Ранее в этом месяце была проведена Олимпиада для торгоботов: 11-е ежегодное соревнование по искусственному интеллекту (ИИ), который был обучен вести переговоры.
«Соревнование автоматизированных переговорных агентов» объединяет более 100 участников из Японии, Франции, Израиля, Турции и США друг против друга в пяти лигах.
Предполагалось личное (или сетевое) участие в рамках Международной совместной конференции по искусственному интеллекту в Японии, но из-за коронавируса соревнование стало полностью виртуальным.
Университеты из Турции и Японии одержали победу в этом году, торгуясь с людьми и друг с другом: имитируя менеджера фабрики, занимающегося управлением цепочкой поставок, и игру «Оборотень».
В некоторых лигах они торгуются с реальными людьми, набранными из Интернета. В других случаях боты ведут переговоры с другими ботами.
«В первые годы люди действительно легко превосходили ИИ, — говорит соучредитель игр с торгоботами Тим Баарслаг (Tim Baarslag) из Centrum Wiskunde & Informatica, голландского Национального исследовательского института математики и информатики. — Но теперь боты ведут себя в более человеческой форме, иногда даже лучше, чем люди, но только в очень искусственных областях».
Люди лучше понимают эмоции и разбираются в предмете, но могут колебаться, когда возникает много проблем.
Программное обеспечение для ведения переговоров имеет довольно долгую историю — в начале 1980-х появилось несколько систем поддержки переговоров: инструменты с такими именами, как Inspire и Negoisst.
Они основывались на академической работе по теории игр, имитируя поведение рациональных коммерсантов, делали выбор на основе представлений о том, что будут делать другие лица, принимающие решения.
Программы пытались помочь участникам переговоров подготовить предложения и стратегии, а затем предложить обеим сторонам прийти к выгодным сделкам, которые «не оставляют неиспользованной выгоды».
Но теперь в бизнесе начал появляться искусственный интеллект, который может действовать самостоятельно.
Если вы продаёте Walmart’у, возможно, вы уже встречали его. Система ИИ, разработанная Pactum, была протестирована гигантом розничной торговли в США.
Чат-бот связывается с поставщиками и предлагает им пересмотреть контракты по таким вопросам, как цена и условия оплаты.
С некоторыми поставщиками приходится урегулировать до 30 различных вопросов.
«Теперь мы видим, что некоторые поставщики предпочитают разговаривать с ботами. Если есть десятки тысяч поставщиков, иногда трудно привлечь человеческое внимание», — говорит Мартин Рэнд (Martin Rand), исполнительный директор Pactum, базирующейся в Таллинне и Кремниевой долине.
Этот бот часто предлагает продавцу несвязанные понятия, например, спрашивая, не предпочтут ли они увеличить время оплаты на определённое количество дней или хранить товары на собственном складе.
Затем на основе этих ответов бот узнает их предпочтения, объясняет Рэнд.
Если всё известно, «переговоров вообще не должно быть. Вам нужно ноль обходов, и сделка будет заключена немедленно», — говорит Баарслаг.
Большая часть переговоров заключается в том, чтобы выяснить, какие темы важнее для вашего партнёра и в какой момент сделка может сорваться.
Машинное обучение теперь помогает ИИ предсказывать предпочтения другой стороны на основе нескольких наблюдений, а также большого опыта предыдущих переговоров.
И как только вы узнаете эти вещи, по словам Баарслага, даже переговоры, включающие тысячи дополнительных сделок, «просто превращаются в большой расчёт, в чём компьютеры удивительно хороши».
«У нас возникла проблема в BP. На выполнение контракта у нас уходило от 90 до 120 дней», — говорит Майкл О’Брайен (Michael O’Brien), управлявший бюджетом нефтяной компании на IT-услуги в размере 2 млрд долларов (151,1 млрд рублей) с 2012 по 2020 год.
О’Брайен обнаружил, что его отдел тратит 80% своего времени на согласование условий и положений с продавцом с нуля.
Лишь 20% времени было потрачено на выяснение самых сложных моментов, таких как споры по поводу качества товаров и услуг.
Имея тысячи заключённых на заказ контрактов, невозможно узнать, как часто поставщики соглашаются только на стандартные условия или на те, по которым ведутся интенсивные переговоры.
Было 1400 вендоров. «Я не мог прочитать 1400 контрактов», — признается О’Брайен.
Контракты «уходили в картотеку, и я не мог вспомнить, о чём мы договаривались», — говорит он.
Компания всегда могла попросить своих подрядчиков предоставить страховку на сумму 10 млн долларов (755,6 млн рублей) для проекта стоимостью 10 000 долларов (755 625 рублей), а затем часто останавливалась на одной десятой этой суммы.
Поэтому он создал инструмент машинного обучения вместе с разработчиком ИИ App Orchid, который смог узнать, на что BP фактически соглашалась в прошлых контрактах.
И инструмент может использовать эту информацию, чтобы предлагать более информированные варианты поставщикам, с которыми он ведёт переговоры.
По словам О’Брайена, поставщики идей могли вести переговоры с ИИ и заключать контракт с меньшими затратами времени и усилий.
Поставщики обычно отвечают: «Раз вы говорите мне, что если я выберу этот вариант, который не идеален, но и не плох, у нас может быть контракт уже завтра, — хорошо, я пойду на него, и давайте закончим с этим», — сообщает он.
Это привело к сокращению объёма работ на 80%, а на заключение контрактов уходит от одного до восьми дней.
В августе 2020 года этот инструмент, ContractAI, был открыт для использования всеми желающими.
«Одна из проблем заключалась в том, чтобы заставить ИИ понимать язык юридической подготовки в предыдущих контрактах, но затем использовать доступный язык со своими партнёрами по переговорам», — рассказывает О’Брайен, ныне глава ContractAI.
В то время как одни люди работают над автоматическими переговорами между двумя ботами или ботом и человеком, другие создают системы поддержки переговоров — ИИ, помогающий двум или более людям.
«Машинное обучение помогает нам научиться распознавать, когда переговоры идут хорошо или плохо», — говорит Джаред Курхан (Jared Curhan), директор факультета программы переговоров для руководителей Массачусетского технологического института.
ИИ, слушающий через микрофон первые пять минут переговоров, может предсказать 30% вариации их конечного результата только на основе голосов переговорщиков.
Это исследование может представить ИИ «в качестве советника на вашем плече, шепчущего вам на ухо: «Я думаю, они лгут, вам следует действовать упорнее», — говорит Джонатан Мелл (Johnathan Mell) из Университета Центральной Флориды.
«Я также вижу, что ИИ работает как ваш агент, а не только как советник — действительно, в будущем они будут вести переговоры за вас», — добавляет доктор Мелл, разработчик системы под названием IAGO для создания ботов, которые ведут переговоры за вас.
Оказывается, когда объём речей договаривающихся и их подача сильно различаются, они хуже работают за столом.
Если они отражают речевые модели друг друга — скажем, оба используют короткие высказывания, такие как «ага», — у более слабой стороны дела идут хорошо.
Неопытные переговорщики не любят, когда у них учащается пульс; опытные профессионалы добиваются большего, когда это происходит.
ИИ «обеспечивает механизм, с помощью которого мы можем лучше понять эти отношения, чем если бы у нас были только люди, просматривающие данные», — говорит профессор Курхан.
Источник: https://www.bbc.com/news/business-55738540