生成式人工智能和大型语言模型的出现在客户体验(CX)领域引起了很大的轰动。我们大多数人都看到了它的潜力，可以创造更个性化的互动，简化操作，并提供新的和令人兴奋的客户见解，但也有一些严重的道德问题要考虑。对于计划使用这些人工智能模型的公司来说，重要的是要了解潜在的陷阱，并考虑有助于确保安全和积极的客户体验的流程。
生成式人工智能和大型语言模型对呼叫中心有直接影响的五个最重要的伦理问题包括:
- 透明度
在呼叫中心环境中，透明度对于生成人工智能系统的道德部署至关重要。客户有权知道他们的互动何时由人工智能调解。这种信息披露在聊天机器人和虚拟座席领域尤为重要，因为未能提供充分的透明度可能会削弱对公司的信任，损害客户与企业的关系。
人工智能系统的设计必须优先考虑清晰的沟通，确保客户在参与自动化流程时得到通知。全面披露信息不仅符合道德标准，还能让客户知道，他们的疑问或担忧正在由人工智能处理。这种透明度培养了一种诚实和开放的感觉，有助于提供积极的客户体验。
- 偏见
另一个伦理考虑围绕着生成式人工智能模型的潜在偏见，这些模型是在广泛的数据集上训练的。培训数据中存在的偏见持续存在的风险是显著的，可能导致呼叫中心座席受到不平等对待。公司必须保持警惕，解决和减轻偏见，以确保互动中的公平。
减轻偏见需要持续监测和改进人工智能模型，以识别和消除任何歧视模式。这种对公平的承诺不仅在道德上是必要的，而且符合法律和社会对公正和公平待遇的期望。通过积极解决生成式人工智能中的偏见，公司展示了他们致力于提供包容和非歧视的客户服务。
- 数据安全
在呼叫中心道德地使用生成人工智能需要对数据安全作出强有力的承诺。处理个人身份信息需要实施严格的措施来保护客户数据。端到端加密是SparkleComm呼叫中心系统确保数据在传输过程中保持安全的基本组件。此外，静态数据必须通过安全存储实践加以保护。
遵守数据隐私法规至关重要，公司必须遵循行业标准和法律框架来保护客户信息。道德考虑超出了AI本身的功能，涵盖了整个数据处理过程。客户需要确保他们的数据得到最谨慎和保密的处理，从而增强对公司的信任。
- 真实的输出
保持人工智能系统产生的输出的完整性是一个核心的伦理问题。生成式人工智能有可能产生与事实准确性不一致的信息，从而导致错误信息的传播。企业必须优先开发能够可靠地向客户传递真实信息的人工智能技术。
确保真实的输出需要对人工智能生成的内容进行严格的测试和验证。公司应该实施保障措施，以检测和纠正人工智能可能无意中产生不准确或误导性信息的情况。通过维护人工智能系统提供的信息的准确性，公司不仅遵守道德标准，还有助于建立和维护与客户的信任。
- 减轻工作流离失所
在呼叫中心内采用生成式人工智能的伦理考虑延伸到对人类员工的潜在影响。随着公司越来越多地转向SparkleComm呼叫中心人工智能聊天机器人，人们对呼叫中心座席工作岗位被取代的担忧是合理的。道德责任要求采取积极措施，减轻对就业的负面影响。
公司应该实施解决工作岗位流失问题的战略，重点放在再培训和技能提升项目上。通过为员工提供必要的技能，以补充人工智能自动化，公司可以确保更顺利地过渡到更自动化的服务模式。道德方面的考虑还包括优先考虑员工的福利，承认客户服务中的人为因素，以及重视呼叫中心座席的贡献。
大型语言模型和生成式人工智能最近的发展速度令人震惊，如上所述，存在合理的担忧。在没有保障措施的情况下，人工智能的快速发展可能会导致其中一些负面后果成为现实。目前，没有适当的监督来确保大型人工智能实验室的工作符合道德规范。然而，劳格科技对我们的客户和每天与我们的SparkleComm呼叫中心人工智能软件系统互动的数百万人的承诺是，不断评估我们的决定对上述道德考虑的影响。
对于目前由SparkleComm呼叫中心提供的生成式人工智能支持的功能，以及正在开发的功能，我们允许透明的决策，授权人类审查人员在出现偏见时修改系统，并对数据隐私和安全做出绝对承诺。负责任的人工智能被植入了这个平台。
毫无疑问，生成式人工智能和大型语言模型将提高服务质量，为数百万寻求帮助和支持的人提供服务，作为通讯行业的领先企业，我们有责任考虑和解决这些问题，并确保我们创新的SparkleComm呼叫中心软件符合安全和道德标准。
