Erfolgreich und immer leistungsfähiger: Chatbots in der Verwaltung

Drei von vier Deutschen (76 Prozent) wollen in Zukunft digital mit Behörden kommunizieren. Das ist das Ergebnis einer repräsentativen Befragung von mehr als 1.000 Personen in Deutschland ab 16 Jahren im Auftrag des Digitalverbands Bitkom.

Die Befragung führt für den Online-​Kontakt die Optionen Online-​Servicekonto (bevorzugt von 66 Prozent der Befragten), E-Mail (46 Prozent) und Messenger-​Dienste (19 Prozent) auf. Tatsächlich ist darüber hinaus bereits eine weitere Technologie im Einsatz, die gut angenommen wird: Der Chatbot C-19 zum Beispiel, der Fragen rund um Covid-19 beantwortet, und dafür aktuelle Informationen aus offiziellen Quellen zusammenträgt, beantwortete allein im Januar 2022 laut Angaben des ITZ Bund die Fragen von 6.461 Personen rund um das Virus.

C-19 ist der Prototyp für den Chatbot-​Basisdienst, den das ITZBund im Rahmen der Dienstekonsolidierung zur Verfügung stellen will. Inzwischen gibt es eine ganze Reihe von Chatbots auf derselben Grundlage. Das sind die Chatbots LinA und TinA der Generalzolldirektion, die Fragen zu KfZ-​Steuer, Internet-​Verbrauch- und Verkehrssteuer-​Anwendung (LinA) sowie rund um e-​commerce und zum Brexit (TinA) beantworten. Das Bundeszentralamt für Steuern stellt den Formular-​ und Chatbot ViOla bereit. Das Bundesministerium für Gesundheit bietet mit dem Chatbot Remi Antworten auf Fragen zum Rauchstopp. Und das ITZBund selbst nutzt Kira für Auskünfte zu Karriere und Bewerbung beim eigenen Haus. Darüber hinaus gibt es zwei Demobots: den Wahl-​Bot der Bundeszentrale für politische Bildung und Felia des Bundesamtes für Bevölkerungsschutz und Katastrophenhilfe. C-19, TinA, LinA und der Wahl-​Bot sind von msg entwickelt worden.

Wie ein Chatbot entsteht

Mit dem Basisdienst soll eine Software zur Verfügung stehen, mit der binnen kürzester Zeit neue Bots generiert werden können. Die Entwicklung eines Chatbots folgt dann einem etablierten Workflow. Dieser besteht aus fünf Phasen:

• Konzeption: In dieser Phase wird festgelegt, in welchen Bereichen der Chatbot eingesetzt werden sollte, welche Themen er abdecken sollte, welche sprachlichen Nuancen dabei zu beachten sind (z.B. ob er die Nutzer duzen oder siezen sollte), und wie er heißen sollte.
• Dialogfluss: In dieser Phase wird bestimmt, wie der Dialogverlauf aussehen könnte und welche Antworten vom Chatbot erwartet werden.
• Training der KI: In dieser Phase wird der Chatbot mit Beispieldaten trainiert, auf Fragen die passenden Antworten zu finden.
• Testen / Verbessern / Nach-​Trainieren: In dieser Phase wird der Chatbot getestet. Dabei wird insbesondere die Qualität des Chatbots geprüft. Werden Qualitätsmängel festgestellt, so wird der Chatbot nachtrainiert, um diese Mängel zu beheben.
• Online gehen: Hat der Chatbot die Test-​Phase erfolgreich bestanden, kann er veröffentlicht werden.

Selbst-​lernende Bots und Assistenzsysteme

Inzwischen also sind Chatbots als eine gute Ergänzung in der Bürgerkommunikation etabliert. Doch obwohl Künstliche Intelligenz eingesetzt wird, um zu erkennen, wonach gefragt wird, sind  die Chatbots eingeschränkt in ihren Antwortmöglichkeiten und verursachen daher einen hohen redaktionellen Aufwand. Künftig sollen deshalb die Chatbots noch nützlicher werden und die Behörden stärker entlasten.

Schlauere Chatbots

Heute können Chatbots nur die Fragen beantworten, auf die sie trainiert worden sind. Und die meisten Chatbots beantworten zwar Fragen, helfen aber nur in Ausnahmen beim Einleiten eines konkreten Bürger-​Services. Dafür fehlt ihnen die Fähigkeit, Zusammenhänge zu erschließen. Das soll sich bei den digitalen Assistenz-​Systemen der nahen Zukunft nun ändern. Ob es um das Finden und Ausfüllen des richtigen Formulars oder auch um die Vernetzung zu anderen Online-​Diensten geht: Aus dem Chatbot wird ein wirklicher Assistent des Bürgers, der ihn umfassend beraten und begleiten kann bei allen Service-​Angeboten der Verwaltung. Dabei geht es auch um eine strategische Orchestrierung von Behörden-​Diensten. Der Begriff dafür ist „Hyperautomation“ – eine Infrastruktur fortschrittlicher Technologien, die verwendet wird, um die Automatisierungsfunktionen in einer Organisation zu skalieren.

Multimodale Chatbots

Heute antworten Chatbots auf die Frage eines Nutzenden ausschließlich mit einer Textantwort. Mit „multimodal“ ist gemeint, dass der Assistent beispielsweise im Rahmen einer Textkonversation auch einen Teil eines Videos zeigt, eine Tabelle oder ein Datenset in ein Diagramm verwandelt oder Zusammenhänge als Graphen modelliert, um die Information besser zu vermitteln. Eine solche Multimodalität ist in Gesprächen zwischen Menschen ganz natürlich, um sich verständlich zu machen. Neue Chatbot-​Technologien verstehen nicht nur viele europäische Sprachen gleichzeitig, sondern können – zusammen mit dem Textverständnis – auch Bilder deuten.

Chatbots, die KI-​basiert eigenständig antworten

Heute antworten Chatbots auf Grundlage eingeschränkter redaktioneller Inhalte. msg entwickelt mit dem Partner Aleph Alpha aber bereits einen Chatbot, der über das Wissen verfügt, um völlig selbstständig zu antworten, ohne dafür speziell trainiert zu sein oder auf redaktionelle, statische Antworten zurückgreifen zu müssen. Selbst komplexe rechtliche Zusammenhänge wird dieser neuartige Chatbot einfach und verständlich erklären können.

Das ist möglich durch sogenannte „Large Language Models (LLM)“. Das erste Large Language Models ist GPT-3 von OpenAI. Solche Modelle können überzeugende Essays schreiben, Gedichte und auch Excel-​Charts generieren. Das erste europäische LLM hat Aleph Alpha entwickelt. Anstelle des Trainings erfolgt ein „Few-​Shot-Learning (FSL)“, das weit weniger aufwendig ist. Few-​Shot Learning ist Meta-​Lernen, bei dem ein KI-​Modell nicht aufgrund von vielen Daten lernt, was es erkennen soll, sondern lernt, wie es anhand von wenigen Beispielen selbst lernen kann, was gemeint ist.