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搜索引擎中的人工智能聊天机器人
摘要 背景 搜索引擎通常是患者获取药物信息的主要资源。然而，由于人工智能 (AI) 聊天机器人的引入，搜索引擎市场正在迅速变化。患者与聊天机器人互动对用药安全的影响在很大程度上仍未得到探索。 目的 探讨搜索引擎中集成的人工智能聊天机器人提供的答案的质量和潜在的安全问题。 方法 向 Bing copilot 询问了 10 个患者常见问题，这些问题涉及美国门诊市场上 50 种最常用的处方药。患者的问题涵盖了药物适应症、作用机制、使用说明、药物不良反应和禁忌症。使用 Flesch 阅读难易度评分评估聊天机器人答案的可读性。根据药学百科全书 drugs.com 中相应的患者药物信息评估完整性和准确性。在预先选择的一组不准确的聊天机器人答案上，医疗保健专业人员评估了如果患者遵循聊天机器人给出的建议，可能造成伤害的可能性和程度。结果在生成的 500 个聊天机器人答案中，根据 Flesch 阅读难易度评分，整体可读性表明答案难以阅读。聊天机器人答案的总体中位完整性和准确性分别为 100.0%（IQR 50.0–100.0%）和 100.0%（IQR 88.1–100.0%）。在 20 个聊天机器人答案中，专家发现 66%（95% CI 50% 至 85%）具有潜在危害。如果患者听从聊天机器人的建议，这 20 个聊天机器人答案中有 42%（95% CI 25% 至 60%）可能造成中度至轻度伤害，22%（95% CI 10% 至 40%）可能造成严重伤害甚至死亡。结论人工智能聊天机器人能够提供整体完整和准确的患者药物信息。然而，专家认为相当多的答案是不正确的或具有潜在危害的。此外，聊天机器人答案的复杂性可能会限制患者的理解。因此，医疗专业人士在推荐人工智能搜索引擎时应谨慎，直到出现更精确、更可靠的替代方案。
使用Amazon的医疗保健相关提示的RAG聊天机器人...
自然语言处理（NLP）用于大语言模型（LLM）的抽象应用继续随着域生成AI（Genai）的技术进步而继续发展。数据的巨大爆炸，可扩展的计算能力和机器学习创新的可用性，LLM，都导致生成AI（Genai）变得越来越流行。基本模型LLM涉及的主要挑战是它们幻觉的趋势。LLMS中的幻觉是指不一致的不一致的输出，有时是不正确的信息或响应。这是因为大多数LLM经过大量通用数据训练，并且必须使用特定于域和外部数据来增强用于Genai任务，例如聊天机器人，问答，摘要和文本生成。为了应对幻觉的挑战，本研究将以PDF文件的形式利用特定领域的医疗保健数据以及FM来创建检索增强生成（RAG）Chatbot。本研究利用了亚马逊基岩的基础基础模型，Llama 2。我们的特定领域的医疗保健数据来自相关和可靠的来源。使用Python开发了RAG聊天机器人，并使用Rouge和Meteor，评估自动生成的文本评估指标对响应进行了评估。评估是基于三种情况：响应小于250个字符，超过250个字符以及来自多个LLM的响应。关键字 - LLM，亚马逊基岩，Genai，基础模型，Llama2，幻觉。我们的发现提供了有力的证据，表明具有特定数据的基础模型（FMS）可以提高模型在为患者提供可靠的医学知识时的质量。
Liberator Rugged 7聊天/生命版本用户指南
CE环境信息：使用：5 C - 50 C；存储：5-50 C；在环境温度小于40 C的环境温度下，最大相对湿度为95％。大气压：101.325 kPa。对该医疗产品的维修和内部电池更换仅应由经过合格且完全释放的训练有素的人员进行。用户没有内部零件可服务。电路图和组件零件列表已提供给批准的医疗设备服务人员，以使其能够进行维修。请注意这些说明的目的，患者是预期的操作员。Liberator Rugged7®（LR7-40）是一种基于Android的电子语音输出设备，可增强语音/语言障碍的个人（患者）的通信。此设备及其语言程序赋予用户（患者）发起对话，寻求信息，州意见和分享感受的能力。该产品也可以以普通方式使用，任何其他基于Android的平板电脑都适用于各种日常计算要求，例如互联网浏览，电子邮件，音乐播放器等。它可以手持式，与桌支架一起使用，也可以安装在轮椅上。
教育系统中基于人工智能的聊天机器人的灾难性风险
基于人工智能的聊天机器人将被广泛的人群使用，包括学生、教师和家长，用于各种目的，其对提高教师和学生生产力的影响是不可否认的。这些系统将为不同教育水平的所有学生带来个性化学习。然而，似乎在不解决基于人工智能的系统固有挑战的情况下快速部署可能会导致由于这些系统的快速崛起而未在文献中报道的若干风险。本文探讨了在教育环境中使用基于人工智能的聊天机器人所带来的潜在灾难性风险，整合了最近研究的见解，特别关注隐私、安全、道德困境和技术依赖性。认识到新出现的挑战，我提出了一种新颖的解决方案，利用区块链技术来增强教育环境中基于人工智能的聊天机器人的安全性、透明度和完整性。提供了减轻这些风险的建议，强调教育机构的独特背景以及需要创新方法来保护学生数据并保持教育质量。
我会骗你吗？与聊天机器人的互动如何引起不诚实
与人类相比，与聊天机器人的互动中不诚实吗？在人工智能的兴起中，这个问题具有重大的经济影响。我们进行了一项新颖的实验，参与者将与聊天机器人或人类对应物的私人收费随机抽奖报告，并具有不同程度的信号代理。我们发现，在与人类互动但与聊天机器人互动时，信号代理会增加诚实。此外，在代理提示的情况下，参与者对人类的始终如一。我们的结果表明，社会形象的关注和诚实规范在人类互动中起着更为重要的作用。令人惊讶的是，标准在线形式产生的诚实水平与人类到人类聊天的互动相同。这些发现为设计有效的沟通和建立信任的机制提供了宝贵的见解，在数字经济体中，人类与人类互动越来越普遍。
媒体依赖的影响：用户与聊天机器人之间的情感互动如何影响人类的社会化？
智能媒体时代，人类用户与聊天机器人通过交流建立了深厚的依赖关系，媒体依赖成为广泛渗透于人类社会实践的行为基础。本文探讨在人类用户与聊天机器人的情感互动过程中，媒体依赖如何影响人类社交。基于媒体依赖理论，改编现有成熟的媒体依赖与人际沟通量表，收集496份Replika用户问卷，经过问卷效度筛选后，获得有效问卷428份。采用描述统计分析、相关分析、多元线性回归分析和中介效应检验，分析媒体依赖对人机情感互动的影响。结果显示，人与聊天机器人情感互动与人类用户社交互动呈显著正相关，媒体依赖显著正向调节人与聊天机器人的情感互动。此外，人类用户的社交互动还受到用户性质、年龄、学历、收入等因素的部分影响。
戒烟聊天机器人的有效性和用户经验：混合方法研究比较动机访谈和对抗性咨询
背景：吸烟构成主要的公共卫生风险。聊天机器人可以作为一种可访问且有用的工具来促进停止，因为它们的高可访问性和促进长期个性化互动的潜力。为了提高有效性和可接受性，仍然需要识别和评估这些聊天机器人的咨询策略，这一方面在先前的研究中尚未全面解决。目的：本研究旨在确定此类聊天机器人支持戒烟的有效咨询策略。此外，我们试图深入了解吸烟者对聊天机器人的期望和经验。方法：这项混合方法研究结合了基于网络的实验和半结构化访谈。吸烟者（n = 229）与动机访谈（MI） - 式（n = 112，48.9％）或对抗性咨询 - 风格（n = 117，51.1％）聊天机器人相互作用。评估了与戒烟相关的（即退出和自我效能的意图）和与用户经验相关的结果（即，参与，敬业，治疗联盟，感知的移情和互动满意度）。对16名参与者进行了半结构化访谈，每个条件的8个（50％），并使用主题分析分析了数据。结果：多元ANOVA的结果表明，参与者的MI（VS对抗咨询）聊天机器人的总体评级明显更高。后续判别分析表明，对MI Chatbot的更好看法主要是用用户体验与相关的结果来解释的，与戒烟相关的结果扮演了较少的角色。探索性分析表明，在这两种情况下吸烟者都报告说，聊天机器人相互作用后戒烟和自我效能的意图增加。访谈结果说明了几种构造（例如情感态度和参与），解释了人们以前的期望以及聊天机器人的及时和回顾性经验。结论：结果证实聊天机器人是激励戒烟的有前途的工具，使用MI可以改善用户体验。我们没有为MI提供额外的支持来激励停止并讨论了可能的原因。吸烟者在退出过程中表达了关系和工具需求。讨论了对未来研究和实践的影响。
通过使用机器学习有能力的智能聊天机器人
机器学习动力智能聊天机器人的实施极大地增强了客户服务和在各个行业的用户体验。随着人工智能和自然语言处理的进步，聊天机器人已成为企业与客户有效沟通的重要工具。机器学习算法使聊天机器人能够分析客户查询并提供准确的响应，从而模仿人类的对话。这导致了客户满意度的提高，因为聊天机器人可以处理大量查询并有效地解决它们。此外，聊天机器人24/7可用，为客户提供圆形通讯服务。在企业中实施聊天机器人也可以节省成本，因为它们减少了对人类客户服务代表的需求。这使公司能够将其资源分配给其业务的其他领域，最终导致生产率提高。除了改善客户服务外，智能聊天机器人还可以增强用户体验。通过不断从用户互动中学习，聊天机器人可以个性化响应并提供相关信息，从而使客户体验更加无缝和高效。此外，可以将聊天机器人集成到各种平台中，例如网站，社交媒体和消息传递应用程序，使用户很容易访问它们。这也导致用户参与度和保留率提高。还讨论了该技术的潜在挑战和局限性，并为该领域的未来研究提供了建议。总体而言，机器学习动力智能聊天机器人的开发和实施极大地增强了客户服务和用户体验，使其成为当今数字时代企业的宝贵工具。
AI驱动的聊天机器人实现...
鉴于人力资源有限和在Negeri Semarang大学（UNNES）HELPESK的服务用户的需求，需要解决有关服务问题的解决方案。这项研究旨在使用UNNES的Helpdesk使用基于相似性和基于生成的响应生成模型来实施和评估集成的聊天机器人系统。主要贡献是通过自动化的上下文感知响应提高响应效率和用户满意度，这是高等教育机构中一种新颖的方法。主要目的是使用自动化和上下文意识响应生成提高响应效率和用户满意度。涉及部署TF-IDF模型进行初始查询处理以快速检索相关常见问题（FAQ）响应的方法。此外，当查询低于定义的相似性阈值以下时，采用了一种生成模型Llama Rag生成细微的答案。使用精度，召回，F1分数和BLEU分数指标包括数据收集，预处理，模型培训和绩效评估。TF-IDF模型有效地处理了78％的查询，而Llama RAG模型则解决了其余22％。TF-IDF响应的平均相似性得分为0.85，生成响应的BLEU得分为0.61，分别显示出高相关性和语言相干性。这些发现强调了整合先进的AI模型以改善帮助台操作的潜力，这表明此类系统可以显着提高用户的交互和操作效率。