Daniel Fitzpatrick von Frank Reply beleuchtet die Herausforderungen und Möglichkeiten der Sarkasmus-Erkennung in Conversational AI. Der Vortrag auf der Shift/CX Chatbot & Conversational Experiences Konferenz 2025 bietet einen tiefen Einblick in die Integration linguistischer Prinzipien wie Implikatur und das kooperative Prinzip in KI-Systeme. Fitzpatrick diskutiert die Anwendung dieser Prinzipien zur Verbesserung der Nutzererfahrung in komplexen Geschäftsszenarien, insbesondere in der Automobilindustrie. Der Beitrag zeichnet sich durch seine praxisnahe Herangehensweise und die Einbindung von Beispielen aus realen Projekten aus, die die Relevanz der linguistischen Ansätze für die Optimierung von Konversationsanwendungen unterstreichen.
Im Zentrum des Vortrags steht die Fähigkeit von KI-Systemen, implizite Bedeutungen und Spannungen in menschlicher Kommunikation zu erkennen und zu verarbeiten. Fitzpatrick erläutert, wie Large Language Models oft an der Interpretation von Kontext und impliziten Bedeutungen scheitern und warum zusätzliche linguistische Frameworks notwendig sind. Er beschreibt die Anwendung von Grice'schen Maximen und Pragmatik, um Konversationsanwendungen effizienter zu gestalten und Abbruchraten in Prozessen wie der Fahrzeugkonfiguration zu reduzieren. Der Vortrag bietet wertvolle Einblicke in die Entwicklung eines Prompting-Ökosystems, das kulturelle und kontextuelle Unterschiede berücksichtigt, um die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu verbessern.