Assistentes de voz, como Alexa, Google Assistente e Siri, têm por objetivo facilitar e entreter o dia a dia dos usuários. Para que essas tecnologias de Inteligência Artificial (IA) se tornem cada vez mais naturais, as empresas do setor buscam tornar a voz de seus assistentes mais humanas com respostas próximas do usado pelas pessoas.
A partir disso, pesquisadores da Uber e da Carnegie Mellon desenvolveram um modelo de machine learning que traz uma linguagem mais educada para o assistente virtual.
“Formulamos a hipótese de que os usuários prefeririam um agente conversacional com uma linguagem mais educada ou mais positiva. Assim, eles estariam mais dispostos a se envolver, responder e persistir na interação ao conversar usando uma linguagem mais educada e polida” disseram os pesquisadores
A partir disso, eles testaram a suposição em um ambiente de carona, em que a integração dos novos motoristas era orientada por representantes do suporte ao cliente. O modelo foi treinado a partir de dados com mais de 233.000 mensagens de motoristas e respostas de representantes de serviço ao cliente. De acordo com os pesquisadores, as respostas tinham rótulos que indicavam o quão educadas e positivas eram.
Após o treinamento por meio de máquinas, foram realizados testes com pessoas para avaliar de forma humana o nível de polidez e positividade das mensagens.
“Acreditamos que os serviços de suporte ao cliente podem ser melhorados utilizando este modelo. Desta forma, eles podem responder mais rápido e aderir a uma linguagem positiva”, destacaram os pesquisadores.
Fonte: Venture Beat
