Kita semua telah berinteraksi dengan aplikasi AI Percakapan seperti Alexa, Siri, dan Google Home. Aplikasi ini telah membuat kehidupan kita sehari-hari jauh lebih mudah dan lebih baik.
AI percakapan mendukung masa depan teknologi modern dan memfasilitasi peningkatan komunikasi antara manusia dan mesin. Saat merancang asisten obrolan tanpa batas yang bekerja secara efektif dan akurat, Anda juga harus menyadari banyak tantangan pengembangan yang mungkin Anda temui.
Di sini, kita akan berbicara tentang:
- Berbagai tantangan data umum
- Bagaimana ini mempengaruhi konsumen?
- Cara terbaik untuk mengatasi tantangan ini, dan banyak lagi.
Tantangan Data Umum dalam AI Percakapan
Berdasarkan pengalaman kami bekerja dengan klien teratas dan proyek kompleks, kami telah menyusun daftar tantangan data AI percakapan yang paling umum untuk Anda.
Keanekaragaman Bahasa
Membangun asisten obrolan berbasis AI percakapan yang dapat memenuhi keragaman bahasa adalah tantangan besar.
Ada sekitar 1.35 miliar orang yang berbicara bahasa Inggris baik sebagai bahasa kedua atau sebagai bahasa ibu. Ini berarti bahwa kurang dari 20% populasi dunia berbicara bahasa Inggris, meninggalkan sisa populasi berbicara dalam bahasa selain bahasa Inggris. Jadi, jika Anda membuat asisten obrolan percakapan, Anda juga harus mempertimbangkan keragaman faktor bahasa.
Dinamisme Bahasa
Bahasa apa pun bersifat dinamis, dan menangkap dinamismenya serta melatih algoritme pembelajaran mesin berbasis AI tidaklah mudah. Dialek, pengucapan, slang, dan nuansa dapat memengaruhi kemahiran model AI.
Namun, tantangan terbesar untuk aplikasi berbasis AI adalah secara akurat menguraikan faktor manusia dalam input bahasa. Manusia membawa perasaan dan emosi dalam keributan, sehingga sulit bagi alat AI untuk memahami dan bereaksi.
Kebisingan latar belakang
Kebisingan latar belakang bisa dalam percakapan simultan atau suara tumpang tindih lainnya.
Membersihkan koleksi audio Anda dari gangguan suara latar seperti bel pintu, anjing menggonggong atau anak-anak berbicara di latar belakang sangat penting untuk keberhasilan aplikasi.
Selain itu, saat ini aplikasi AI harus berurusan dengan asisten suara yang bersaing yang hadir di tempat yang sama. Menjadi sulit bagi asisten suara untuk membedakan antara perintah suara manusia dan asisten suara lainnya ketika ini terjadi.
Sinkronisasi Audio
Saat mengekstrak data dari percakapan telepon untuk melatih asisten virtual, penelepon dan agen dimungkinkan pada dua saluran yang berbeda. Sangat penting untuk menyinkronkan audio dari kedua sisi, dan percakapan direkam tanpa referensi silang setiap file.
Kurangnya Data Khusus Domain
Aplikasi berbasis AI juga harus memproses bahasa khusus domain. Meskipun asisten suara menunjukkan janji yang luar biasa dalam pemrosesan bahasa alami, itu belum membuktikan dominasi mereka atas bahasa khusus industri. Misalnya, umumnya tidak akan memberikan jawaban atas pertanyaan khusus domain tentang industri otomotif atau keuangan.
Kumpulan Data Suara / Ucapan / Audio siap pakai untuk Melatih Model AI Percakapan Anda Lebih Cepat
Bagaimana tantangan ini mempengaruhi konsumen?
Asisten obrolan AI percakapan mungkin mirip dengan pencarian berbasis teks. Tapi, ada perbedaan mendasar antara keduanya. Dalam dukungan pencarian berbasis teks, aplikasi menawarkan daftar hasil pencarian relevan yang dapat dipilih pengguna, memberikan fleksibilitas yang sangat dibutuhkan pengguna dalam memilih salah satu opsi.
Namun, dalam AI percakapan, pengguna umumnya tidak mendapatkan lebih dari satu opsi, dan mereka juga mengharapkan aplikasi untuk memberikan hasil terbaik.
Jika alat kecerdasan buatan dilengkapi dengan bias data, hasilnya tentu tidak akan akurat atau dapat diandalkan. Hasil dapat dipengaruhi oleh popularitas dan bukan oleh kebutuhan pengguna, sehingga hasilnya menjadi mubazir.
Solusi: Mengatasi Tantangan Selama Tahap Pengumpulan Data
Langkah pertama dalam memerangi bias pelatihan adalah kesadaran dan penerimaan. Setelah Anda tahu bahwa kumpulan data Anda dapat dipenuhi dengan bias, Anda pasti akan mengambil tindakan korektif.
Langkah selanjutnya adalah secara proaktif memberikan kontrol kepada pengguna untuk mengubah pengaturan guna mengimbangi bias secara langsung. Atau, umpan balik dapat dilingkarkan ke dalam sistem untuk mengurangi masalah bias secara proaktif.
Mengurangi kebisingan latar belakang, percakapan simultan, dan penanganan banyak orang memerlukan teknik identifikasi suara yang ditingkatkan. Sistem juga harus dilatih untuk memahami percakapan kontekstual dan kata atau frasa.
Kemampuan untuk mengidentifikasi suara non-manusia juga dapat ditingkatkan ketika sistem diperkenalkan untuk menangani orang atau suara yang tidak terdaftar.
Dalam hal keragaman bahasa, solusinya terletak pada peningkatan jumlah kumpulan data bahasa yang digunakan untuk melatih model. Jadi, ketika bisnis meningkatkan jumlah sistem untuk memenuhi pasar bahasa yang besar, keragaman bahasa dapat dicapai dengan mulus.
Manfaat bekerja dengan vendor eksternal
Ada beberapa manfaat bekerja dengan vendor eksternal karena mereka membantu mengurangi beberapa tantangan pengumpulan data percakapan.
Bekerja dengan vendor pihak ketiga yang berpengalaman menawarkan efisiensi biaya dan keandalan yang lebih besar. Ini hemat biaya untuk dapatkan kumpulan data berkualitas dari vendor yang andal alih-alih memperoleh pengumpulan data dari set data pelatihan AI percakapan sumber terbuka.
Meskipun bias pasti ada di setiap kumpulan data, dengan vendor eksternal, Anda dapat mengurangi biaya yang terkait dengan pengerjaan ulang atau pelatihan ulang model Anda karena perbedaan data dan bias bahasa yang berlebihan.
Vendor berpengalaman juga akan membantu Anda menghemat waktu dalam pengumpulan data dan anotasi yang akurat. Vendor eksternal akan memiliki keahlian bahasa yang diperlukan untuk mengembangkan model AI yang dapat membuka pasar baru untuk bisnis Anda.
Vendor dapat menyediakan set data berkualitas tinggi yang dapat disesuaikan yang sesuai dengan preferensi dan persyaratan model Anda. Tidak semua solusi pengumpulan data dan anotasi pra-paket dapat bekerja sesuai keinginan Anda saat melihat layanan pelanggan yang ditingkatkan, tingkat konversi yang lebih tinggi, dan penurunan biaya bisnis.
Kami memiliki Data percakapan yang dibutuhkan model AI Anda.
Sebagai penyedia terpercaya dan berpengalaman, Shaip memiliki banyak koleksi kumpulan data AI percakapan untuk semua jenis model pembelajaran mesin. Selain itu, kami juga menyediakan data percakapan yang sepenuhnya dibuat khusus dalam beberapa bahasa, dialek, dan vernakular. Jika Anda ingin mengembangkan aplikasi dukungan obrolan berbasis AI yang andal dan akurat, kami memiliki semua alat yang dapat membuat proyek Anda sukses.
