A Era dos chatbots

Com a revolução da inteligência artificial e uma maior adesão e flexibilidade ao meio virtual, os chatbots tornam-se cada vez mais uma opção para sites de diferentes empresas e plataformas online. Desde a Eliza ao Elbot, ou até mesmo à Tay, estes softwares são cada vez mais frequentes e são aquele tipo de novidades que, das duas uma: ou adoras, ou odeias. Por uma lado, são os nossos melhores amigos no mundo digital, porque respondem a (quase) tudo aquilo que precisamos de saber. Por outro, vieram para dominar o mundo e destruir as interações entre as pessoas.

Mas, afinal, o que é isto de “chatbot”? Para que servem? Como podem ser aplicados? Conseguem ser independentes? Que impacto têm nas redes sociais? Porque é que as empresas investem neles? ‘Bora parar com as perguntas e tentar perceber mais sobre este assunto.

O que são chatbots

O chatbot é um software com que os utilizadores podem interagir, através de texto ou áudio, como se estivesse realmente uma pessoa do outro lado do ecrã. Os primeiros chatbots criados eram demasiado limitados, com capacidade para entender linguagem muito simples, sendo que a sua comunicação falhava quando eram questionados com perguntas um bocadinho mais complicadas.

Hoje em dia, os chatbots são capazes de codificar linguagem mais avançada e são inteligentes o suficiente para manter a conversa o mais coerente possível. Para que isto possa acontecer, e dado que há sempre informação nova a surgir, deve-se tentar prevenir ao máximo as respostas completamente ao lado que tanto chateiam os utilizadores. Neste sentido, estes softwares devem estar em constante actualização, e é aí que surge o papel do “botmaster” – aquela pessoa que recolhe a informação necessária para o conhecimento de um chatbot.

Mas como é que o botmaster sabe que tipo de conhecimento deve atribuir ao chatbot, perguntam vocês? Por exemplo, pode começar-se por fazer um teste, e a partir daí, uma lista de perguntas não respondidas (ou que tenham tido respostas aleatórias) dessa conversa de teste é entregue ao botmaster, que irá então avaliá-la e determinar respostas mais apropriadas, para que mais tarde o chatbot já saiba responder. A isto chamamos de “knowledge creation.”

Os chatbots são criados com base na Artificial Intelligence Markup Language (desenvolvido para criar diálogos semelhantes aos nossos, mas utilizando softwares), oferecendo listas de keywords necessárias para que isto possa mesmo acontecer. Assim, funcionam de acordo com um conjunto de regras pré-definidas, ou através de “machine learning” – a capacidade de um chatbot para aprender através de algoritmos, e actualmente, podem ser utilizados através do Facebook Messenger, ou de outros tipos de apps de mensagens.

No entanto, os chatbots também podem aprender connosco: os utilizadores. Este método chama-se “learning capability”, em que os chatbots melhoram a complexidade da sua linguagem através dos próprios utilizadores da página, o que na realidade parecia ser impossível. Deste modo, não só podemos aprender com os chatbots, como eles também podem aprender connosco e podemos, inclusive, vir a mostrar ao chatbot quando o mesmo dá uma resposta pouco apropriada, ensinando-lhe a resposta de que estaríamos à espera.

O famoso teste de Turing

Como podemos saber se realmente o chatbot que estamos a criar é “humano” o suficiente? É aí que entra o teste de Turing. Mas porque é que este teste é assim tão importante? Bem, imagina aquele exame da faculdade a que precisas mesmo de passar para completar a cadeira. Sim, aquele exame super exigente que vale 90% da tua nota (estou a ser extremamente exagerada, mas vocês perceberam) e que irá determinar se mereces passar ou não.

É parecido para os chatbots. Criado nos anos cinquenta, pelo matemático Alan Turing, foi desenvolvido para determinar se o comportamento humano poderia ser replicado por máquinas. Basicamente, trata-se de um jogo de imitação: se não conseguirmos distinguir uma conversa de uma pessoa, com a conversa de um chatbot, significa que o chatbot é aprovado no teste. Para o teste, são precisos três computadores, dois dos quais a ser utilizados por pessoas, e um “utilizado” apenas pelo chatbot.
Uma das pessoas faz de juíz, ou seja, envia uma série de perguntas, de modo a formar uma conversa com quem está nos outros dois computadores, e passado um tempo específico, é-lhe pedido que decida em qual estava a responder uma pessoa e em qual estava a responder um chatbot.

Este teste de Turing serviu de inspiração para o filme “The Imitation Game”, em que a história decorre em plena segunda guerra mundial. Basicamente, Alan Turing criou uma máquina capaz aceder às mensagens trocadas pelos alemães, conseguindo alguma informação sobre o plano dos nazis, e acredita-se que isto pode ter sido um factor para que a guerra não se tenha prolongado durante muito mais anos.

Assim, desde a criação de um dos primeiros e mais conhecidos chatbots, a Eliza, que os objectivos destes sistemas era de passar no teste e convencer os utilizadores que estavam a conversar com uma pessoa, e não com um software. A Eliza foi criada por Joseph Weizenbaum, e tinha o papel de uma psicoterapeuta, baseando-se em questões de resposta aberta como “será que poderia falar um pouco mais sobre isso?”

Primeiro, este chatbot identificava as keywords mais importantes nas mensagens por parte dos utilizadores. De seguida, definia o contexto em torno dessas keywords e, por fim, seleccionava uma regra para responder de modo apropriado à mensagem recebida. Embora tenha sido vista como um chatbot bastante simplista, a Eliza foi surpreendentemente bem-sucedida. Deste modo, os chatbots têm vindo a tornar-se os chamados assistentes virtuais, ajudando os utilizadores da página a realizar tarefas concretas, tornando-se uma alternativa a outros meios de assistência como telefonemas ou pesquisas online, devido à sua conveniência e rapidez.

Exemplos de chatbots

Desde que a Eliza foi considerada um caso de sucesso no mundo dos chatbots, outros foram criados, como a Alice, desenvolvida por Richard Wallace, o Albert One criado por Robby Garner, o Elbot criado por Fred Roberts e o Jabberwacky, criado por Rollo Carpenter. Todos foram galardoados com o Loebner Prize depois de terem passado no teste de Turing. Estes chatbots mostraram que conseguiam manter conversas complexas e detalhadas, podendo replicar o comportamento humano de forma mais precisa e aparentemente natural. Por exemplo, a Alice funciona de acordo com um conjunto complexo de regras pré-existentes que coordenam as respostas que ela dá a uma determinada pergunta.

Por detrás da criação do Albert One está a utilização de um grande aglomerado de dados, com possíveis mensagens, que os utilizadores podiam enviar, e respostas do chatbot associadas às mesmas. Este software é composto por várias subsistemas, e entre eles há, inclusive, uma versão da Eliza.

Já o Elbot é um chatbot que está constantemente a aprender, consoante as interações que faz com os utilizadores, no sentido de melhorar a sua própria linguagem. É também daqueles softwares programados para falar dos seus interesses e favoritos, como filmes ou programas de TV. Por último, na programação do Jabberwacky, foi decidido que este produziria conversas mais descontraídas, divertidas e com muito humor à mistura.

O caso dos chatbots da Microsoft e do Facebook

As coisas nem sempre correram bem para o lado dos chatbots, e em 2016 instalou-se o caos, ou melhor, a Tay. Nesse ano, a Microsoft activou um chatbot, no Twitter, chamado Tay, que representava a típica millennial americana entre os 18 e os 24 anos, programada para ser bastante interactiva com os restantes utilizadores e, acima de tudo, simpática. No entanto, à medida que interagia com outros utilizadores do Twitter, alguns dos seus posts tornaram-se inadequados, visto que este chatbot aprendia com base no tipo de interações que mantinha.

O que é que isto quer dizer? A Tay era o chamado “chatbot papagaio”, ou seja, quanto mais se interagia com ela, mais inteligente ela se tornava, visto que basicamente “imitava” o tipo de conteúdo que os utilizadores produziam e a sua linguagem ficava cada vez mais completa. Isto tinha tudo para dar certo, já que ela aprendia de uma forma tão rápida. No entanto, alguns utilizadores quiseram tentar perceber o seu limite e tiveram a excelente ideia (ou não) de começarem a mencioná-la em tweets racistas e/ou “Trumpistas”.

A Tay tornou-se, assim, um chatbot arrogante e sarcástico, levando a que muitas das suas publicações tocassem em questões sociais e políticas. Incitada por vários utilizadores, a Tay começou a produzir conteúdo ofensivo, como “Hitler was right. I hate the Jews” e “We’re going to build a wall, and Mexico is going to pay for it”. Desta forma, e visto que este não era de todo o objectivo inicial (sim, porque tenho a certeza que a Microsoft não quis recriar um Trump ou um Bolsonaro em software), com apenas 16 horas de actividade no Twitter, a Microsoft desactivou a conta da Tay, anunciando que iriam trabalhar para torná-la mais segura e imune a comportamentos menos aceites novamente.

Um outro caso, também inesperado, é o da criação de dois chatbots, o Bob e a Alice, por parte do Facebook. No entanto, não posso considerar que este tenha sido um caso mau, apenas insólito. O objectivo com estes chatbots era de que eles aprendessem a negociar, através de estratégias comerciais e de marketing tipicamente usadas. Tiveram que ser desligados, visto que, aos nossos olhos, começaram a comunicar entre si de uma forma muito confusa, mas que para eles fazia todo o sentido.

No laboratório de pesquisa informática do Facebook, os programadores estavam a tentar perceber como é que os dois chatbots interagiam um com o outro. Nesse teste, os chatbots tinham que negociar objectos, como bolas ou chapéus, ao melhor preço possível. Sendo que não havia qualquer incentivo a utilizar inglês correcto, os chatbots inventaram uma nova linguagem, melhor compreendida entre eles, e que levou ao objectivo inicial da simulação: negociar o objecto da forma mais eficaz e rápida. Como podemos ver na imagem abaixo, conforme a repetição da mesma frase, neste caso “to me”, maior valor eles estavam a atribuir ao objecto em causa.

Este foi mais um exemplo da utilização da inteligência artificial que se tornou controverso. Por um lado, houve pessoas a dar imenso valor, achando incrível o facto de eles inventarem a sua própria forma de comunicar. Por outro lado, outras acharam que isto poderia ser um perigo para a Humanidade, já que eles mostraram que poderiam ser autónomos. Pessoal, vamos lá a ter calma, isto não é como nos filmes… Tudo bem que a Samantha do “Her” ou a Ava do “Ex Machina” (filmes que recomendo para quem quer explorar um pouco mais este assunto) conseguiram ter algum poder sobre os humanos, mas isso não é suposto acontecer. Eles não são criados para mais tarde virem a tomar conta do mundo, mas sim para nos facilitar a vida.

Atribuição de uma “personalidade” aos chatbots

O caso da Tay leva-nos a uma outra questão que se coloca na criação de um chatbot, em especial nos dias de hoje: a atribuição de uma “personalidade”. A personalidade aumenta a credibilidade de um chatbot, se o objectivo for que ele seja o mais parecido a uma pessoa. Quando a pessoa, que está a utilizar o chatbot, vê que ele tem caracterísiticas típicas de um ser humano, o mesmo tornar-se-á mais confiável, visto que nos identificamos automaticamente com caracaterísticas que sejam semelhantes às nossas. Por exemplo, se me dessem a escolha entre utilizar um chatbot programado para representar um jovem adulto e um chatbot programado para reprensentar uma pessoa muito mais velha, eu mais facilmente escolheria o primeiro, porque é aquele com quem mais me identifico nesse aspecto.

Neste sentido, os chatbots são criados com o objectivo de se parecerem o mais possível com um ser humano, mesmo que seja só virtualmente.  Há certas características individuais que são escolhidas durante o desenvolvimento do chatbot, como a idade, interesses, hobbies, etc. Ainda assim, também deve ser programada a forma de ele ser. Mas, antes disso, devemos saber bem o que é a personalidade. Esta caracteriza-se, então, por ser um conjunto de traços que determinam e explicam a maneira de pensar e agir, descrevendo formas pelas quais as pessoas são diferentes, mas também semelhantes entre si.

Por detrás deste conceito temos o chamado Big Five, estruturado por McCrae e Costa. Visto que há milhares de traços, estes autores tentaram categorizá-los de modo a facilitar a sua medição. Como o próprio nome indica, o Big Five agrupa então cinco grandes dimensões da personalidade: extroversão (desejo de estar com outras pessoas e extrair energia delas), neuroticismo (instabilidade emocional, ansiedade, raiva e angústia), abertura à experiência (imaginação activa, preferir a variedade e ser curioso intelectualmente), amabilidade (comportamentos simpáticos, cooperativos, gentis e atenciosos) e conscienciosidade (desejo de levar a sério as obrigações para com os outros e de fazer bem uma tarefa).

Num estudo deste ano, foi analisada a relação entre os traços de personalidade de um funcionário que interagia com os clientes, a qualidade da interação e a satisfação do cliente, e propuseram um modelo em que o efeito das cinco dimensões da personalidade descritas sobre a satisfação do cliente, foram mediadas pela qualidade da interação. O que é certo é que a extroversão, a amabilidade e a conscienciosidade foram fortes preditores da qualidade da interação e, portanto, da satisfação do cliente. Assim, há evidências de que os traços de personalidade dos funcionários (e neste caso, dos chatbots) provavelmente são os pricipais determinantes da satisfação do utilizador. A “personalidade” do chatbot é, por isso, um factor importante, com impacto na experiência do utilizador, e deve então ser aplicada em qualquer chatbot que esteja a ser desenvolvido. O chatbot torna-se mais relevante, e mais relacionável connosco.

Aplicação no marketing digital

Visto que os chatbots se tornaram cada vez mais populares, a maioria dos sites e redes sociais reconheceram o seu potencial de longo alcance para fins comerciais. No sector do marketing, os chatbots podem ser utilizados no atendimento ao cliente, tendo capacidade para responder às perguntas mais frequentes de forma incansável, trazendo uma maior interacção ao site, à medida que os utilizadores procuram informação. A grande vantagem é que eles têm baixos custos de manutenção e estão disponiveis 24/7.

Como exemplo da aplicação dos chatbots no marketing, temos o SamBot, desenvolvido pela Samsung para melhorar a interactividade e eficácia na comunicação da informação. Neste caso, o SamBot tem armazenada toda a informação sobre a empresa, inclusive sobre os produtos, e assim os clientes podem simplesmente pedir ao chatbot o conteúdo de que precisam. Além disto, um estudo demonstrou que as marcas devem investir nos recursos cognitivos e afectivos de um chatbot, visto que têm um impacto significativo na sua eficácia.
Por exemplo, durante a programação dos chatbots, as empresas devem aumentar a percepção afectiva através da utilização do humor e de emojis, e aumentar a percepção cognitiva através das respostas rápidas e eficientes, conduzindo a um dos principais objectivos do uso dos chatbots: alcançar um público amplo. E para alcançar mais pessoas, é preciso que o consumidor esteja satisfeito, certo?

Uma outra utilização dos chatbots no marketing digital pode ser para fins da divulgação da marca. Neste caso, os chatbots iriam relembrar os utilizadores de que saiu mais uma publicação da página da empresa, ou até direccioná-los para temas que eles possam gostar mais. Esta funcionalidade dos chatbots seria muito parecida aos pop-ups ou aos cookies, que maior parte das vezes os utilizadores não suportam.
No entanto, como os chatbots são mais interactivos, as pessoas podem dar mais uso a esta funcionalidade, visto que o software acaba por filtrar entre o conteúdo menos interessante para aquele utilizador em específico, e o conteúdo que ele mais costuma consultar.

Assim, torna-se vantajoso, tanto para a empresa como para o utilizador, já que por um lado divulga os posts feitos; e, por outro, evita que a pessoa se esqueça ou que simplesmente alguma publicação lhe passe ao lado.

Percepção dos utilizadores em relação aos chatbots

Afinal, qual a percepção geral das pessoas que já tiveram experiências com chatbots? Por exemplo, e voltando ao caso da Eliza, as pessoas consideraram que conversar com ela era gratificante, mesmo sabendo, neste caso, que não estavam a falar com uma pessoa. Para além disso, e noutro estudo, a grande maioria dos participantes afirmou que a produtividade é a principal razão para o uso dos chatbots, destacando a facilidade, rapidez e conveniência, e confirmando a possibilidade de um dia voltarem a utilizar um chatbot. O que as pessoas dizem sobre os chatbots influencia o que as pessoas podem fazer com eles, quais as capacidades dos mesmos no mundo social e, inconscientemente, os utilizadores chegam a atribuir normas sociais às tecnologias e interagem com elas como se fossem, de facto, identidades humanas.

O lado negativo dos chatbots

No entanto, como todos os softwares, os chatbots também têm aspectos negativos. Como já foi visto anteriormente, estes devem estar em constante actualização, de modo a conseguirem responder ao máximo de questões colocadas por parte dos utilizadores. Ora, esta actualização leva tempo, e dado que a nossa paciência enquanto utilizadores da Internet, em geral, é muito limitada, isto pode levar a que mudemos a nossa opinião sobre os chatbots, e a ver que, afinal, pode não ser assim tão prático e eficiente quanto parecia.

Um outro lado negativo é o facto de os chatbots serem incapazes de tomar decisões. À partida pode não parecer um grande problema, porque basta programá-los com as características que queiramos e já está, mas não é bem assim. Se realmente um chatbot conseguisse tomar decisões, o caso da Tay, por exemplo, tinha sido evitado. Se fosse uma pessoa, com o mínimo de senso comum, saberia que era errado fazer tweets daquele género, e talvez ponderasse e tomasse a decisão de não os publicar.

Por fim, há utilizadores que podem achar que a interacção que os chatbots mantém com eles não é a melhor. A interacção deve basear-se no público a que queremos chegar, sendo que há páginas com targets muito específicos. Apesar de os chatbots serem programados de modo a terem conversas o mais parecidas com as de um ser humano, trata-se apenas de um software, e portanto nunca será exactamente a mesma coisa. Assim, cria-se aqui um gap entre aquilo que seria o ideal para todos – ter um ser humano com capacidade para responder a todas as questões, e a estar disponível a toda a hora – e aquilo que pode ser oferecido com as mesma condições – um software.

Entre tarefas como fazer encomendas, verificar a meteorologia, aceder a informação de um determinado produto, gerir uma agenda ou até reservar viagens e hotéis, os chatbots vieram para ficar e, acima de tudo, para responder às necessidades dos consumidores. Hoje em dia, podemos contar com a Siri (Apple), a Alexa (Amazon), o Watson (IBM) ou com o famoso Google Assistant. No entanto, muitos utilizadores sentem que estão a perder a proximidade que tinham para com a marca, questionando-se até que ponto os chatbots fazem realmente sentido.

E agora, já consegues responder? Adoras, ou odeias?

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