事实上,机器人用户的判断更准确,但总体而言,看到机器人的人的判断不太准确,这可能是由于使用机器人的好处,但也可能是由于自我选择;使用聊天机器人的人的类型即使没有机器人也可能更准确(例如,非常投入的参与者)。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
引言:人工智能 (AI) 与医疗保健的融合,尤其是通过混合聊天机器人,正在重塑行业,提升服务交付、患者参与度和临床疗效。这些聊天机器人将人工智能与人工输入相结合,在诊断、慢性病管理和心理健康支持等领域提供智能、个性化的互动。然而,在信任、数据安全、系统集成和用户体验方面仍然存在差距,阻碍了其广泛应用。关键挑战包括患者出于对数据隐私和医疗建议准确性的担忧而不愿信任人工智能,以及将聊天机器人融入现有医疗保健基础设施的困难。本综述旨在评估混合人工智能聊天机器人在改善医疗保健疗效、降低成本和增强患者参与度方面的有效性,同时识别其应用障碍,例如文化适应性和信任问题。本综述的创新之处在于它全面探讨了技术进步以及影响聊天机器人接受度的社会情感因素。
越来越多的大学实验室,初创企业和技术巨头(例如Meta,Google和Microsoft)正在为生物技术和基因工程创造生成人工智能(AI)工具。他们采用了聊天机器人或诸如dall-e的图像发生器等聊天机器人中使用的扩散和大型语言模型的AI体系结构,并用蛋白质和基因组序列训练它们的“语言”。这导致工具正在从根本上改变遗传工程用来干预生物的遗传物质的方式。配备了改进的描述性功能,新的AI模型使模拟基因工程对计算机的影响成为可能。由于它们的生成能力,AI模型甚至可以设计功能性DNA和RNA序列以及蛋白质,并且该进化尚未产生,并且在技术术语中尚未产生“新到自然”。
此用例构成了很高的风险,尤其是与公众在聊天机器人中输入的信息以及聊天机器人提供的信息有关。Luis应该进行风险评估,并广泛咨询(包括与他的法律团队),以确定聊天机器人是否是该任务的最佳解决方案。如果路易斯继续开发和部署聊天机器人,他将需要非常注意法律和道德考虑,包括访问可能跨越管辖区(即国家/国际)的信息隐私要求。
摘要 本研究旨在从通信过程中实施的内容方面实证研究通过聊天机器人使用人工智能对在线零售的影响。本研究通过分析感知效用并展示技术接受模型的关键概念,为专业文献做出了贡献。为此,研究了罗马尼亚的十家在线商店,根据用户数量进行选择,研究通过非反应性方法进行 - 内容分析。数据收集方法是“神秘客户”的方法,以免改变研究实体的行为。通过内容网格获得的数据的解释允许横向和纵向方法,从而导致一系列结果证实了市场领导者的低水平绩效,以及这种技术在该领域应用的巨大潜力。关于使用聊天机器人的影响,已经表明,向用户显示的内容质量差会影响消费者的旅程,在这种情况下无法达到满意的程度。关键词:聊天机器人、商业人工智能、客户服务、电子商务、购买行为、客户参与度 JEL 分类:O30、M31、M10
摘要 通过实时聊天界面与客户沟通已成为许多电子商务环境中提供实时客户服务的一种越来越流行的方式。如今,人类聊天服务代理经常被对话软件代理或聊天机器人所取代,这些系统旨在通过通常基于人工智能 (AI) 的自然语言与人类用户进行交流。尽管节省成本和时间的机会引发了基于人工智能的聊天机器人的广泛实施,但它们仍然经常无法满足客户的期望,这可能导致用户不太愿意遵守聊天机器人提出的要求。借鉴社会反应和承诺一致性理论,我们通过随机在线实验实证检验了语言拟人化设计提示和登门槛技术如何影响用户请求的遵从性。我们的结果表明,拟人化以及保持一致性的需求都显著增加了用户遵守聊天机器人的服务反馈请求的可能性。此外,结果表明,社交存在感会介导拟人化设计线索对用户遵从性的影响。
摘要 本篇评论文章探讨了人工智能聊天机器人在提高客户服务效率方面的应用,并探讨了自动化支持的未来机遇。主要目标是综合现有关于聊天机器人在客户服务中的实施、优势和挑战的研究。该评论从方法论上分析了学术文章、行业报告和案例研究,以全面了解该领域的现状和潜在进步。文献中的关键发现表明,人工智能聊天机器人有效地减少了响应时间和运营成本,同时提高了客户满意度。研究表明,聊天机器人可以处理多达 70% 的常规客户查询,使人工代理能够专注于更复杂的问题,从而提高整体效率。此外,自然语言处理 (NLP) 和机器学习的进步显著提高了聊天机器人理解和准确响应客户查询的能力。尽管这些
人工智能(AI)的出现已使对各种应用的材料进行了全面的探索。但是,AI模型通常优先考虑科学文献中经常遇到的材料示例,从而根据固有的物理和化学属性限制了合适的候选者的选择。为了解决这种不平衡,我们生成了一个数据集,该数据集由OQMD,材料项目,JARVIS和AFLOW2数据库的1,453,493个自然语言材料叙事组成,这些叙述基于从头算的计算结果,这些结果在周期表中更均匀分布。基于三个标题:技术准确性,语言和结构以及内容的相关性和深度的人类专家和GPT-4对生成的文本叙述进行了评分,显示了相似的分数,但内容的深度是最滞后的。多模式数据源和大语言模型的集成具有巨大的AI框架潜力,以帮助探索和发现固态材料以进行特定的利益应用。
