Der unbemannte KI-Supermarkt des Internetgiganten wird von 1.000 indischen Arbeitern ferngesteuert?

Wenn ich das Wort unbemannter Einzelhandel erwähne, möchte ich ohne Grund auf den Kalender schauen.

Nach einer kurzen Zeit großer Hitze um 2017 war nur noch ein Stück Hühnerfedern übrig, aber unsere Vorfahren waren wirklich reich. Damals sagte man, dass dies die Zukunft des Einzelhandels sei.

Tatsächlich ist niemand mehr konzeptionell tätig. Die Sachbearbeiter, die ursprünglich für die Kasse verantwortlich waren, sind nun für Aufgaben verantwortlich, die der Automat vorübergehend nicht bedienen kann, wie zum Beispiel das Zubereiten frischer Lebensmittel und das Auffüllen von Regalen.

Kann man es also „kein Kassierer“ nennen? Es ist auch nicht korrekt. Der Branchenriese Amazon wurde kürzlich entlarvt. Es ist nicht so, dass es keine „Kassierer“ gibt, aber sie arbeiten stillschweigend hinter den Kulissen.

Wenn Sie es nehmen und gehen, wird jemand die Last für Sie tragen.

Just Walk Out, die intelligente Kassentechnologie von Amazon für unbemannte Supermärkte, wurde 2016 in einem Erlebnisladen eingeführt und 2018 offiziell der Öffentlichkeit zugänglich gemacht.

Damals war diese Technologie erstaunlich. Nachdem Sie Ihr Konto im Voraus registriert und verknüpft hatten, brauchten Sie nur den QR-Code zu scannen und in den Supermarkt zu gehen, um sich das zu holen, was Sie wollten, ohne dass Sie an der Kasse anstehen mussten Scannen Sie die Produkte einzeln, gehen Sie hinaus und warten Sie, bis die Ware später automatisch von Ihrem Konto abgebucht wird.

Um die Produkte zu spüren, die Kunden aus den Regalen nehmen, nutzt Just Walk Out Kameras, Sensoren, Computer Vision, Deep Learning und andere Technologien.

Ein paar Jahre sind vergangen und die „alte“ Technologie, die nach und nach ihren Glanz verloren hat, hat wieder für Aufsehen gesorgt.

Am 2. April Ortszeit gab Amazon offiziell bekannt, dass 27 der mehr als 40 Amazon Fresh-Filialen planen, Just Walk Out durch den intelligenten Einkaufswagendienst Dash Cart zu ersetzen.

Amazon erklärte, dass die Anpassung vorgenommen wurde, weil sich die Bedürfnisse der Kunden geändert haben. Es sei gut, einfach ohne Anstehen aus dem Geschäft zu gehen, aber die Kunden möchten auch wissen, wie viel sie beim Einkaufen ausgegeben haben.

Der Nachteil von Just Walk Out besteht darin, dass die Zeit, die Kunden benötigen, um ihre Quittungen nach Verlassen des Ladens zu erhalten, unterschiedlich ist und zwischen einigen Minuten und einigen Stunden liegt, was die Verbraucher leicht verunsichert.

Im Gegensatz dazu können Kunden mit Dash Cart Artikel während des Einkaufs scannen und ihre Gesamtausgaben in Echtzeit auf dem Bildschirm sehen, ohne dass Kunden an der Kasse anstehen, Artikel auswählen, über die Kasse gehen und den Laden verlassen müssen Supermarkt.

Darüber hinaus sind bei der Bereitstellung von Just Walk Out die Hardware-Dekorationskosten und die Betriebskosten für Cloud-Computing nicht niedrig, und die Mitarbeiter müssen vor Ort für die Regalordnung sorgen, sodass diese Technologie eher für kleine Geschäfte wie Flughafengeschäfte geeignet ist.

Amazon hatte nicht damit gerechnet, dass Just Walk Out einige seiner Mitarbeiter in angemessener Weise entlassen, seinen technologischen Mantel abstreifen und die Aufmerksamkeit auf die Arbeit hinter den Kulissen lenken würde.

Kunden, die wie ein Kinderspiel kommen und gehen, denken vielleicht, dass Just Walk Out automatisiert ist. Tatsächlich kommt es jedoch immer noch nicht ohne manuelle Verifizierer und Datenetikettierer aus.

Die Medien The Information enthüllten letztes Jahr, dass bis Mitte 2022 mehr als 1.000 indische Mitarbeiter von Amazon am Just Walk Out-Projekt teilgenommen hatten.

Ihre Arbeit umfasst hauptsächlich zwei Aufgaben: Zum einen das Ansehen des Videos und die manuelle Überprüfung der Bestellung, um eine korrekte Kaufabwicklung sicherzustellen, zum anderen das Beschriften der Bilder im Video und das Trainieren des maschinellen Lernmodells.

Auch im Jahr 2022 werden für 1.000 Bestellungen immer noch 700 manuelle Überprüfungen erforderlich sein, weit mehr als Amazons interne Erwartungen von 20 bis 50 Mal.

Ein Amazon-Sprecher antwortete damals, dass zwar menschliche Rezensenten eingestellt worden seien, die angegebene Zahl jedoch ungenau sei und er sich weigerte, die tatsächliche Zahl offenzulegen.

Man kann sagen, dass es „Kassierer“ immer noch in geringer Zahl gibt, sie aber nur aus der Ferne arbeiten.

Dieses Mal, als Amazon Just Walk Out herausbrachte, kamen erneut Zweifel auf, und einige Leute verglichen es sogar mit dem Meme eines Mannes, der an einem Geldautomaten hockt und Rechnungen begleicht.

Amazon reagierte erneut: Wenn jeder die menschliche Beteiligung von Just Walk Out so interpretieren würde, als würden indische Mitarbeiter herumsitzen und die Shopping-Live-Übertragungen der Kunden verfolgen, wäre das völlig falsch.

Diese menschlichen Mitarbeiter sollten als „Datenassistenten für maschinelles Lernen“ bezeichnet werden. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Bilder zu kommentieren und das zugrunde liegende Modell für maschinelles Lernen zu verbessern. Gelegentlich übernehmen sie jedoch auch Nebenjobs, indem sie aufgezeichnete Videoclips überprüfen und eine kleine Anzahl von Bestellungen überprüfen, bei denen dies nicht möglich ist durch KI bestätigt werden.

Schließlich sind Menschen beim Einkaufen immer wählerisch und es kommt häufig zu Unfällen, so dass sie sich nicht wie die KI an die Regeln halten können.

Tatsächlich sind Datenannotatoren in der KI-Branche sehr verbreitet, aber wenn sie in Szenarien eingesetzt werden, in denen Intelligenz im Vordergrund steht, wie beispielsweise unbemannte Supermärkte, scheint dies etwas kontraintuitiv zu sein.

Die Überraschung von Just Walk Out ist keine Fälschung, aber die menschliche Beteiligung wurde mehr oder weniger heruntergespielt. Dies ist auch ein häufiges Problem im aktuellen KI-Hype-Boom.

Hinter jeder erfolgreichen KI steht eine Gruppe kostengünstiger Menschen.

In der KI-Branche gab es schon immer eine Grauzone: die menschliche Intelligenz.

Amazon verfügt über eine Crowdsourcing-Plattform namens Mechanical Turk, die Aufgaben wie Datenanmerkung und Bilderkennung an eine globale Belegschaft auslagert, um Unternehmen bei der Schulung und dem Betrieb von KI-Systemen zu unterstützen.

Diese Aufgaben sind für Menschen sehr einfach, für Computer jedoch schwierig selbstständig zu erledigen, weshalb sie auch „Human Intelligence Tasks“ (HITs) genannt werden.

Der Name „Mechanical Turk“ stammt von dem gleichnamigen Schachspielgerät aus dem 18. Jahrhundert. Damals wurde die Maschine zu einer Sensation, weil sie mit Menschen Schach spielen konnte und später auf der ganzen Welt ausgestellt wurde ein Schwindel sein, in dem sich Menschen verstecken, um ihn zu bedienen.

Unter genau demselben Namen bilden die Betrügereien der Neuzeit und der Vergangenheit eine subtile Schleife der Geschichte und spielen innerhalb der scheinbar automatisierten Hülle immer noch eine wichtige Rolle.

Obwohl die KI inzwischen Schach und Go wirklich tötet und lernt, Gesichtszüge und Ampeln aus einer großen Datenmenge zu identifizieren, braucht die KI in vielen neuen Bereichen immer noch die Unterstützung der menschlichen Intelligenz, obwohl diese Aufgaben sehr einfach klingen und es keine gibt Schwelle.

Wir haben letztes Jahr berichtet, dass OpenAI eine KI trainiert hat, die schädliche Inhalte erkennen kann, um zu verhindern, dass ChatGPT voller Gewalt, Sexismus und Rassismus ist. Anschließend nutzte OpenAI diese KI als Detektor und baute sie in ChatGPT ein, um die Rolle der Erkennung und Erkennung zu übernehmen Filterung.

Dieser Prozess erfordert eine Datenanmerkung, die von Mitarbeitern in Kenia durchgeführt wird, um schädliche Inhalte wie Gewalt, Hass und sexuellen Missbrauch zu kennzeichnen. Sie verdienen billige Gehälter, um ihre Familien zu ernähren und ertragen in den dunkelsten Ecken des Internets körperliche und seelische Traumata.

Der menschlichen Vorstellungskraft sind keine Grenzen gesetzt, und man geht davon aus, dass KI selbst nicht vorhersagen kann, wo KI in Zukunft noch funktionieren wird und wo sie menschliche Hilfe benötigen wird.

Sogar der Erwachsenentitel muss an Popularität gewinnen. KI kann bereits den Ton eines bestimmten Schöpfers nachahmen und mehrdeutige Textnachrichten an Fans senden. Kreative sparen natürlich gerne Zeit und Mühe, indem sie gleichzeitig mit Hunderten von Fans in Kontakt bleiben.

Einige MCN-Agenturen für Erwachseneninhalte haben menschliche Mitarbeiter eingestellt, um KI-generierte Inhalte zu überprüfen, um zu vermeiden, dass sie von der Plattform als Betrug entdeckt werden.

Hinter jeder erfolgreichen KI steht eine Gruppe kostengünstiger Menschen. KI macht Fehler, Menschen korrigieren sie, KI wartet darauf, gefüttert zu werden, und Menschen verarbeiten große Datenmengen.

Demis Hassabi, Mitbegründer und CEO von Google DeepMind, sagte kürzlich in einem Interview, dass die Milliarden von Dollar, die in Start-ups und Produkte für generative KI investiert werden, viele Blasen erzeugt haben.

Er glaubt, dass KI als „ultimatives Werkzeug der Wissenschaft“ eingesetzt werden sollte, wie etwa das AlphaFold-Modell, das die Proteinstruktur vorhersagt. Die Menschheit steht kurz davor, eine neue Renaissance wissenschaftlicher Entdeckungen einzuläuten, aber die Menschen sind eher bereit, alles Mögliche zu übertreiben und zu diskutieren von unwahren Dingen.

Ich weiß nicht, ob er damit auf Googles Rivalen OpenAI anspielte, aber seine Worte sind in der Tat sehr aufschlussreich.

Ob KI in allen Bereichen gute Leistungen erbringen kann und ob sie wirklich die Effizienz steigert, bedarf einer detaillierten Analyse spezifischer Fragestellungen.

Gleichzeitig löst KI angesichts übermäßiger Hypes und Erwartungen auch eine neue Welle der kostengünstigen Auslagerung von Dienstleistungen auf menschliche Arbeitskräfte aus. Viele Unternehmen haben Produktdetails und Verbrauchererfahrungen ignoriert, um den Namen KI zu erhalten.

Wenn wir ein KI-Produkt öffnen und verwenden, mag es sich anfühlen, als würden wir Magie erleben, aber hinter der riesigen Blackbox sind die klügsten Köpfe der Welt sowie stille, anonyme Menschen versammelt, genau wie derjenige, der sich darin versteckt Schachgerät damals.

Lassen Sie Menschen und KI das tun, was sie besser können

Wenn es in der Vergangenheit um automatisierte Dienstleistungen wie den unbemannten Einzelhandel ging, hieß es immer, dass die verbleibenden Mitarbeiter effizienter arbeiten, den Regalstatus automatisch über das System verfolgen und Waren zeitnah auffüllen können und mehr Zeit dafür haben Umgang mit Kunden und Bereitstellung besserer Dienstleistungen.

Aber wenn KI intelligent, aber nicht vollständig intelligent ist, ist die Realität nicht so vollständig wie ideal.

Ein weiteres negatives Beispiel ist der KI-Sprachbestelldienst.

„Drive-Thru“-Bestelldienste erfreuen sich im Ausland großer Beliebtheit. Kunden, die mit dem Auto fahren, können Essen direkt durch das Fenster bestellen, bezahlen und erhalten, ohne aus dem Auto auszusteigen oder den Laden zu betreten. Wenn der KI-Kellner die Bestellung entgegennimmt und der Mensch zum Kochen nur den Kopf senkt, wird der gesamte Vorgang dann schneller ablaufen?

Aus praktischer Sicht ist KI eher so, als würde man Menschen zurückhalten.

Wendy's, eine bekannte Burger-Marke in Nordamerika, kündigte letztes Jahr viel Aufsehen an, dass sie im Juni einen neuen Mitarbeiter-Chatbot einsetzen werde, um den Bestellvorgang zu rationalisieren und die Warteschlangen an der Kasse zu vermindern. Ab 2021 sind sie Partner von Google.

Wendys Statistiken ergaben, dass KI die Bestellzeit um 22 Sekunden verkürzen kann, bei einer Genauigkeitsrate von 86 %.

Umgekehrt betrachtet liegt die Fehlerquote jedoch bei 14 %, was einem Fehler von sieben Bestellungen entspricht, und menschliche Mitarbeiter müssen das Chaos beseitigen.

Wenn ein menschlicher Mitarbeiter so viele Fehler gemacht hätte, wäre er vielleicht längst gepackt und nach Hause gegangen. Aber angesichts der KI können Unternehmen das so lange tolerieren, wie sie können mal.

Der Grund für die hohe Fehlerquote der KI ist einfach. Kunden sind keine Roboter und werden dem Programm nicht folgen. Sie können es bereuen, sich wiederholen oder besondere Anforderungen stellen, was es für die KI leicht macht, die Bedeutung falsch zu verstehen. Darüber hinaus sind auch Akzente, Autolärm etc. Störfaktoren.

Bloomberg berichtete im Dezember letzten Jahres außerdem, dass ein Anbieter von Bestellrobotern auf den Philippinen und an anderen Orten menschliche Assistenten angeworben hat, die es ihnen ermöglichen, mehr als 70 % der Bestellungen zu überprüfen, um sicherzustellen, dass das KI-System keine Fehler macht.

Wenn man es so betrachtet, bieten einige Selbstbedienungskassen in China genau das richtige Maß an Komfort, ohne dass die Menschen ihre Hände völlig frei haben.

Uniqlo verwendet beispielsweise ein Selbstbedienungs-Scanning-Kassensystem, das auf RFID-Tags basiert. Wenn wir die Kleidung in die Schachtel legen, wird der Preis angezeigt und wir scannen den Code, um zu bezahlen.

Obwohl dies nicht so vollständig ist wie Just Walk Out, ist die Checkout-Geschwindigkeit schneller und es gibt mehr Fenster. Allerdings muss man in Spitzenzeiten trotzdem anstehen und es gibt auch Verkäufer in der Nähe, die Verpackungs- und Kassierdienste anbieten.

Wenn Sie im Einzelhandel mit der Begeisterung für KI mithalten und die Aufmerksamkeit der Medien und der Öffentlichkeit auf sich ziehen möchten, müssen Sie nicht unbedingt hart am Terminal arbeiten.

Die Convenience-Store-Kette 711 hat einen anderen Ansatz gewählt, anstatt die KI direkt mit den Verbrauchern verhandeln zu lassen, sondern die KI an „Gehirnaktivitäten“ teilnehmen zu lassen.

Ab Frühjahr 2024 plant 7Eleven, mithilfe von KI Filialverkaufsdaten und Kundenfeedback in sozialen Medien zu analysieren, um Texte und Bilder für neue Produkte und sogar neue Produktvorschläge zu generieren.

Von den fast 9.000 711 Mitarbeitern haben etwa 1.000 Manager mit der Nutzung des internen KI-Systems begonnen und es dann schrittweise auf Produktentwicklungs- und Marketingpersonal ausgeweitet.

Diese Reihenfolge von oben nach unten ist genau das Gegenteil von unbemanntem Einzelhandel, aber die Beschleunigung von Verbraucherbefragungen, die Verkürzung der Produktentwicklungszeit und sogar die Abhaltung weniger interner Brainstorming-Meetings sind ebenfalls Ausdruck von Kostensenkung und Effizienzsteigerung.

Manchmal wird KI auch als auffälliges Gimmick eingesetzt, das darauf wartet, dass der Verbraucher bezahlt.

Die von MUJI eingeführten „KI-Pommes Frites“ behaupten, die Geschmacksrichtungen zu sein, von denen die KI nach 3 Billionen Simulationen glaubt, dass sie den Menschen gefallen werden. Sie werden in drei Arten unterteilt: Chinesisch, Westlich und Südostasiatisch. Neugierige Menschen haben es ausprobiert und herausgefunden, dass dies der Geschmack von Chips und Gewürzen ist. Zumindest ist jemand bereit, für die Kreativität der KI zu bezahlen und sich täuschen zu lassen.

Ob Einkaufen im Supermarkt oder Essensbestellung im Fastfood-Restaurant: Die trivialen und zufälligen Aspekte des Einzelhandels sind von der KI noch nicht vollständig durchdrungen.

Mit anderen Worten: Es ist nicht so einfach, Interaktionen zwischen Menschen vollständig zu automatisieren. KI kann unsere Abstraktion nicht erfassen.

Die schlechte Nachricht ist, dass Menschen dank KI mehr Leben haben, weil sie der KI helfen müssen, mit den Folgen umzugehen. Die gute Nachricht ist, dass KI den Menschen vorerst nicht ersetzen wird, denn auch Menschen können für KI arbeiten, sogar billiger als KI.

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Ai Faner |. Ursprünglicher Link · Kommentare anzeigen · Sina Weibo