研究：AI 飯店訂房聊天機器人常讓用戶感到毛骨悚然

•研究指出，不準確的回應是導致用戶對飯店訂房聊天機器人感到不適的最主要原因，其負面影響遠超於機器人看似「不可信」或「具欺騙性」的感受。
•明確揭露聊天機器人的AI身份（例如：「您好，我是您的AI助理」）可以降低因回應不準確而引起的不適感，因為用戶會將錯誤歸因於AI的限制而非刻意欺騙；然而，若機器人過於擬人化，此揭露反而可能加劇「毛骨悚然」的感覺。
•聊天機器人的「恐怖谷」效應不僅限於視覺外觀，更體現在行為上的不一致，例如流暢的類人對話卻伴隨著事實錯誤或不合邏輯的回應，這會導致用戶信任度下降。
•儘管消費者對AI旅行預訂的信任度較低（僅18%完全信任），但AI推薦的旅行流量和預訂價值卻顯著增長，這表明存在一種「借用信任」的動態，即用戶會依賴AI推薦，但對任何摩擦都極為敏感。
•為減輕「恐怖谷」效應，有效的策略包括設計具有獨特機器特徵而非過於擬人化的聊天機器人，並優先採用功能性、清晰且明確的語言。

飯店聊天機器人主要採用自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）演算法來理解和生成人類語言。
存在兩種主要類型：基於規則的聊天機器人（預定義規則，靈活性較低，成本效益高）和基於AI的聊天機器人（利用NLP和ML，可隨時間學習並處理複雜請求）。混合型機器人則結合兩者優勢。
先進的AI聊天機器人利用多種企業級技術，包括IBM Watson、Google Dialogflow、Amazon Lex、Microsoft Copilot Studio、Meta的Wit.ai，以及在Microsoft Azure、IBM watsonx、Amazon SageMaker/Bedrock和Google Gemini等平台上運行的生成式預訓練變換模型（GPT）。
核心功能包括認知搜索、多模態能力（文本、語音、視覺）、非結構化數據訪問、即時轉接人工客服、後端系統整合（如物業管理系統、預訂引擎、客戶關係管理系統）、多語言支援、全通路支援和進階聊天分析。
對於語音互動，聊天機器人需要語音識別引擎。
典型的聊天機器人架構包含應用層、資料庫、API和對話式使用者介面（CUI）。
為緩解「恐怖谷」效應，一些研究建議採用先進的檢索增強生成框架，結合基於圖形的敘事對齊技術，以在AI生成的語音/影片中保持情感連貫性和時間同步性。

飯店業將日益採用AI與人工客服混合的模式。

這種模式能平衡AI處理重複性任務的效率與人工客服處理複雜或敏感互動所需的人性化同理心，直接解決用戶的不適感。

AI聊天機器人的設計將優先考慮透明度和功能清晰性，而非過度模仿人類。

研究表明，明確的AI身份揭露以及專注於可靠性和誠實地說明其局限性，比試圖實現超現實主義更能建立信任並減少「恐怖谷」效應。

AI聊天機器人的發展將更側重於情境理解和情感智能。

目前AI在複製人類同理心和適應性方面的局限性是其在面向客戶角色中充分發揮潛力的主要障礙，而情感因素對客戶信任有強烈影響。

1970-00

日本機器人專家森政弘提出「恐怖谷」理論。

2015-07

日本豪斯登堡的怪異飯店（Henn na Hotel）引入機器人恐龍進行入住登記。

2016-04

Facebook Messenger推出聊天機器人平台，Expedia、Hipmunk和Kayak等旅遊公司開始利用聊天機器人提供服務。

2024-01

拉斯維加斯大都會酒店（The Cosmopolitan of Las Vegas）推出聊天機器人禮賓服務「Rose」。

2026-05

最新研究指出，飯店業AI聊天機器人因不準確性及「恐怖谷」效應導致用戶不適和訂房放棄率高。

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