AI 對話挑戰與未來展望

目錄

• 😊 公司介紹
  • 💡 公司歷史
  • 💼 產品與服務
• 😊 對話 AI 的挑戰
  • 💡 溝通技能
  • 💼 團隊合作
• 😊 未來展望
  • 💡 技術發展預測
  • 💼 技術與成本控制
• 😊 開發者專業建議
  • 💡 技能與學習
  • 💼 教育與實習
• 😊 團隊建設與招聘
  • 💡 吸引人才關鍵
  • 💼 社區與合作夥伴

公司介紹

在這裡，我們很高興能有您的加入，您是工程副總裁，是吧，David 博士，但我會在對話中稱呼您為 David，感謝您。或許，可以給一些背景，關於 Open Stream？是的，Open Stream 已經存在了比今天在場的大多數公司都要久，已經有超過 20 年的歷史了。我們從事多模式系統的建立，逐漸地更深入地涉足了這個新的對話式 AI 領域。對，我們從 20 年前就開始從事 NLU 和 ASR 的處理，所以是的，情況很瘋狂。

對話 AI 的挑戰

在當下，對話 AI 面臨的最大挑戰之一是什麼，您作為工程副總裁，作為一名開發者、程式設計師，不要猶豫地深入探討。這裡有很多空間的潛力，我們看到了技術的出色和驚人的展示，包括今天早上的主題演講中的一些，那些真的很令人驚嘆。有了正確的訓練、正確的數據，這些系統確實可以組合起來，實現承諾，但有一些我們一直在關注的領域確實很具挑戰性。即使在相同的領域內，像確保代理本身具有良好的溝通技能，並且是一個團隊合作者，有助於解決問題，對他們所做的事情負責，並能夠解釋他們所做的事情，值得你的信任，他們與你一起發展這些。這些都是一個好助手能夠做的事情。

未來展望

接下來我想問的問題與挑戰相關，但我們的觀眾可能會問，我們如何增加對承諾的機會，同時減少與 CAI 相關的成本，而這些成本似乎與承諾同步增加。CAI 隨著承諾的增加而增加，那麼我們該如何應對和解決這個問題呢？早期用於對話式 AI 的技術主要建立在一種觀念上，即您可以捕獲對話的結構，並觀察到圖表的增長，當您繪製出代理可能採取的對話策略時。但我認為每個人都發現了這種策略是脆弱的，並且是令人疲憊的，因為人類可以做各種各樣的事情，在回應時，這些事情很難編碼，當您在特定發生在對話圖表中的實例時觀察它們時。這是我們今天大多數客戶所制定的策略，但它並不會擴展，所以我們正在研究一種更為直接的方法，其中業務概述了他們的流程，或者我們從他們已經構建的文檔中提取流程。這些業務流程模型可以直接用於驅動對話，我們圍繞這一點建立了這種能力，通過言語行為和其他在市場上將要推出的技術來溝通，這將大大減少總開發工作量。

開發者專業建議

如果有人想要以年輕的開發者身份進入這個技術領域，並且想要在 Open Stream 或類似公司工作，您會給予什麼建議？他們需要掌握哪些技能，應該修習哪些課程，應該聽取哪些導師的意見？