或者講些流行語,或者培養實用性,給用戶解釋一些他不知道的知識。」
Keefe 介紹稱,Quartz 工作室的編輯 Emily Withrow 負責了 Quartzy 所有腳本的撰寫。「她在這方面真的有很出色的感覺,這些文本非常有吸引力,而且描繪出了豐盈的意象,用戶通常會跟著這些文本進行一次完整的體驗。」
「一個成功的機器人,其實就是一個特別好的人,它美麗且讓人著迷。」
吸引年輕人(35 歲以下)
Politibot 的用戶都非常年輕,超過 70% 的用戶年齡在 34 歲以下,男性用戶多于女性用戶。「我們的用戶是對政治非常感興趣的一群人。他們熱愛閱讀,智商很高,關心國際事務。」
Naderer 也表示,Wahl-bot 的用戶比他們其他傳統頻道的用戶平均年齡要低。「但這也很正常,因為你的潛在用戶是基于 Messenger 這樣的平臺的,Wahl-bot 只能在 Messenger 上使用,所以它的用戶反映了這項服務所在的社群情況。」
讓你的聊天機器人盈利
對聊天機器人的盈利前景,Naderer 持謹慎樂觀的態度,因為很難用聊天機器人觸及一個巨大的用戶群,這個專營市場獨特而有限。「在這個產業中,絕對數量也是一個重要因素。機器人是一個小且薄利的領域,但它的『副作用』很驚人,長期以往會浮現出來。」
ORF 沒有讓聊天機器人開發商幫助,而是自主開發了 Wahl-bot:他們撰寫了聊天機器人的代碼,用以和 Facebook 的應用程序接口「對上話」,然后用了大量的粘合代碼,讓原始代碼和 API 的內部內容整合在一起。這樣做的好處是,團隊可以更深入地理解這項技術的運作模式,了解它的局限在哪里。
「我們選擇了一條艱難的道路,但可以肯定的是,這樣的學習對我們未來的項目也頗有益處,即便不是和聊天機器人相關。比如我們在后端改進了選舉網站,對即將到來的選舉數據流提升了有效性檢驗。
「大多數聊天機器人都不能直接盈利,但它們帶來的間接效果可以。所以也許你得好好考慮下,是否應該停下聊天機器人項目。」Naderer 說道。
Politibot 也正在商業化的道路上探索,他們打算建立一個全球會員模式。除了在 Telegram 和 Messenger 上聊天,團隊還為 Politibot 開發了一個播客項目,并和西班牙出版社蘭登書屋簽訂了合作協議。在 2018 年,Politibot 會引入贊助內容,即在和用戶的日常交流中推薦這些合作出版社的非小說類書籍。
正如 Keefe 總結的那樣:「我們都是精益求精的人,發展聊天機器人并不是一時興起的興趣。因為我們的確在這個產業中看到了很多可能性,所以我們想要更多地探索,看看我們還能找到什么。」一個風口總能吸引人們駐足觀望,但是真正沉淀下來的,是能逆風而行,抓住行業命脈的一群人。
來源|微信公眾號:全媒派
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