チャットボット
また、従業員サポート、人事、あるいはIoT(モノのインターネット)プロジェクトなど、社内でチャットボットの活用を実践している企業もある。たとえば、ネット小売業のOverstock.comは、病気休暇を申請する際に、簡単だが時間のかかる特定の手続きを自動化するために、Milaという名前のチャットボットを立ち上げた伝えられている。病院や航空会社などの大企業ではIT設計者がインテリジェント・チャットボットのリファレンスアーキテクチャ(英語版)を設計しており、組織内の知識や専門経験をより効率的に活用/共有し、専門的サービスデスクからの回答ミスを大幅に削減するのに使用されている。これらのインテリジェント・チャットボットはさまざまな人工知能を利用しており、コンテントモデレーション(英語版)、自然言語理解(NLU)、自然言語生成(NLG)などの技術が含まれる。
悪意のあるチャットボットが、人間の行動や会話を模倣してチャットルームをスパムや広告で埋め尽くしたり、人をだまして銀行口座番号などの個人情報をかすめ取るためにしばしば使用される。また、出会い系サービスのウェブサイト上の偽の個人広告にチャットボットが使用されていたという報告もある。
マイクロソフトの Tay は過去のやりとりから学習するAIチャットボットであったが、Twitter上でインターネット荒らしの標的にされて大きな論争を巻き起こした。このボットは悪用され、16時間後には極めてユーザーに攻撃的なツイートを送信するようになった。このことは、ボットが経験から学習するという点で効果的であったが、悪用を防ぐための適切な安全策が取られていなかったことを示唆している。
テキストを作成して送信するアルゴリズムが人間になりすますことができれば、そのメッセージはより説得力を増す可能性がある。そのため、オンライン・アイデンティティ(英語版)を巧妙に偽装した人間のようなチャットボットが、たとえば選挙中に虚偽の主張をするなど、もっともらしいフェイクニュースを拡散する可能性がある。また、多数のチャットボットを使って偽りの社会的証明に利用する可能性もある。
企業の多くのチャットボットは、メッセージングアプリやSMS(ショートメッセージサービス)として動作し、B2Cでのカスタマーサービス、販売、マーケティングに使用されている。ボットは通常、ユーザーの連絡先の1つとして表示されたり、グループチャット(英語版)の参加者として機能することもある。こうしたチャットボットは、簡単な質問に答えたり、カスタマーエンゲージメント(英語版)の向上、宣伝、そして注文方法を追加する役割を担っている。
2016年の調査では、80%の企業が2020年までに導入する予定と回答し、2017年の調査では、4%の企業がチャットボットを使用していた。
ELIZAを参考としたチャットボットは、日本でも独自の発展を遂げてきた。そうした要因として、日本語は通常分かち書きされていない(単語同士がスペースで区切られていない)ため、どこまでが単語であるかを判断するのが困難であるという点が挙げられる。現在では、自然言語処理の研究の進展や、飛躍的に向上したコンピュータの記憶容量と処理速度により、形態素解析などの日本語解析の手法を用いることで、英語などの分かち書きを行う言語に近い土俵に立てるようになったと言える。
日本ではパソコン通信のサービスのひとつ「チャット」において一般化した。当時は漢字入力ができないことが普通で、カタカナだけの会話であったため、読みやすくするために分かち書きにすることが一般的であった。そのため構文解析の手間が少なく、エンジンの洗練化が進んだ。日本国内における普及初期には現在のチャットボットに対する呼称およびその概念に相当するものとしては「人工無脳」(じんこうむのう、英: Artificial Idiocy)という語が主流であった。「人工無脳」は、「人工知能」ないし「人工頭脳」をひねったネットスラングであり、脳に比肩するほどの高度な処理は行われていないという皮肉が込められている。また、「無能」のネガティブなイメージもあり、「人工無脳」とする表記が古くからあり、好まれている。
これはマーケット担当者が一連のメッセージを記述するために用いられるチャットボットである(オートレスポンダーと類似)。こうしたシーケンスは、ユーザーの加入や対話内のキーワードによって引き起こされ、次に期待されるユーザーの反応が得られるまで一連のメッセージを配信する。各ユーザーの応答は決定木に送られ、チャットボットの応答シーケンスを誘導し、正しい応答メッセージを配信するのを助ける。