LØRN case C0214 -
LØRN. RESEARCH

Asbjørn Følstad

Seniorforsker

Sintef

Chatbots

I denne episoden av #LØRN snakker Karianne med seniorforsker ved SINTEF, Asbjørn Følstad. I SINTEF jobber Asbjørn på en faggruppe som driver med brukersentrert utvikling av datasystemer og forsker på hvordan mennesker samhandler med chatboter. I episoden forklarer Asbjørn hvorforde store teknologiselskapene har pustet nytt liv i interessen for samtalebaserte løsninger med konseptet «conversation as a platform», samt hvordan chatboter kan designes for å bedre forstå kontekst og tilpasse dialogen til den enkelte brukeren. «Chatbots representerer en ny måte å forholde seg til datamaskiner på. Datamaskiner kan gå fra å være et verktøy til å bli en samtalepartner og en du arbeider på team med» forteller Asbjørn.
LØRN case C0214 -
LØRN. RESEARCH

Asbjørn Følstad

Seniorforsker

Sintef

Chatbots

I denne episoden av #LØRN snakker Karianne med seniorforsker ved SINTEF, Asbjørn Følstad. I SINTEF jobber Asbjørn på en faggruppe som driver med brukersentrert utvikling av datasystemer og forsker på hvordan mennesker samhandler med chatboter. I episoden forklarer Asbjørn hvorforde store teknologiselskapene har pustet nytt liv i interessen for samtalebaserte løsninger med konseptet «conversation as a platform», samt hvordan chatboter kan designes for å bedre forstå kontekst og tilpasse dialogen til den enkelte brukeren. «Chatbots representerer en ny måte å forholde seg til datamaskiner på. Datamaskiner kan gå fra å være et verktøy til å bli en samtalepartner og en du arbeider på team med» forteller Asbjørn.
Facebook
Twitter
LinkedIn
Email

16 min

Choose your preferred format

Velkommen til Lørn.Tech – en læringsdugnad om teknologi og samfunn med Silvija Seres og venner.


KM: Hei, og velkommen til Lørn.Tech. Jeg er Karianne Melleby. Dagens tema er Chatboter. Med meg i studio har jeg en seniorforsker fra SINTEF. Velkommen til oss Asbjørn Følstad.

AF: Tusen takk skal dere ha.

KM: Du Asbjørn. Chatboter er synlige og usynlige rundt oss. Kan du først si littegrann om hvem du er og hvorfor du ble så interesserte i chatbots?

AF: Ja! Jeg er som du sa forsker på SINTEF, og på SINTEF så jobber jeg på en faggruppe der vi driver med brukersentrert utvikling av datasystemer. Det har vi gjort i flere tiår. Interessen for chatboter kommer egentlig av at vi nå har brukt veldig mange år innenfor det feltet på forstå hvordan vi skal lage gode grafiske brukergrensesnitt og hvordan skal vi få folk til å forstå hvordan de skal bruke en datamaskin ved hjelp av knapper, taster brytere, menyer. Og så kommer denne muligheten til å tenke helt nytt rundt hva det å interagere - eller bruke en datamaskin - kan være for noe. At vi kan interagere med en datamaskin gjennom en samtale eller gjennom det daglige språket vårt. Som er veldig spennende! Så det var en mulighet vi grep med begge hender når vi fikk den. Så nå har vi jobbet med chatboter i større forskningsprosjekter egentlig over de siste par årene, og blir egentlig mer engasjert i det temaet for hver dag som går.

KM: Men hva gjør dere da?

AF: Hva gjør vi! Hos oss så jobber vi jo på den brukernære siden av chatboter, altså at vi prøver å forstå hva det er folk tar chatboter i bruk for, hvordan er det man opplever å snakke med en maskin, hvordan er det man opplever å tekste med en maskin som om det satt et menneske på den andre siden og ikke var en maskin. Hva er det den kan brukes til? Oppleves den som nyttig for folk? Får de gjort det de vil? Og hvordan skal man designe og utforme den samtalen som jo er brukerens måte å ta i bruk datamaskinen på.

KM: Jeg bare lurte på om dere har sjekket ut om folk vet om de snakker med en maskin eller et menneske?

AF: Kanskje jeg kan først si to ord om hvordan disse chatbotene fremstår?

KM: Ja, gjør det .

AF: Vi har jo nå fått fått tilgang til chatboter på mange steder. Sånn som du sier: vi har de med oss. Og med chatboter så mener vi jo datamaskiner som man snakker med som en vanlig samtale. Du har kanskje møtt de som del av det å få kundeservice i banken eller teleselskap eller hos flyselskapet der du chatter med noe som virker litt som en menneskelig kundebehandler, men så er det en maskin. Eller du har kanskje kan brukt den type samtalebaserte assistenter på smarttelefoner eller nettbrett som Siri eller Google Assistant. Og Google home under mange juletrær! Og det er bra. Så ihvertfall så kan man med litt velvilje kalle det også chatboter selvom Google selv kanskje vil kalle deg virtuelle agenter eller virtuell assistent og sånt. Det vi jobber med er da å se på hvordan er det at denne teknologien som egentlig bare blir tildelt oss. Det at vi har så voldsomt press på chatboter nå er jo i stor grad på grunn av at de store teknologiselskapene tror det er en god ide, bankene tror det er en god ide, teleselskapene tror det er en god ide å tilby kundeservice på den måten. Også er det de som er på andre siden av dette_ brukeren - sluttbrukeren, om de opplever dette som en god ide om hvordan de faktisk tar i bruk denne løsningen. Så på vår side på SINTEF så prøver vi i stor grad å se på brukersiden av chatboter og hvordan folk tar det i bruk .

KM: Det er jo en fin måte å vinkle dette på for det er jo to anvendere. Den ene er jo selskapet som tilbyr en tjeneste også er det sluttkunden selv som skal møte tjenesten.

AF: Ja!

KM: Vi kan du begynne med selskapene først da.

AF: Ja.

KM: Jeg kan godt tenke meg at mange tenker på dette som en måte å effektivisere. Ta ned kostnadene på kundeservice for å ta et enkelt eksempel. Ville du tørre å påstå at også kvaliteten kunne gå opp?

AF: Ja, definitivt. Kvaliteten kan helt klart gå opp, men jeg kommer ann på hvilke kvalitetskriterier du legger til grunn. Når vi spør folk som bruker kundeserviceløsninger, eller chatbotsløsninger for kundeservice, så er de fornøyde med at de får svar raskt. De får svar på spørsmålet sitt med det samme i stedet for å vente på en kundebehandler. Og er klokken åtte om kvelden eller ti om kvelden eller to om natten, så får de fremdeles svar med det samme. Man opplever også at det kan være fint å kunne få lov til å spørre om litt dumme ting. Altså, spørre om ting som er så banale at man ikke har lyst til å plage et menneske med det. Man opplever det som fint at man kan spørre igjen hvis man lurer på det samme flere ganger. Man slipper å plage noen. Så det er mange oppsider og mange sider du kan si at: ”dette forbedrer kvaliteten”. Og så er det selvfølgelig mange ting som du kan peke på at det ikke forbedre kvaliteten også. Hva med når chatboten ikke helt forstår hva du er på jakt etter? Hva når du må spørre om det samme flere ganger? Hva når du ikke får den hjelpen du trenger når chatboten bare blir en sånn slags mur mellom deg og den kundebehandleren du egentlig skal snakke med? Da blir jo ikke bedre kvalitet, men det blir dårligere.

KM: Til nå har det i hvert fall vært lettere for et menneske å forstå den konteksten du kommer ifra så man kan raskere avklarine: ”har det vært på nettsiden vår før du kom hit?”, eller… Så hvordan jobber dere med det?

AF: Du kan si det at den store utfordringen sånn som jeg ser det med chatboter, det er jo at i og med at vi snakker med datamaskinen nesten som vi snakker med et menneske, så legger vi

som brukere kanskje mer en slags forståelse i det at datamaskinen forstår eller kan mer enn den faktisk kan. Og det som man kanskje kan si at mangler, det er rett og slett at brukeren mangler en forståelse av hvordan datamaskinen fungerer. Det som skjer når du snakker med en chatbot, det er jo at chatboten tar det utsagnet – eller det spørsmålet du kommer med, og oversetter det til én intensjon. Altså, den oversetter det spørsmålet til et eller annet som den tror du har lyst til. Så hvis du stiller et spørsmål til en kundeservice chatbot der du for eksempel sier: ”jeg kommer ikke inn i nettbanken min. Hva skal jeg gjøre?”, så oversetter chatboten det til: ”denne brukeren har et problem med pålogging”. Og så gir den deg et svar som handler om det. Et menneske ville aldri gjort det på den måten. Et mennske ville prøve å forstå nøyaktig hva det er du egentlig mener med akkurat det spørsmålet, mens chatboten prøver å oversette det til et generelt formål som kan gi et mer generelt svar tilbake på.

KM: Men det bringer meg tilbake. Du sitter som du har en bedrift og har lyst til å kostnadseffektivisere bedriften din ved å ta ned antall årsverk på kundeservice, men det du egentlig sier nå det er at man må påregne at det skal sitte en del mennesker å trene den chatboten og finjustere inputen over tid?

AF: Ja, det er riktig.

KM: Har du noen eksempler på det? Kanskje hvordan noen har misforstått hva som egentlig kreves for å trene opp og lage en god tjeneste, og litt om best practice da med å bygge opp et sånn tjeneste.

AF: Ja. Vi har snakket med flere selskaper som har tatt i bruk chatboter, og en av de tilbakemeldingene som de kommer med - eller en av de erfaringene de gjør seg, det er jo at de trodde at det å komme igang med en chatbot for kundeservice – hvis det er det som er formålet, var å lage alle de svarene som folk trenger svar på. Litt på samme måte som man lager en nettside. Når man har fylt ut all den teksten som skal stå på nettsiden og laget alle de videoene som skal forklare folk hvordan man gjør det, så er man ferdig. Det er man jo ikke med en chatbot. Når man har laget alt det innholdet så må man sørge for at chatboten forstår når den skal gi deg hvert enkelt innholdselement. Da er det dessverre slik at vi mennesker kan spørre om for eksempel dette med å logge på nettbanken på uendelig mange måter. Chatboten skal ideelt sett da forstå alle de måtene. Så den store-store jobben det er å klare å få chatboten til å forstå hva hvert enkelt spørsmål en bruker kommer med og matche det mot et svar, det er en jobb som jeg tror mange virksomheter har undervurdert når de setter i gang.

KM: Jeg jobbet litt med et veldig progressivt og spennende selskap som heter Convertelligence Og noe av det de la vekt på helt fra begynnelsen av når de startet selskapet, det var språkets verdi i tjenesten - altså at de hadde norske språk vitenskapsmenn og kvinner med på laget for å bygge opp tjenesten. Og det har jo satt sin farge på hvordan tjenesten både har utviklet seg og hvordan den oppfører seg i norsk sammenhengen da. Så Convertelligence har vært en av mine favoritt chatboter i Norge, men har du noen favoritter som du liker å se til når du skal få inspirasjon?

AF: Ja, det som er morsomt i Norge, det er jo at vi faktisk er ganske fremoverlent når det gjelder chatbotteknologi, og det er godt gjort! Vi er jo et lite land med et bittelite språk i verdens målestokk og et ganske lite marked. Allikevel så har du det selskapet som du nevner, Convertelligence som er ordentlig på hugget for å lage gode løsninger. Du har det stavanger baserte Boost.AI som er det samme som vil kanskje ha enda flere virksomheter på kundelisten. Også har du flere andre selskaper som jobber med chatboter og leverer chatbotløsninger til bedrifter. Så iblant norske bedrifter så er det dette med chatboter potensielt noe som kan vokse ganske mye. Og så er det mange norske virksomheter som har tatt det i bruk. Jeg synes det er fantastisk at kommunene har kommet i gang og tilbyr kundeservice - eller innbyggerservice, til sine innbyggere gjennom chatboter, enten det er i Sandefjord eller i Bergen, eller i Hadsel kommune i Nord, så kan du få hjelp og svar på spørsmål gjennom en chatbot om du går på kommunens hjemmesider.

KM: For det er interessant. Da har jeg har lyst til å spørre deg; det er jo godt for de som hører på nå og få noen råd om hvor de kan finne mer informasjon. Så en av mine favoritt lesninger i 2018 har vært Rachel Botsman sin bok ”Who can you trust?”. Hun har et eget kapittel om chatboter og hvordan vi har tillitt til chatbotene. Akkurat det der med tilliten til en maskin har fasinert meg hvertfall. Har du noen artikler eller steder å gå hvor lytterne våre kan finne mer informasjon som du kan anbefale?

AF: Jeg tenker at for virksomheter som skal i gang, så synes jeg jo… Vi har jo et kurs på nettet – et masterkurs - om informatikk på Universitetet i Oslo nå i høst som handler om å interagere med AI, og der har vi anbefalt studentene å lese ”Conversational Design” av Erika Hall. Det er en bok som jeg selv i utgangspunktet ikke likte så godt, men studentene liker den. Den er lettlest og gir veldig konkrete eksempler på hvordan du skal lage eller designe samtaler som jo er en av de store utfordringene det gjelder chatboter. Den kan jeg godt anbefale. Litt mer sånn forskningsorientert så er det et paper av en forsker vi samarbeider litt med som heter Ewa Luger. Hun jobbet tidligere i Microsoft. Nå jobber hun ved Universitetet i Glasgow, og hun har tatt seg bryet med å undersøke hvordan folk opplever å bruke den typen som virtuelle assistenter som nå ligger under juletrærne etterhvert hos nordmenn – altså stemmestyrte assistenter som Alexa og lignende. Og hvor vanskelig det er for mange å ta den typen løsninger i fornuftig bruk fordi man har feilaktige oppfatninger om va de kan gjøre. Så det er en veldig fin motvekt. Den heter ”Like having a really bad PA”, eller personal assistent.

KM: Og det er det vel ingen som har lyst på! Du, helt til slutt Asbjørn. Hva hvis du skulle oppsummere med et eller to poenger veldig kort. Hva er chatboter? Hvorfor kan vi glede oss over det?

AF: Vi kan glede oss over chatboter fordi det er en helt ny måte å få tak i innhold og tjenester digitalt på. Man får tak i tjenester og innhold gjennom samtale med maskinen istedenfor de måtene vi ellers pleier å bruke det på. Også kan man jo glede seg da til en fremtid der vi kanskje går videre fra den typen spørsmål og svar chatboter som vi ser på kundeservice i dag, til chatboter som kan bli mere samtalepartnere og kanskje også samarbeidspartnere slik at datamaskiner på sikt kan bli noen vi jobber sammen med istedenfor et verktøy vi bare tar i bruk.

KM: Veldig spennende! Tusen takk for at du tok deg tid til å komme Asbjørn Følstad fra SINTEF.

AF: Tusen takk for at jeg fikk komme.

KM: Og takk for at du hørte på!


Du har lyttet til en podcast fra Lørn.Tech - en læringsdugnad om teknologi og samfunn. Følg oss i sosiale medier og på våre nettsider Lørn.tech.


Hva gjør dere på jobben?

SINTEF er et forskningsinstitutt. Vi arbeider i prosjekter sammen med næringsliv, offentlig sektor og andre forskningsorganisasjoner. Målet er å ta frem kunnskap og teknologi som er til nytte for næringsliv og offentlig sektor, og som holder tilstrekkelig kvalitet til at den kan bidra til å flytte forskningsfronten.

Hva er de viktigste konseptene i chatbot-området?

Det har vært utviklet samtalebaserte løsninger siden datamaskinens barndom. Med konseptet conversation as a platform eller conversational systems pustet de store teknologi-selskapene nytt liv i interessen for samtalebaserte løsninger for noen få år siden.

Hvorfor er det spennende?

Chatbots er spennende fordi de representerer en ny måte å forholde seg til datamaskiner på. Datamaskinen kan gå fra å være et verktøy til å bli en samtalepartner, en du arbeider på team med. Det er et stykke frem dit, men det kommer til å bli en interessant reise

Hva synes du er de mest interessante kontroverser?

Chatbot-feltet er fullt av kontroverser. Der noen ser muligheter og en spennende fremtid med datamaskiner som samtalepartnere, ser andre bare hype og umodne løsninger.

Dine egne prosjekter innen chatbot-området?

Jeg jobber på et forskerprosjekt med SINTEF og Center for AI Research ved UiA. Her undersøkes det hvordan man kan utnytte metoder fra mitt fagfelt og metoder fra maskinlæringsfeltet til å sette chatbots i stand til å bedre forstå kontekst og tilpasse dialogen til den enkelte brukeren.

Dine andre favoritteksempler på chatbots internasjonalt og nasjonalt?

For å få en forståelse av hva chatbots er pleier jeg å anbefale Woebot, en chatbot for å hjelpe deg med mental mestring i hverdagen.

Hvordan pleier du å forklare chatbots?

Chatbots er løsninger der du kan snakke med en datamaskin litt på samme måte som du snakker med et menneske.

Hva gjør vi unikt godt i Norge av dette?

Flere forholdsvis nystartede teknologiselskap tilbyr chatbots og mange norske bedrifter – og også offentlige virksomheter – har tatt i bruk chatbots.

Viktigste poeng om chatbots fra vår samtale?

Chatbots er en teknologi i sin tilblivelse, der mye ennå er ugjort. SINTEF arbeider for å få den kunnskapen vi trenger til å forstå hva som gir gode brukeropplevelser med chatbots, og hvordan chatbots skal utformes for å møte brukeres ønsker og behov.

Asbjørn Følstad
Seniorforsker
Sintef
CASE ID: C0214
TEMA: AI AND BIG DATA TECHNOLOGY
DATE : 181220
DURATION : 16 min
LITERATURE:
Chatbots i populærkulturen: Her av Spike Jonze
YOU WILL LØRN ABOUT:
Chatbots AI
QUOTE
"Chatbots er spennende fordi det representerer en ny måte å forholde seg til datamaskiner på. Datamaskinen kan gå fra å være et verktøy til å bli en samtalepartner, en du arbeider på team med. Det er et stykke frem dit, men det kommer til å bli en interessant reise.Asbjørn Følstad"
More Cases in topic of AI AND BIG DATA TECHNOLOGY
#C0045
AI AND BIG DATA TECHNOLOGY
Digitale tvillinger

Michael Link

Forsker

Kongsberg

#C0044
AI AND BIG DATA TECHNOLOGY
Big Data og geometrisk modellering

Heidi Dahl

Forsker

Sintef

#C0043
AI AND BIG DATA TECHNOLOGY
Slik kan Big Data predikere fremtiden

Sverre Kjenne

Leder

BaneNor