Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Khảo sát qua điện thoại AI: Tự động hóa việc thu thập dữ liệu định lượng với người phỏng vấn AI

Created by
  • Haebom

Tác giả

Danny D. Leybzon, Shreyas Tirumala, Nishant Jain, Summer Gillen, Michael Jackson, Cameron McPhee, Jennifer Schmidt

Phác thảo

Bài báo này trình bày một khảo sát qua điện thoại AI sử dụng hệ thống AI được xây dựng trên các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM), công nghệ nhận dạng giọng nói tự động (ASR) và tổng hợp giọng nói. Khác với các phương pháp IVR truyền thống, phương pháp này mang lại trải nghiệm người trả lời tự nhiên và thích ứng hơn, đồng thời mạnh mẽ hơn trước những đặc thù của giọng nói con người (bị ngắt quãng, chỉnh sửa, v.v.). Các nhà nghiên cứu đã thực hiện hai khảo sát thí điểm với Ban Ý kiến SSRS và đánh giá trải nghiệm của người trả lời thông qua một khảo sát do con người thực hiện sau đó. Kết quả, được đo lường bằng ba chỉ số—tỷ lệ hoàn thành khảo sát, tỷ lệ bỏ cuộc và mức độ hài lòng của người trả lời—cho thấy rằng các khảo sát ngắn hơn và người phỏng vấn AI phản hồi nhanh hơn có thể góp phần cải thiện cả ba chỉ số.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Khảo sát qua điện thoại bằng AI đưa ra phương pháp thu thập dữ liệu mới có thể mở rộng nghiên cứu định lượng.
◦
Công nghệ LLM, ASR và tổng hợp giọng nói có thể được sử dụng để đạt được sự tương tác giống con người và tính nghiêm ngặt về mặt phương pháp.
◦
Chúng tôi chứng minh rằng các bảng câu hỏi ngắn và người phỏng vấn AI phản hồi có thể tăng hiệu quả của các cuộc khảo sát.
•
Limitations:
◦
ĐâY là nghiên cứu quy mô hạn chế dựa trên kết quả nghiên cứu thí điểm. Tính khả thi cần được kiểm chứng thông qua các nghiên cứu quy mô lớn hơn.
◦
Cần nghiên cứu thêm về các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất hệ thống AI và mức độ hài lòng của người trả lời (ví dụ: giọng điệu AI, tốc độ phản hồi, v.v.).
◦
Cần có thêm nghiên cứu với những người trả lời có nhiều đặc điểm nhân khẩu học khác nhau.
👍
Made with Slashpage