Maxkit: chatbot 不能笨得像是問券調查，也不能太聰明像是真人

使用者已經厭煩不斷地安裝手機 APP，安裝了 APP 卻又很少打開來使用，自 2016 年 4 月 Facebook、Line 陸續發表聊天機器人 API 後，情況似乎有點改變，整個行銷活動，轉向了 chatbot，使用者在每天持續打開FB或是Line的狀況下，透過 chatbot，讓所有品牌跟廠商連接到了使用者那端。

過了 2017 到現在 2018 兩年，chatbot 的戰場可說是百家爭鳴，基本的核心 IM 平台已經很難有新進的服務，也沒有什麼改變，為了搶食 IM 平台上跟終端使用者聯繫的最後一哩路，圍繞在 IM API 上提供的服務及工具。

觀察一個 chatbot 的成功案例

在 AsiaYo 如何在一週內打造破萬使用者的 Chatbot！這篇文章中，說明了AisaYo 如何透過聊天機器人連貫起使用者之旅程體驗。他們以 UX 和商業的考量去定義 AsiaYo Chatbot 所應該賦予的功能，希望能協助旅客在訂房的前、中、後做決策及輔助。AsiaYo chatbot 經過了兩個版本的歷程。他們認為在旅遊訂房產業適用的設計的重點是：提醒與無縫式對話情境。也就是情境式的對話體驗，以及引導式的交談結構。

過程中的重點是在使用者瀏覽 AisaYo 旅遊資訊時，透過 cookie 收集資料，並在使用者瀏覽途中，彈出一則模擬 Facebook 對話視窗。如使用者同意接受對談，就將對話內容轉至 chatbot，並繼續以聊天機器人進行對話。且在使用者二次造訪 AsiaYo 網站時，便不再傳送訊息。

儘管 AsiaYo 利用模擬對話提示使用者，但仍然有少數消費者和 Chatbot 互動的過程中仍會察覺到自己被追蹤，並且對於追蹤的技術感到疑惑，造成使用者誤會侵犯隱私，加上對話的形式也會接續所追蹤的內容，所以少數消費者收到通知時會一頭霧水，此時的使用者體驗反而會降低。

在這個開發的過程中，可發現兩個重點，首先 chatbot 必須要夠聰明，不能太笨，一問一答當中，都是用固定的話術套路，交談的文字語氣，會影響使用者的感受，但是如果 chatbot 太聰明了，讓人覺得被騙了，原來不是真人，這時候反而會產生反效果，所以在 chatbot 進行前，需要適當地揭露，接下來是由專屬的機器人協助處理。

Google Duplex

最近最熱門的影片【超狂影片展示】Google AI 助理新把戲：幫忙打電話到餐廳訂位，等等你確定這不是真人？，展示了 Google Duplex 為基礎的 Assistant 功能，雖然只是代理「客戶」訂位，聲音幾與人類無異，不但能與店員來回對話、協調時間，還能在句子中適切加入「嗯…」、「呃哼」、「哦」等語助詞，成功在對方毫無察覺情況下完成預約。

然而這樣的技術產生了反效果，也導致 Google 必須強調他們將為Duplex加入自我揭露的功能，確保Duplex系統「適當表明身份」，Duplex太逼真嚇壞人，Google將讓AI語音助理表明「我是機器人」，Duplex 的表現嚇壞不少人，也引起批評聲浪。有人認為AI和人類聲音應該要加以區隔，就像刻意在無色無味的瓦斯中加入臭味，合成聲音應該就聽起來是合成的，任何以假亂真的事物將破壞信任，而當沒有信任就會引發失序。

同級生

有足夠年紀的人，應該還記得這個「同級生」這個戀愛遊戲。

1992年發行的「同級生」確立了戀愛遊戲的基本形式。在典型的戀愛遊戲裡，玩者操縱一個被女性角色包圍的男性主角，透過交談選單選擇的形式，與女性角色交談，以增加該角色對主角的「好感度」。

當遊戲結束時會根據「好感度」和遊戲內發生的特定「事件」來決定遊戲的結局。這種遊戲通常會有多種結局，而玩家會重複多玩很多次，目的就是想要看到不同的結局。

有發現關鍵字「交談」跟「選單」嗎？戀愛遊戲就像是一個超級龐大的 chatbot，不過遊戲內操作的目標比 chatbot 簡單，就是記錄男主角跟其他每一個女性角色的好感度跟事件。

如果 chatbot 的使用者把 chatbot 當作女性角色在攻略，心理上就會有一玩再玩的衝動，但如果只是把 chatbot 當作是一個存取資訊的方式跟窗口，chatbot 表現出來的講話方式，跟笨拙的選單功能，不夠聰明的話，就會有惹惱使用者的風險。

基本上就是這個事件：誤交損友：微軟的聊天機器人是怎麼被計畫性「攻陷」帶壞的？發生的原因，因為微軟設定，Tay 是一名 19 歲的機器少女，使用者計畫性地不斷地以話術攻陷 Tay，導致一天內這個 chatbot 就下架了。

人工智慧畢竟還是人工

史丹佛大學人工智慧實驗室主任，同時也是Google雲端人工智慧既機器學習首席科學家李飛飛最喜歡的說法是：「機器很快、很精準，也很笨；人類很慢、不精準，但聰慧（Brilliant）。」。換句話說，人工智慧這麼聰明的原因，是因為實作人工智慧的工程師夠聰明，能夠讓這麼笨的機器，進行動態的思考與處理，但仍然是「有範圍」的聰明，因為再怎麼開發，也沒辦法做到什麼都會的人工智慧。

這樣說好像有點過分，畢竟「術業有專攻」，也沒有一個真人能夠樣樣精通。就像是自動駕駛的問題，我們會要求自動駕駛必須要「零」風險，然而自動駕駛如果是代替一個真人開車，真人是不可能完全迴避車禍風險的，但要怎麼要求人工智慧自動駕駛要零風險？從另一個角度想，既然這項新科技，是為了協助人類，避免做出失敗的決策，如果將 AI 視為機器設備的一部分，而不是取代人工，那麼必須要求零風險才能上路，否則只要 AI 出現異常，就算是機器故障，因此不應該貿然上路。

智能音箱是另一個必須要真人互動的 AI 科技，在 Amazon Echo 打開了低價智能音箱的市場後，各家科技大廠就先後推出智能音箱產品，搶進智慧家庭的一環。在當智能音箱跌破百元，它們看上去更像玩具了這篇文章中提到，音箱最重要的還是音質，再搭配 AI 晶片，而晶片的優劣決定了音箱到底夠不夠智能。

因為 AI 晶片不夠聰明的關係，聽不懂用戶在說什麼，或誤解用戶的意思，不少智能音箱被用戶怒噴為智障，是目前該領域非常嚴重的一個問題。很明顯的，智能音箱現在還沒有太過於聰明的問題，因為使用者在使用時，明確地知道自己是在跟機器對話。

chatbot 因為要跟其他人類互動，太像真人的科技反而會造成恐慌，而自動駕駛完全是機器跟資料處理的世界，這項科技必須要非常聰明，到完全零風險，才會被市場接受。

該怎麼做

在 Chatbot 的拐點之年這篇文章中，提供了 Facebook 跟營銷商會面並對 Messenger 做相關表述時，列出了三種 chatbot 類型

真人：僱傭人類職員回答入站信息
以樹形檢索為基礎的決策機器人：它們有固定的、自動的對話路徑
人工智慧機器人：能夠使用自然語言以及計算機技術進行更為廣泛的對話。

而他們建議最成功的 chatbot 應該介於第二種和第三種之間。更實際的做法是，透過一家科技公司的協助，能針對每一個問題，找到25種正常人對一個問題的反應的對話腳本，這樣的交談分析結果，讓 chabot 有了生命，也更能跟客戶進行長時間的交談，當然為了避免 Tay 那樣的問題，chatbot 所能處理的事情有範圍限制，他會嘗試讓客戶的對話回到能夠服務的主題上。

在 IM 中的 Menu，有點像是走回瀏覽器的老路，不過這個方式，確實引導了對話的進程。雖然純文字自然語言的交談互動，讓使用者覺得親切，但更多的狀況，是純文字的打字過程，增加了使用的難度，選單的確讓整個交談的過程變得更順暢，但相對地讓「交談」這個事情變得無趣。

使用菜單結構或傳統的用戶介面結構，幾乎都是認輸的表現，如果走向了某種極端，讓 Chatbot 變成Messenger平台上一個小小的Web視圖，這就很難讓用戶感到愉悅或者吸引用戶來使用了。