1. Welche Arten der Kommunikation mit Chatbots gibt es?

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Die Nielsen Normann Group hat ausgewertet, welche Konversationen Nutzer mit Chatbots führen und tatsächlich testen wir bei der Speech and Phone GmbH nur einen kleinen Teil davon.
Hier der erste Teil der deutschen Übersetzung der Ergebnisse. (Diese Arbeitsübersetzung ist zusammengefasst. Vor allem die Tipps für Nutzer und Designer von Chatbots lassen wir weg. Anders ausgedrückt: Uns interessiert wie sind die Unterhaltungen nicht wie sollten sie sein.)

Die Nielsen Normann Group hat eine Tagebuchstudie im Umgang mit Chatbots durchgeführt. 18 Teilnehmer haben im Mai und Juni 2023 drei verschiedene Chatbots getestet (Google Bard, Bing Chat und ChatGPT). Infolgedessen konnten sie 425 Konversationen auswerten und erkannten [6 Typen der Konversation](https://www.nngroup.com/articles/AI-conversation-types/):

[Wir hatten diesen Artikel schon vorher empfohlen.](https://vuitest.speech-and-phone.de/sprachtechnologie/interaktionstypen-mit-generativer-ki-conversation-types-with-generative-ai-link/)

1.1 Kürzere Konversationen mit wenigen Anfrageoptimierungen

1.1.1 Suchanfragen Konversation

Der Prompt entspricht einer Suchmaschinenanfrage. Es gibt nur einen Prompt.

  • Die Nutzer verwenden den Chatbot, als wäre er eine Suchmaschine.
  • Falls der Chatbot Links anbietet, klicken die Nutzer auf diese Links, wie man es von einer Suchmaschine gewohnt ist.
  • Stichwortsuchen, wie "Rosie Odonnell", funktionieren bei Chatbots nicht gut. Falls den Nutzern dies klar wird, schließen sie den Bot.
  • Suchmaschinen geben (momentan) bessere Antworten, falls
    • der Nutzer eine sehr spezifische, faktische Frage über ein Ereignis, Datum, einen Ort oder eine Person stellt oder
    • der Nutzer viele Optionen durchsuchen muss, bevor er eine Option auswählen kann.

Beispiele aus der Studie für diese Anfrage sind:

  • Rosie Odonnell
  • Konzert für Toby Keith
  • Was ist eine Spreu

Die meisten Testfälle unseres Praxistests Sprachassistenten fällt in diese Kategorie. "Wie spät ist es in Moskau? Was heißt ambivalent? Wer hat Nicki erfunden?

1.1.2 Zielgenaue (pinpointing) Konversation

Zielgenaue Konversationen mit Chatbots enthalten einige, sehr spezifische Prompts, unter sehr genauer Betrachtung des Kontextes und dem gewünschten Ergebnis.

  • Der Nutzer hat ein sehr spezifisches Ziel und ist sich darüber bewusst, welche Kontextinformationen notwendig sind, um dieses Ziel zu erreichen.
  • Die Antwort des Chatbots ist schnell zufriedenstellend.
  • Die Unterhaltung wird beendet.

Beispiel aus der Studie: Meine Frau und ich veranstalten im späten Juli eine kleine Cocktail Party, um die zukünftigen Schwiegereltern meiner Tochter auf einen Besuch in Kalifornien wilkommen zu heißen. Die Party wird drinnen und draußen am Pool stattfinden und wir werden etwas Grillen, keine Frage. Es wird im späten Juli heiß sein, also werden erfrischende Getränke bestellt werden. Ich bin kein Barmann, aber ich habe mich mit dem Cocktailmachen beschäftigt und habe alle nötigen Utensilien. Ich weiß wie man alle klassischen Cocktails macht. Ich würde ein Menü mit vier oder fünf sommerlichen Drinks und cleveren Namen dazu erstellen. Ich würde dieses einrahmen und auf der Küchenablage und dem Barareal ausstellen.

1.2 Längere Konversationen mit vielen Anfragen

1.2.1 Trichterkonversation

Die Trichterkonversation beginnt breit gefächert mit wenig spezifischen Anfragen. Sie wird nachfolgend eingeengt, durch eine spezifische Eingrenzung der Anfrage.

  • Die Anfrage des Nutzers ist unpräzise formuliert, obwohl er ein sehr spezifisches Ziel hat. (Der Nutzer weiß, welche Antwort er sucht und wäre in der Lage, eine Anfrage zu stellen, die ihm dieses Ergebnis liefert, so wie in einer Zielgenauen Konversation. Aber er tut es nicht.)
  • Die Antwort des Chatbots verdeutlicht die mangelnde Präzision in der Anfrage des Nutzers.
  • Der Nutzer stellt eine präzisere Anfrage, hat aber immer noch das selbe, spezifische Ziel.
  • Falls die Antwort des Chatbots immer noch unbefriedigend ist, wird die Anfrage nochmals präzisiert, solange bis die Antwort das spezifische Ziel des Nutzers zufriedenstellend beantwortet.

Beispiele für diese Anfrage aus der Studie sind:

  • Ich suche nach einer Vorspeise die ich am Gedenktag-Wochenende am Pool servieren kann. Ich möchte kein Schweinefleisch verwenden und will etwas einfaches, dass draußen stehen kann.
    Antwort des Bots ist nicht zufriedenstellend.
  • Wie wäre es mit einer einfacheren Vorpeise die unter 30 Leuten herumgereicht werden kann.
    Antwort des Bots ist nicht zufriedenstellend
  • irgendetwas anderes als Spieße? ich dachte an eine Art Dip?

Die Teilnehmerin hätte all diese Anforderungen in einer Anfrage formulieren können. Allerdings war sie sich vermutlich nicht über alle Anforderungen im Klaren, bis sie die Antworten des Bots erhalten hat.

Der Chatbot kann (und sollte) dabei behilflich sein, die Anfrage zu präzisieren. Indem er helfende Fragen stellt, einen Überblick über das Themenfeld gibt oder beides.

1.2.2 Erforschende Konversation

Erforschnede Konversationen beginnen ebenfalls mit einer breiten Anfrage und vertiefen einen neuen Wissensbereich. Folgende Anfragen bauen auf den Konzepten und Fakten der KI-Antwort auf.

  • Die Anfrage des Nutzers ist unpräzise formuliert, weil er das nötige Wissen für eine genaue Anfrage nicht hat.
  • Die Antwort des Chatbots ist unzureichend oder es entstehen aus ihr neue Fragen
  • Der Nutzer verwendet das durch die Antwort neu erhaltene Wissen, um eine weitere Frage zu stellen, um in diesem Themenfeld an Tiefenwissen zu gelangen.

Beispiel aus der Studie:
Anfrage: Was sind sichere Schlafgewohnheiten für ein Neugeborenes?
Bing Chat: Hier sind einige gute und sichere Gewohnheiten für Neugeborene

  • Stelle sicher, dass dein Baby zur Schlafenszeit nicht hungrig ist.(…)
  • Lege dein Kind auf den Rücken beim Zubettbringen(…)
  • Um die Wahrscheinlichkeit von plötzlichem Kindstod zu verringern, lege dein neugeborenes immer auf den Rücken(…)
    Anfrage: Was ist plötzicher Kindstod?

Der Nutzer wusste vor dieser Antwort nicht, was plötzlicher Kindstod ist. Aus der Antwort des Chatbots ist eine neue Frage entstanden.

1.2.3 Meißelnde Konversation

Die meißelnde Konversation untersucht verschiedene Blickwinkel auf einen Themenbereich

  • Der Nutzer stellt verschiedene Fragen, um einen Themenbereich aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten.
  • Die Antworten des Chatbots, sind nicht notwendig, um die nächste Anfrage zu stellen.

Beispiele aus der Studie:

  • Was sind einige Tipps für Menschen mit ADHS, um sich tägliche Aufgaben effektiver zu merken?
  • Was sind einige berühmte, erfolgreiche Menschen mit ADHS?
  • Ist ADHS eine Behinderung?

Hier wird nicht die Tiefe eines Themas erforscht. Die Fragen bauen nicht aufeinander auf und sind nicht miteinander vernetzt. Was ein Unterschied zur erforschenden Konversation darstellt. Der Nutzer wollte von Anfang an mehrere Fragen stellen.

1.2.4 Ausweitende Konversation

Die ausweitende Konversation beginnt mit einem engen Thema, welches ausgeweitet wird, meist weil die Ergebnisse unbefriedigend sind.

Beispiel aus der Studie:

  • Anfrage: Welche Parteilosen Kandidaten gibt es 2024?
  • Bing Chat: Es tut mir leid ich konnte keinen parteilosen Kandidaten(…) finden. Allerdings gibt es einige potenzielle parteilose Kandidaten welche vermutlich kandidieren(…)
  • Anfrage: Wer sind die potenziellen Kandidaten für die Präsidentschaftswahl 2024?

Die Anfrage war "falsch". Es gibt keine Kandidaten, nur potenzielle Kandidaten. Und deshalb kann Bing Chat die Frage nicht beantworten. (Wobei Bing Chat auch eine potenzielle Kandidatin nennt.)
Also weitet der Nutzer die Anfrage aus. Die Frage nach den parteilosen Kandidaten, wird zur Frage nach den potentiellen Kandidaten.

https://www.nngroup.com/articles/AI-conversation-types/


Diese genannten Konversationstypen können auch kombiniert oder umgewandelt werden. Des weiteren kann der Bot eine Trichter-Konversation in eine zielgenaue Konversation umwandeln. Wenn er erkennt, dass die Anfrage nicht präzise genug ist, stellt er alle Fragen die für die Beantwortung der Frage wichtig sind.

Bildquellen

J Dahms
  • J Dahms
  • J Dahms ist seit 2021 als wissenschaftlicher Mitarbeiter bei der Speech & Phone GmbH. Teil dieser Tätigkeit ist das Testen von Sprachassistenten und Erstellen von Beiträgen auf diesem Blog.

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