Empathisch vermogen wordt tot nu toe overwegend beschouwd als een ‘differentiator’ tussen computer en mens. Maar is dat terecht? In dit eerste artikel uit een serie over de betekenis van AI voor klantcontact onderzoeken we het begrip empathie en kijken we naar het ‘empathisch vermogen’ van chatbottechnologie.

 

Spring direct naar:

1. Empathie: competentie of persoonlijkheidskenmerk?
2. Hoe werkt empathie of emotieherkenning bij AI?
3. Wat kunnen we verwachten van AI? 

 

1. Empathie: competentie of persoonlijkheidskenmerk?

Empathie is het vermogen om te herkennen, begrijpen en waarderen hoe anderen zich voelen, ook wel aangegeven met het vermogen om je in de positie van een ander te kunnen verplaatsen. Wetenschappers zijn het er niet helemaal over eens of empathie een persoonlijkheidskenmerk of een vaardigheid is.

Sommigen zien empathie als een aangeboren persoonlijkheidskenmerk of zelfs als een aangeboren (universele) menselijke eigenschap, anderen zien empathie als een vaardigheid die je kunt ontwikkelen en verbeteren door middel van feedback en oefening.

Sommige onderzoekers maken een onderscheid tussen cognitieve empathie (het vermogen om de emoties van anderen te begrijpen en/of er op te reageren – vaak beschouwd als een vaardigheid) en affectieve empathie (het vermogen om de emoties van anderen te voelen en daarop te reageren – vaak beschouwd als een persoonlijkheidskenmerk).

Ons vermogen om als mens empathisch te communiceren en te handelen kan zowel versterkt als verzwakt worden. Versterkt door bijvoorbeeld bewustwording en het aanleren van technieken; verzwakt door bijvoorbeeld opvoeding of door psychologische stoornissen zoals een narcistische of antisociale persoonlijkheidsstoornis of psychopathie.

Empathie tonen is wat anders dan empathisch zijn

Voor het tonen van empathie is in principe niet vereist dat je over empathisch vermogen beschikt. Je kunt door bepaalde reacties te geven de indruk wekken dat je empathisch bent. Ook in tekstgebaseerde communicatie – brieven, e-mails en zelfs een chatbot – kan je als organisatie empathie laten doorklinken. In de laatste gevallen kan je spreken over gesimuleerde empathie, zeker als schriftelijke communicatie geautomatiseerd gegenereerd is.

Empathie in klantcontact

Het hangt van de situatie af welk niveau van empathie vereist is in klantcontact. Soms is laten weten dat je meeleeft voldoende: gesprekken tussen klantcontactmedewerkers en klanten zijn gericht op het oplossen van problemen en het beantwoorden van vragen. Soms zal een klantcontactmedewerker verder moeten gaan, bijvoorbeeld omdat begrip van de context en erkenning van de emoties noodzakelijk zijn om verder te kunnen in het gesprek. Een gesprek bij 113 of Slachtofferhulp Nederland zal over het algemeen anders verlopen dan een gesprek over een pakketje van een e-commercebedrijf.

Wanneer van een klantcontactmedewerker een empathische reactie wordt verwacht, moet deze een aantal verschillende stappen doorlopen. Denk aan het inschatten van de situatie, de context en de emoties die spelen. Maar ook de feitelijke informatie en wat iemand zegt en hoe iemand dat zegt spelen een rol: de verbale en non-verbale informatie.

Debby Mureau betoogt in haar column ‘Wat is het verschil tussen een medewerker en een voicebot?’ dat klanten met een probleem of klacht pas gaan luisteren nadat is geïnvesteerd in hun emotionele bankrekening. Er moet erkenning beleefd zijn voor hetgeen zij voelen; pas daarna kan de afhandeling van de klacht effectief verlopen. In een telefoongesprek ervaart de klant deze erkenning wanneer hij of zij dit (onbewust) waarneemt in de stem van de medewerker. Het gaat dan om variabelen als ritme, volume, toonhoogte en intonatie.

 

2. Hoe werkt empathie of emotieherkenning bij AI?

Systemen beschikken niet over dezelfde emotionele intelligentie als mensen – eenvoudigweg omdat computers rekenen en mensen voelen. Maar in welke mate kunnen systemen de kunst afkijken van de mens bij het geven van een empathische reactie?

Vast staat dat AI-systemen empathie kunnen simuleren. Sterker nog, in een recente studie werd de Level of Emotional Awareness Scale (LEAS) gebruikt om de reacties van ChatGPT op verschillende scenario’s te evalueren en de prestaties te vergelijken met die van mensen. De AI-chatbot presteerde niet alleen beter dan het menselijke gemiddelde, maar vertoonde ook een aanzienlijke verbetering in de loop van de tijd, aldus de onderzoekers.

De vraag is of systemen qua empathische prestaties beter gaan worden of juist last houden van hun beperkingen. Die beperkingen zijn serieus: AI-systemen hebben moeite met het herkennen en interpreteren van subtiele signalen (denk aan emoties zoals sarcasme) en het rekening houden met context en cultuur.

Aan de andere kant kan convergentie van technologie de vermogens van AI versterken. Zo kunnen chatbots overweg met emotiedetectie in de spreekstem, in uitgesproken taal en in uitgeschreven taal (zoals de genoemde studie met ChatGPT laat zien). Ook gezichtsuitdrukkingen worden steeds vaker betrokken.

Hoe komt ChatGPT aan een ’empathische reactie’?

ChatGPT werkt primair op basis van waarschijnlijkheid van woordvolgorde, maar er worden ook andere technieken en methoden gebruikt bij het genereren van output, waaronder contextuele informatie, transformer-architectuur, conditional generation, beam search en top-k sampling. Deze technieken dragen bij aan een betere kwaliteit van die woordvolgorde. Daarbij wordt ook gekeken naar relaties tussen woorden, naar het gewicht en belang van woorden binnen een zin voor andere woorden in die zin, naar het belangrijkste deel van een zin, en worden verschillende mogelijke zinnen in een ranking geplaatst.

Technieken die ChatGPT gebruikt

Specifiek om het juiste sentiment te beoordelen en te kunnen verwerken in een passende output, maakt ChatGPT-4 bij tekstgebaseerde communicatie gebruik van de volgende technieken:

1. Sentimentanalyse: ChatGPT maakt gebruik van sentimentanalyse om de toon van de input te begrijpen en te bepalen of de input positief, negatief of neutraal is. Hierbij worden woorden en zinnen geanalyseerd om te bepalen of ze positief of negatief zijn. Bijvoorbeeld, als iemand zegt “Ik ben heel blij met deze nieuwe baan”, dan zal ChatGPT het woord “blij” herkennen als een positieve emotie.
2. Specifieke woordenboeken: ChatGPT maakt gebruik van woordenboeken die woorden categoriseren op basis van hun emotionele connotaties. Het woordenboek ANEW (Affective Norms for English Words) categoriseert bijvoorbeeld woorden op een 9-puntsschaal van negatief tot positief. Hierdoor kan ChatGPT de emotionele lading van woorden beter ‘begrijpen’ en de juiste, passende reacties genereren.
3. Context rond emotie: ChatGPT kan rekening houden met de context van de input om de emoties te begrijpen. Bijvoorbeeld, als iemand zegt “Ik ben in een slechte bui”, dan kan ChatGPT de context begrijpen en de juiste empathische reactie genereren, zoals “Ik begrijp dat je je vandaag niet goed voelt”.
4. Tone of Voice: ChatGPT kan ook rekening houden met de toon van de input, bijvoorbeeld als er gebruik wordt gemaakt van hoofdletters, uitroeptekens of vraagtekens. Een zin met uitroeptekens kan aangeven dat de persoon opgewonden of enthousiast is, terwijl een zin met vraagtekens kan aangeven dat de persoon onzeker is.

 

3. Wat kunnen we verwachten van AI?

Aan computers – of facetten daarvan – worden gemakkelijk menselijke eigenschappen toegekend. Als de consument op de computer een vraag krijgt voorgeschoteld, voelen mensen zich verplicht om de computer te ‘helpen’. Het soort stem en het soort communicatie hebben invloed op de manier waarop consumenten naar een merk kijken. Er is zelfs een theorie die uitgaat van het idee dat computers sociale actoren zijn. Vanuit dit perspectief is het niet ondenkbaar dat computers (of software) delen van het empathisch menselijk handeling kunnen overnemen.

De grote vraag is of convergentie van verschillende technologieën – het combineren van afzonderlijke, goed werkende technologieën, waarbij de combinatie tot nieuwe toepassingen leidt – ook daadwerkelijk gaat plaatsvinden. En daarnaast is het de vraag of je dat moet willen.

Wanneer deze weg wordt ingeslagen – sommige bedrijven zijn hier al een behoorlijk eind mee op weg – dan is de kans groot dat de klantcontact-medewerker van de toekomst (ook) een rol krijgt als ‘dossierbeoordelaar’. Bijvoorbeeld om het werk dat een AI-oplossing heeft verzet, inhoudelijk te beoordelen, om te voorkomen dat bias een rol gaat spelen of dat ethisch onaanvaardbare beslissingen worden doorgevoerd. (Ziptone/redactie)

Featured, Human Resources, Kennisbank