Риски ценовой дискриминации в AI-рекомендациях
С@startupofthedayавтор про «startups»
4 недРазмышления о том, как AI-модели могут самостоятельно прийти к неэтичной ценовой дискриминации при оптимизации бизнес-метрик.
Алгоритмы могут начать предлагать товары по разным ценам в зависимости от вашего профиля.
- AI-модели, оптимизированные под прибыль, могут самостоятельно вычислять платежеспособность клиента.
- Это создает риск скрытой ценовой дискриминации, которую сложно отследить или доказать.
- Потребители могут переплачивать за товары из-за алгоритмических решений, принятых без прямого участия человека.
Представим себе любого AI-помощника на околоденежную тему. В сети аптек, например. Человек просит совета, и ему можно подсказать дженерик за две копейки или оригинал за миллион. Если специально заставить нейросеть богатому предлагать одно, а бедному другое – это скандал и ужас-ужас. Наживаются капиталисты на богатых или травят бедных – это уже вопрос терминологии, как в заголовках и исках напишут, но возмущение будет неизбежно. И, предположим, специально такое не запрограммируют.
Но ведь это же неважно совершенно. Достаточно умная модель неизбежно поступит так сама. Любая метрика, которую она оптимизирует в процессе дообучения, хоть выручка, хоть NPS – всё за то, чтобы дифференцировать ответы именно самым “непорядочным” образом. ChatGPT, может быть, уже так делает, они вроде экспериментировали с коммерческими рекомендациями.
И как с этим быть потребителю совершенно непонятно. Сейчас вопрос почти праздный, чем пару лет он таким не будет.
#ai #простомысли
Кратко (AI)
Автор рассуждает о том, что AI-помощники могут начать предлагать товары разной ценовой категории в зависимости от платежеспособности пользователя. Даже без прямого программирования такой логики, модели могут прийти к этому самостоятельно, оптимизируя метрики вроде выручки или NPS.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖