聊天機器人進化史：AI 賦能的智能新時代

隨著科技日新月異，人工智慧（AI）技術逐漸滲透各行各業，AI 聊天機器人也成為近年來備受矚目的科技趨勢。AI 聊天機器人是一種能夠模擬人類對話的電腦程式，透過自然語言處理（NLP）技術，理解使用者的輸入，並提供相對應的回應。

在過去，傳統聊天機器人主要應用於客服領域，提供售後服務、回答常見問題等功能。然而，隨著 AI 技術的進步，聊天機器人的功能也逐漸擴大，不僅能夠提供更智能、個性化的服務，更能應用於行銷、教育、醫療等不同領域。本文將深入探討傳統聊天機器人和 AI 聊天機器人之間的區別，同時回顧過去近30年聊天機器人的發展歷程。讓我們一起來看下去吧！

一、聊天機器人( ChatBot )是什麼？

聊天機器人是一種能夠模擬人類對話的電腦程式，透過自然語言處理（NLP）技術，理解使用者的輸入，並提供相對應的回應。

聊天機器人可分為兩大類：

規則式聊天機器人：根據預先設定的規則和對話流程，與使用者進行互動。
AI 聊天機器人：透過機器學習和深度學習技術，理解使用者的意圖，並提供更智能、個性化的回應。

二、聊天機器人的進化史

聊天機器人的進化史

1995年：Richard Wallace 開發的 ELIZA 聊天機器人，用於臨床治療中模仿心理醫師，在 Loebner 獎測試中首次被評估為具有與人類相似的智力水平。
2001年：第一個商業化的聊天機器人服務，SmarterChild 機器人用於即時通訊 AIM 上，能對用戶查詢給予回饋，偶程度類似 Siri 語音搜尋工具的早期版。
2011年：Apple 推出 Siri，為智慧型手機帶來了語音助理功能。
2016年：Facebook Messenger 開放聊天機器人平台，讓企業能夠開發自己的聊天機器人應用。
2020年：Google 推出 Meena，擁有341億個參數的巨型語言模型，能夠進行更流暢、自然的對話。
2022年：OpenAI 推出 ChatGPT，擁有1.5萬億個參數的巨型語言模型，能夠生成更具創造性、知識性的內容。不僅如此，ChatGPT 正式對外推出免費註冊使用後的短短幾天內，ChatGPT 的註冊用戶數就突破了100萬，並在幾個月內迅速攀升至10億，這一增長速度遠超此前任何 AI 產品。
2024年：OpenAI 推影片生成模型 Sora，使用者可輸入文字指令，生成高品質的影片，並符合現實世界中的物理特性。

三、傳統聊天機器人和 AI 聊天機器人的差異

聊天機器人的進化史，其中最大轉捩點為傳統的聊天機器人轉變為 AI 聊天機器人，主要的差異在於傳統聊天機器人主要依靠規則和模板來進行對話，因此其功能相對有限，只能回答一些簡單的問題;而 AI 聊天機器人則透過機器學習和深度學習技術，能夠理解使用者的意圖，並提供更智能、個性化的回應。

以下是傳統聊天機器人和 AI 聊天機器人的主要差異：

四、企業如何落地應用 AI 聊天機器人

AI 聊天機器人已經廣泛應用於各行各業，為企業和個人帶來諸多效益，造成熱潮且相當火紅的產品，如：微軟 Microsoft 365 Copilot 結合生產力工具，打造工作上的最佳 AI 助手、GitHub Copilot 讓開發者用說的就能進行 coding。

以下將介紹企業如何落地應用 AI 聊天機器人：

確定應用場景

企業在導入 AI 聊天機器人之前，應先確定應用場景，並了解 AI 聊天機器人可以提供的服務。

常見的應用場景包括：

客戶服務：提供 24/7 全天候客戶服務，回答客戶常見問題，協助客戶解決問題。
銷售：提供產品或服務的介紹和推薦，協助客戶完成購買流程。
行銷：推廣產品或服務，收集客戶潛在需求。
教育：提供線上教學或學習資源，協助學生學習。

選擇合適的 AI 聊天機器人平台

市面上有許多 AI 聊天機器人產品，提供不同的功能和服務。企業在選擇時，應考量功能、價格、可擴性、安全性。

建立知識庫

AI 聊天機器人需要大量的知識庫資料才能提供準確的服務。企業應建立知識庫，提供 AI 聊天機器人所需的資料。

訓練 AI 聊天機器人

企業應測試 AI 聊天機器人能否符合日常問答與應對，針對需要調整的部分做微調。

五、AI 普惠時代的我們

隨著 AI 技術的普及，聊天機器人技術也逐漸走向成熟。AI 聊天機器人的出現為我們的生活帶來了許多便利，無論是在客服、醫療還是教育領域，AI 聊天機器人都能提供24小時的服務，並且能夠根據用戶的需求提供個性化的回答，不僅如此，AI 聊天機器人還能夠透過持續學習和優化，不斷提高其準確性和效率，幫助人類日常生活應用皆能有效提升效率。

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