我們都與對話式 AI 應用程序進行過交互，例如 Alexa、Siri 和 Google Home. 這些應用程序使我們的日常生活變得更加輕鬆和美好。
對話式人工智能正在為現代技術的未來提供動力，並促進人與機器之間的增強通信。 在設計一個高效、準確地工作的無縫聊天助手時，您還應該意識到您可能遇到的許多開發挑戰。
在這裡，我們將討論：
- 各種常見的數據挑戰
- 這些對消費者有何影響？
- 克服這些挑戰的最佳方法等等。
對話式 AI 中的常見數據挑戰
根據我們與頂級客戶和復雜項目合作的經驗，我們為您編制了一份最常見的對話式 AI 數據挑戰列表。
語言的多樣性
構建一個可以滿足語言多樣性的基於人工智能的對話式聊天助手是一項重大挑戰。
大約有 1.35億人 以英語為第二語言或母語的人。 這意味著世界上只有不到 20% 的人口會說英語，剩下的人口則使用英語以外的其他語言進行交流。 所以，如果你在做一個會話聊天助手，你還應該考慮語言因素的多樣性。
語言動力
任何語言都是動態的，捕捉其活力並訓練基於 AI 的機器學習算法並非易事。 方言、發音、俚語和細微差別 會影響 AI 模型的熟練程度。
然而，基於 AI 的應用程序面臨的最大挑戰是準確破譯語言輸入中的人為因素。 人類在戰鬥中帶來感覺和情感，這使得人工智能工具難以理解和做出反應。
背景噪音
背景噪音可以是同時對話或其他重疊的聲音。
清除您的音頻收藏中的干擾背景噪音，例如 門鈴、狗吠或孩子 在後台交談對於應用程序的成功至關重要。
此外，如今人工智能應用程序必須處理同一場所內的競爭語音助手。 發生這種情況時，語音助手很難區分人類語音命令和其他語音助手。
音頻同步
在從電話對話中提取數據以訓練虛擬助手時，呼叫者和座席可能位於兩條不同的線路上。 同步雙方的音頻以及在不交叉引用每個文件的情況下捕獲對話至關重要。
缺乏特定領域的數據
基於 AI 的應用程序還應該處理特定領域的語言。 儘管語音助手在 自然語言處理，尚未證明它們對特定行業語言的主導地位。 例如，通常不會提供有關汽車或金融行業的特定領域問題的答案。
這些挑戰如何影響消費者？
對話式 AI 聊天助手可能類似於基於文本的搜索。 但是，兩者之間存在基本差異。 在基於文本的搜索支持中，該應用程序提供了用戶可以從中選擇的相關搜索結果列表，從而為用戶提供了選擇其中一個選項時急需的靈活性。
然而，在對話式 AI 中，用戶通常不會獲得多個選項，並且他們還希望應用程序能夠提供最佳結果。
如果人工智能工具帶有數據偏差，結果肯定不會準確或可靠。 結果可能會受到受歡迎程度而不是用戶要求的影響，從而使結果變得多餘。
解決方案：克服數據收集階段的挑戰
與培訓偏見作鬥爭的第一步是意識和接受。 一旦您知道您的數據集可能充滿偏見，您就必須採取糾正措施。
下一步將是主動向用戶提供控制以更改設置以直接抵消偏差。 或者，可以將反饋循環到系統中，以主動減輕偏見問題。
減輕背景噪音、同時對話和多人處理需要增強的語音識別技術. 該系統還應該接受培訓以理解上下文對話和單詞或短語。
當引入該系統來處理未註冊的人或聲音時，識別非人聲音的能力也可以得到增強。
當談到語言的多樣性時，解決方案在於增加用於訓練模型的語言數據集的數量。 因此，當企業增加系統數量以迎合大型語言市場時，可以無縫實現語言多樣性。
與外部供應商合作的好處
與外部供應商合作有幾個好處，因為它們有助於緩解一些對話式數據收集挑戰。
與經驗豐富的第三方供應商合作可提供更高的成本效率和可靠性。 它具有成本效益 從可靠的供應商處獲取高質量的數據集 而不是從開源對話式 AI 訓練數據集中獲取數據。
儘管每個數據集中都必然存在偏差，但通過外部供應商，您可以降低由於數據差異和過多的語言偏差而返工或重新訓練模型的相關成本。
經驗豐富的供應商還將幫助您節省時間 數據收集 和準確的註釋。 外部供應商將具備開發 AI 模型所需的語言專業知識，從而為您的業務開闢新市場。
供應商可以提供適合您的模型偏好和要求的高質量、可定制的數據集。 並非所有預打包的數據收集和註釋解決方案都可以在增強客戶服務、提高轉化率和降低業務成本方面對您有利。
我們擁有您的 AI 模型所需的會話數據。
作為值得信賴和經驗豐富的供應商， 夏普擁有大量的收藏品 對話式 AI 數據集 適用於所有類型的機器學習模型。 此外，我們還提供完全定制的多種語言、方言和白話的對話數據。 如果您想開發可靠且準確的基於 AI 的聊天支持應用程序，我們擁有可以使您的項目成功的所有工具。
