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亚马逊 AI 超市「无人」收款,1000 个印度人藏在背后……

發布時間:2024/4/11 windows 35 传统文化
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 亚马逊 AI 超市「无人」收款,1000 个印度人藏在背后…… 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

就離譜,都 2024 了,人工智能靠人工的戲碼還在上演。而且是類似 ATM 機背后坐真?柜員給你遞錢的那種!

當你走進一家超市,挑選完商品,無需人工、自助結賬,直接拿好東西走人,等待一段時間,AI 就能基于視頻識別出你選了哪些東西,然后把賬單發送過來,你只需點擊付款。

聽著是不是很方便?

“拿 1000 個印度人換來的”

在攝像頭背后,有一個規模達千人的印度團隊,需要通過肉眼遠程查看顧客拿了什么商品。

好家伙,新的等式出現了:

AI=Anonymous Indians(姓名不詳的印度人)???

這就是最近被曝光的亞馬遜無人超市“黑科技”。

它本來號稱使用 AI 技術,即拿即走、無需掃碼、事后扣款,完全自動化。適用于亞馬遜生鮮連鎖商店,從 2020 年開始在美國洛杉磯、芝加哥以及英國等地區推廣使用。

結果使用 4 年,真實面目是人類給 AI 打工。

“非常依賴人類的 CV”

亞馬遜這個引發大吐槽的服務,叫做“Just walk out”。

它主打的就是節省顧客逛超市時等候結賬的時間。在 2016 年推出,號稱是完全由計算機視覺技術驅動,通過超市內的監控攝像頭和傳感器來追蹤人們離店時拿走的商品。

過去幾年里,44 家亞馬遜生鮮商店中,有 27 家支持了這一服務,還有一些有機食品連鎖店也支持。

不過當時這種模式就有一些小問題,顧客往往在離店幾小時后才能接收到賬單,因為人工要重新審核視頻,確保賬單正確。

據 The Information 數據,直到 2022 年,每 1000 個“Just walk out”服務中,還有 700 個需要人工審核

這遠遠沒有達到亞馬遜內部本來的目標,1000 個 case 中僅有 50 個需要審核。

亞馬遜當然不承認該業務其實是靠人工來運轉,他們給出的解釋是:

機器學習的過程里,人工標注是必需的。當然如果 AI 實在無法判斷的時候,人工也有參與“一小部分”

至于具體比例,就很值得玩味了。

不過,為啥這個偽人工智能會被揪出來呢?

還得從亞馬遜最近的大裁員說起。

亞馬遜剛剛公布的一波大裁員包括線下門店技術團隊,幾百個崗位被裁掉。消息稱,身份識別和結賬團隊部分業務受到影響。

這個以奇怪方式運行起來的“Just walk out”,也要 walk 不動了。之后只保留英國的部分門店和亞馬遜便利店。

未來他們打算押注到“Dash Carts”服務上。給線下商店的購物車里嵌入掃描儀,識別顧客購買的商品,然后自助結賬。

相對來說,這種模式不用在超市內部裝一大堆攝像頭,成本和技術難度都降低了,準確性也能有所提高。

不只亞馬遜一家

實際上,搞這樣騷操作的,遠不止亞馬遜一家。

2017 年,研究咨詢公司 Gartner 就發布了一份關于新型技術炒作周期的報告。

報告顯示,許多 AI 技術,如 DL 和 ML,當時都處于炒作高峰期。

人們和市場對其的高度追捧,讓許多軟件供應商開始追逐熱潮,把 AI 技術納入自家的產品戰略。

然鵝,報告中明確顯示,這些公司中的大多數實際上掛羊頭賣狗狗,它們產品中對 AI 的應用以及所用 AI 的能力,往往夸大其詞。

這種現象在當年被 Gartne 稱為“AI 洗白”。

事件曝光后,這種現象并沒有得到遏制:

2019 年,盡調公司 West Monroe Partners 對 40 家美國公司的營銷材料進行了檢查。

檢查結果顯示,這 40 家公司在其營銷聲明中對 AI 和 ML 的能力進行了夸大,平均夸大程度超過 30%。

同年,倫敦風險投資公司 MMC 研究了 2830 家被歸類為 AI 公司的歐洲初創企業。

MMC 發現在這些公司中,真正符合 AI 公司描述的僅有 1580 家。

具體有哪些公司干過這些事兒呢?

比如,Facebook(現 Meta)。

2015 年 8 月,Facebook 推出了名為 M 的文本型虛擬 AI 助理;2018 年年初,該項目被關停。

當時,M 助理號稱腳踢 Siri,拳打搜索引擎。

回溯那時的用戶反饋發現,M 助理很像今天火爆的 ChatBot,但其相應速度,比《瘋狂動物城》里的樹懶閃電還要慢。

《連線》雜志文章中寫道,一位用戶讓 M 助理推薦加州的知名景點,結果 M 花了 15 分鐘才推薦出 22 個結果 —— 有這時間,早能把 Google 搜索結果看上十頁八頁了。

但是這不是 M 助理的致命 bug。

消息人士后來曝光,稱該項目運營的 2 年多里,Facebook 一直使用人工在背后操作其所謂的 AI 系統。

這騷操作和亞馬遜無人超市如出一轍,怪不得反應這么慢……

還有一家叫 x.ai 的初創公司(不是馬一龍現在的那家大模型公司哈),曾推廣自己在用“AI 個人助手”來安排會議。

但其實是由人類員工來完成安排會議的工作。

2021 年,x.ai 因為難以實現算法獨立運作,最終關門大吉。

為啥都干不下去?

發現沒有,如上幾家雖然“詐騙場景”不同,但原因基本一致:過分夸大 AI 能力,落地存疑、賺錢更存疑。

以亞馬遜的“Just walk out”為例,有人就分析了這種模式注定不可行,“就是個營銷噱頭”。

即使有大量傳感器,也還是會漏掉顧客拿的物品。而且傳感器還不是唯一的成本,人工標注也很貴。只要有新產品上貨架,就需要幾張帶注釋的圖片來重新校準傳感器。只要廠家重新設計產品,原本數據集的準確性就會降低。

數據集、技術成本、研究成本、機器操作成本等,導致開銷非常大。即便是大模型對其幫助也不大,可能會稍微降低標注成本,但是計算成本又增加了。

據公開信息,每家亞馬遜無人商店配備的掃描儀和攝像機系統非常昂貴。

據亞馬遜內部人員所說,每個門店可能都要投入上千萬美元。

其次,Just walk out 對技術的要求也不低

在去年 9 月,亞馬遜官方發布的介紹中提到,為了弄清商店顧客誰拿了金槍魚三明治,誰拿了雞肉沙拉,并算出正確費用,背后技術大有來頭:

Just Walk Out 是計算機視覺、目標識別、高級傳感器、深度機器學習模型和生成式 AI 的結合。

每一項都是最前沿的計算機技術。

再者說,超市里光線晦暗,而非貨架密布,AI 很難精準判別顧客拿走了哪一份商品。

識別效果不穩定,數據需求總是在變,所以“識別顧客買了啥”這個問題會變得很復雜。

當然有網友質疑亞馬遜每家無人超市都采用“ATM 藏人”策略的真實性。

有人甚至算了一筆賬:

哪怕是雇傭了 1000 名印度員工,三班倒來盯著無人超市的顧客到底買了些什么,這點人力還是遠不足以支撐所有超市的運作的。

得出結論,Just walk out 可能不是完全 AI,但也絕不是完全人工遠程操作結賬。

有網友嘲諷拉滿:

好事兒呀!這證明 AI 并不會真的讓人們失業(狗頭)。

甚至對比一下,這樣做還不如換回人類員工,效果又穩定、成本還沒這么高。

One More Thing

當然,創新永無止境,一種更加抽象的結賬模式出現了。

菲律賓收銀員通過 Zoom 接入,跨過半個地球來到紐約為您結算。

據說是一家名叫“快樂收銀員”的公司搞出來的,沒有網站,在紐約的 5 個亞洲快餐店里推行。

參考鏈接:

  • [1]https://gizmodo.com/amazon-reportedly-ditches-just-walk-out-grocery-stores-1851381116

  • [2]https://twitter.com/themaxburns/status/1775215997898698907

  • [3]https://www.mturk.com/

  • [4]https://arstechnica.com/information-technology/2017/11/expensify-acknowledges-potential-privacy-problem-by-calling-it-a-feature/

本文來自微信公眾號:量子位 (ID:QbitAI),作者:明敏 衡宇

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的亚马逊 AI 超市「无人」收款,1000 个印度人藏在背后……的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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