Ein Chatbot ist ein Softwareprogramm, das dazu entwickelt wurde, mit einem menschlichen Benutzer über Text oder Sprache ein Gespräch zu führen und dabei die Muster natürlicher Dialoge zu simulieren. Chatbots reichen von einfachen regelbasierten Systemen, die Schlüsselwörter mit skriptbasierten Antworten abgleichen, über statistische Dialogsysteme bis hin zu modernen Chatbots, die auf großen Sprachmodellen basieren und offene Antworten generieren. Der Begriff ist älter als die moderne, auf Deep Learning basierende KI und wurde auf Kundendienst-Bots, virtuelle Assistenten, Begleit-Apps und Allzweck-Assistenten wie ChatGPT angewendet.
Geschichte
Der erste weithin zitierte Chatbot war ELIZA, geschrieben von Joseph Weizenbaum am MIT im Jahr 1966, der einfaches Mustervergleichen verwendete, um einen rogerianischen Psychotherapeuten zu imitieren, und einige Benutzer davon überzeugte, dass sie mit einem verständnisvollen Zuhörer sprachen, eine Reaktion, die Weizenbaum als beunruhigend empfand und später kritisch thematisierte. Die folgenden Jahrzehnte brachten PARRY (1972), das einen Patienten mit paranoider Schizophrenie simulierte, und A.L.I.C.E. (1995), einen regelbasierten Chatbot, der den Loebner-Preis mehrfach gewann. Kommerzielle Chatbots verbreiteten sich in den 2010er-Jahren, als Nachrichtenplattformen und Sprachassistenten wie Siri und Alexa skriptbasierte Dialoge mit Intent-Klassifizierung hinzufügten. Die Kategorie wurde durch den Start von ChatGPT im November 2022 verändert, das auf einer Version von GPT-3.5 basierte, das mit Verstärkungslernen durch menschliches Feedback verfeinert wurde, wodurch skriptbasierte Abläufe durch ein Allgemein-Modell ersetzt wurde, das offene, kohärente Multi-Turn-Gespräche ermöglichte und Berichten zufolge innerhalb von zwei Monaten 100 Millionen Benutzer erreichte, das damals schnellste Verbraucheranwendungswachstum aller Zeiten.
Architektur
Frühe Chatbots stützten sich auf handgeschriebene Regeln, Entscheidungsbäume oder Schlüsselwortabgleiche, wie bei ELIZA; spätere Systeme fügten statistisches Verständnis natürlicher Sprache hinzu, um Benutzerintentionen zu klassifizieren und Parameter für schmale Aufgaben wie das Buchen eines Fluges zu füllen. Seit den frühen 2020ern sind die meisten Allzweck-Chatbots auf Transformer-basierten Modellen aufgebaut, die durch großflächig Pretraining mit Textkorpora trainiert und mit Verstärkungslernen durch menschliches Feedback an menschliche Präferenzen angepasst werden. Viele Produktions-Chatbots fügen einen Systemprompt hinzu, um Persona und Einschränkungen zu setzen, und einige nutzen retrieval-unterstützte Generierung, um Antworten an externen Dokumenten zu verornen, statt sich einzig auf das verlassen, was das Modell während des Trainings erinnert hat.
Wahrnehmung und Kritik
Chatbots haben wiederkehrende Bedenken hervorgerufen: Benutzer anthropomorphisieren Systeme, die sie nicht verstehen, was als ELIZA-Effekt bezeichnet wird; der Halluzination von falschen Informationen, die selbstbewusst präsentiert werden, und bei Begleiter-Chatbots Sorgen über emotionale Abhängigkeit, insbesondere bei jüngeren Benutzern. Weizenbaums eigene Reaktion auf ELIZA antizipierte viel diese spätere Debatte. Befürworter weisen auf die Nützlichkeit von Chatbots in Kundenservice, Bildung, Barrierefreiheit und als natürliches Sprach-Interface zu komplexer Software hin, eine Rolle, die gewachsen ist, als Chatbots Tools nutzen lernten und die Grundlage für breitere Konversations-KI und KI-Agenten-Systemen wurden.