聊天机器人是一种软件程序，旨在通过文本或语音与人类用户进行对话，模拟自然对话的模式。聊天机器人的范围从基于规则、将关键词匹配到预设回复的简单系统，到统计对话系统，再到基于大型语言模型、能够生成开放式回复的现代聊天机器人。该术语早于现代基于深度学习的AI，并已应用于客户服务机器人、虚拟助手、伴侣应用以及诸如ChatGPT之类的通用助手。
历史
最早被广泛引用的聊天机器人是ELIZA，由约瑟夫·维森鲍姆于1966年在麻省理工学院编写，它使用简单的模式匹配来模仿罗杰斯式心理治疗师，并让一些用户相信他们正在与一位善解人意的倾听者交谈，这种反应令维森鲍姆感到不安，后来他对此进行了批判性写作。随后的几十年里出现了PARRY（1972年），模拟患有偏执型精神分裂症的患者，以及A.L.I.C.E.（1995年），一个多次赢得勒布纳奖的基于规则的聊天机器人。2010年代，随着消息平台和语音助手（如Siri和Alexa）添加了基于脚本和意图分类的对话，商业聊天机器人大量涌现。这一类别因ChatGPT于2022年11月推出而发生转变，它基于GPT-3.5的一个版本构建，并通过基于人类反馈的强化学习进行了优化，用能够进行开放式、连贯多轮对话的通用模型取代了脚本化流程，据报道在两个月内达到了1亿用户，成为当时增长最快的消费应用。
架构
早期的聊天机器人依赖于手工编写的规则、决策树或关键词匹配，如ELIZA；后来的系统增加了统计自然语言理解，以分类用户意图并为诸如预订航班之类的狭窄任务填充参数。自2020年代初以来，大多数通用聊天机器人基于Transformer架构的模型构建，这些模型通过大规模预训练在文本语料库上进行训练，并通过基于人类反馈的强化学习与人类偏好对齐。许多生产级聊天机器人添加了系统提示来设定角色和约束，有些还使用检索增强生成来将答案基于外部文档，而不是仅依赖模型在训练期间记忆的内容。
接受度与批评
聊天机器人引发了反复出现的担忧：用户将不理解他们的系统拟人化，有时称为ELIZA效应；幻觉产生自信陈述的虚假信息；以及对于伴侣式聊天机器人，担心情感依赖，尤其是在年轻用户中。维森鲍姆本人对ELIZA的反应预示了后来这场辩论的许多内容。支持者指出聊天机器人在客户支持、教育、无障碍访问以及作为复杂软件的自然语言界面方面的实用性，随着聊天机器人获得工具使用能力并成为更广泛的对话式AI和AI代理系统的基础，这一角色已得到扩展。