Google Duplex: Maschinelle Reservierung braucht oft menschliche Hilfe

Google Duplex braucht oft menschliche Hilfe. Google selbst räumt ein, dass knapp die Hälfte der telefonischen Restaurant-Reservierungen nicht komplett von einer Maschine durchgeführt werden. In Tests kam die New York Times auf eine viel höhere Rate.

Artikel veröffentlicht am 23. Mai 2019, 10:20 Uhr, Ingo Pakalski

Nicht immer kommt ein Google-Duplex-Anruf von einer Maschine. (Bild: Pixabay/Montage: Golem.de/CC0 1.0)

Mit Google Duplex kann der Google Assistant telefonisch selbstständig eine Restaurant-Reservierung durchführen - so lautet das Versprechen von Google. Mittels künstlicher Intelligenz soll das gelingen. Nun enthüllt die New York Times, dass Google Duplex weiterhin viel Hilfe von Menschen erhält, die Rate liege bei rund 40 Prozent. Die Zahlen stammen von Google selbst und lassen sich derzeit nicht überprüfen. Die Stichproben der New York Times deuten auf eine deutlich höhere Rate menschlicher Beteiligung hin.

Nach Angaben von Google werden 25 Prozent aller Google-Duplex-Anrufe komplett von einem menschlichen Anrufer begonnen. Bei weiteren 15 Prozent der Anrufe schaltet sich ein menschlicher Mitarbeiter dazu. Die gleichen Zahlen hat Google auch Cnet genannt. Demnach werden rund 40 Prozent der Google-Duplex-Anrufe nicht von einer Maschine geführt. Google Duplex steht weiterhin nur in den USA zur Verfügung. Es gibt keine Angaben dazu, wann die Funktion nach Deutschland kommen wird.

Der Rückgriff auf menschliche Hilfe wird von Google damit begründet, dass manchmal nicht klar sei, ob ein Restaurant überhaupt Reservierungen annehme. Zudem schalte sich menschliche Unterstützung ein, wenn Google hinter einer Reservierung einen Spam-Anruf vermute. Aber auch andere, nicht näher bestimmte Anzeichen würden ausgewertet.

Zeitung ermittelt geringere Quote maschineller Anrufe

Die New York Times hat in Stichproben einige Restaurant-Reservierungen über Google Duplex durchgeführt und die entsprechenden Anrufe protokolliert. Insgesamt wurden vier Duplex-Reservierungen vorgenommen, drei davon wurden von Google-Mitarbeitern durchgeführt. In dieser Stichprobe liegt die Quote der eigenständig durch eine Maschine durchgeführten Anrufe also lediglich bei 25 Prozent.

Besonders schnell scheint Google Duplex nicht zu lernen - so das Fazit der New York Times. Eine von einem Menschen durchgeführte Reservierung wurde einen Tag später nochmals mit Google Duplex durchgeführt. Erneut wurde der Anruf von einem Menschen gemacht, obwohl bei der Reservierung einen Tag zuvor klar geworden war, dass das betreffende Restaurant Reservierungen annimmt.

Als der eine Anruf von Google Duplex durchgeführt wurde, klang dieser sehr nach einer echten Person und er konnte auch auf Fragen antworten, wie die New York Times berichtet.

Google Duplex wird noch lange von Menschen unterstützt

Der für den Google Assistant verantwortliche Manager, Nick Fox, sagte der Zeitung, dass Google nicht aggressiv versuche, die menschliche Beteiligung aus Duplex zu eliminieren, weil die damit gemachten Erfahrungen schlechter werden könnten. Stattdessen versuche Google, das automatisierte System im Laufe der Zeit zu verbessern und langsam die Notwendigkeit eines menschlichen Eingreifens zu verringern. Demnach wird es also noch lange dauern, bis alle Google-Duplex-Anrufe von einer Maschine durchgeführt werden.

Google Duplex wurde erstmals im Mai 2018 vorgestellt und ist in den USA seit Ende vergangenen Jahres für Nutzer des Google Assistant verwendbar - allerdings ausschließlich für Tischreservierungen in Restaurants. Bereits kurz nach der Vorführung auf der Google I/O gab es Kritik daran, dass für den Angerufenen nicht ersichtlich werde, dass er mit einer Maschine spricht. Daraufhin beschloss Google, Google Duplex Anrufe durch eine Ansage vorher als diese kenntlich zu machen.

Google bemüht sich, die Duplex-Anrufe möglichst menschlich klingen zu lassen. So ahmt der Assistent typische menschliche Gewohnheiten nach. Das wirkt aber sonderbar, wenn der Anrufer ohnehin darauf hingewiesen wird, dass er mit einer Maschine spricht.