एआई मॉडल लोगों के अनियमित व्यवहार की भविष्यवाणी करने में असमर्थ हैं कोविड-19 महामारी के दौरान

विश्व भर में खुदरा और सेवा कंपनियां ग्राहकों के व्यवहार की भविष्यवाणी करने, इन्वेंट्री का अनुमान लगाने, विपणन प्रभावों का अनुमान लगाने और संभावित धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एआई एल्गोरिदम का उपयोग करती हैं। इन भविष्यवाणियों को बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग मॉडल लोगों की सामान्य, दैनिक गतिविधि से प्राप्त पैटर्न पर प्रशिक्षित होते हैं। दुर्भाग्य से, हमारी दैनिक गतिविधि कोरोनावायरस महामारी के दौरान बदल गई है, और जैसा कि एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू ने बताया है, वर्तमान मशीन लर्निंग मॉडल इसके परिणामस्वरूप प्रभावित हो रहे हैं। समस्या की गंभीरता कंपनी से कंपनी में भिन्न होती है, लेकिन कई मॉडल पिछले कुछ हफ्तों में लोगों के व्यवहार में अचानक परिवर्तन से नकारात्मक रूप से प्रभावित हुए हैं।

जब कोरोनावायरस महामारी हुई, तो लोगों की खरीदारी की आदतें नाटकीय रूप से बदल गईं। महामारी शुरू होने से पहले, सबसे अधिक बार खरीदे जाने वाले वस्तुओं में फोन केस, फोन चार्जर, हेडफोन, किचनवेयर जैसी चीजें शामिल थीं। महामारी की शुरुआत के बाद, अमेज़ॅन की शीर्ष 10 खोज शब्द क्लोरॉक्स वाइप्स, लिसोल स्प्रे, पेपर टॉवल, हैंड सैनिटाइज़र, फेस मास्क और टॉयलेट पेपर जैसी चीजें बन गईं। फरवरी के अंतिम सप्ताह के दौरान, अमेज़ॅन की सभी शीर्ष खोजें कोविड-19 से खुद को बचाने के लिए लोगों को आवश्यक उत्पादों से संबंधित हो गईं। कोविड-19 से संबंधित उत्पाद खोजों/खरीदारी और बीमारी के प्रसार के बीच संबंध इतना विश्वसनीय है कि इसका उपयोग विभिन्न भौगोलिक क्षेत्रों में महामारी के प्रसार को ट्रैक करने के लिए किया जा सकता है। फिर भी, मशीन लर्निंग मॉडल तब टूट जाते हैं जब मॉडल के इनपुट डेटा प्रशिक्षण डेटा से बहुत अलग होता है।

स्थिति की अस्थिरता ने आपूर्ति श्रृंखला और इन्वेंट्री के स्वचालन को मुश्किल बना दिया है। लंदन स्थित परामर्श कंपनी नोज़ल के सीईओ रेल क्लाइन ने बताया कि कंपनियां पिछले सप्ताह टॉयलेट पेपर की मांग के लिए अनुकूलन करने की कोशिश कर रही हैं, जबकि “इस सप्ताह हर कोई पज़ल या जिम उपकरण खरीदना चाहता है”।

अन्य कंपनियों को अपनी समस्याएं हैं। एक कंपनी विभिन्न समाचार लेखों के भाव के आधार पर निवेश सिफारिशें प्रदान करती है, लेकिन चूंकि वर्तमान में समाचार लेखों का भाव अक्सर सामान्य से अधिक नकारात्मक है, निवेश सलाह नकारात्मक पक्ष में झुक सकती है। एक स्ट्रीमिंग वीडियो कंपनी ने दर्शकों को सामग्री सुझाने के लिए सिफारिश एल्गोरिदम का उपयोग किया, लेकिन जब कई लोग अचानक सेवा में शामिल हो गए, तो उनकी सिफारिशें सही से मिलने लगीं। एक अन्य कंपनी जो भारत में खुदरा विक्रेताओं को सॉस और कंडीमेंट की आपूर्ति करती है, ने पाया कि उनके पूर्वानुमान मॉडल को तोड़ दिया गया है।

विभिन्न कंपनियां महामारी के कारण होने वाले व्यवहार पैटर्न की समस्याओं को अलग-अलग तरीकों से संभाल रही हैं। कुछ कंपनियां अपने अनुमानों को नीचे की ओर संशोधित कर रही हैं। लोग अभी भी नेटफ्लिक्स की सदस्यता ले रहे हैं और अमेज़ॅन पर उत्पाद खरीद रहे हैं, लेकिन उन्होंने बड़े टिकट आइटमों पर खरीदारी स्थगित कर दी है। एक तरह से, लोगों के खर्च करने के व्यवहार को उनके सामान्य व्यवहार के संकुचन के रूप में सोचा जा सकता है।

कुछ कंपनियों को अपने मॉडल और प्रशिक्षण डेटा में महत्वपूर्ण समायोजन करने के लिए इंजीनियरों की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, फ्रेज़ी एक एआई फर्म है जो विभिन्न ग्राहकों के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और पीढ़ी मॉडल का उपयोग करके कॉपी और विज्ञापन बनाती है। फ्रेज़ी हमेशा इंजीनियरों को यह जांच करने के लिए कहती है कि मॉडल क्या पाठ उत्पन्न करता है, और कंपनी ने अपनी प्रतिलिपि में कुछ वाक्यांशों को मैन्युअल रूप से फिल्टर करना शुरू कर दिया है। फ्रेज़ी ने सामाजिक दूरी के समय में खतरनाक गतिविधियों को प्रोत्साहित करने वाले वाक्यांशों के उत्पादन पर प्रतिबंध लगाने का फैसला किया है, जैसे कि “पार्टी वियर”। उन्होंने चिंता पैदा करने वाले शब्दों जैसे “ब्रेस योरसेल्फ”, “बकल अप”, या “स्टॉक अप” को भी प्रतिबंधित करने का फैसला किया है।

कोविड-19 संकट ने यह प्रदर्शित किया है कि असामान्य घटनाएं यहां तक कि आमतौर पर विश्वसनीय उच्च प्रशिक्षित मॉडल को भी प्रभावित कर सकती हैं, क्योंकि चीजें प्रशिक्षण डेटा में शामिल की जाने वाली सबसे खराब स्थिति से बहुत बदतर हो सकती हैं। एआई कंसल्टेंसी पैक्टेरा एज के सीईओ राजीव शर्मा ने एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू को बताया कि मशीन लर्निंग मॉडल को कोविड-19 महामारी और ग्रेट डिप्रेशन जैसी असामान्य घटनाओं के साथ-साथ सामान्य ऊपर और नीचे की उतार-चढ़ाव पर प्रशिक्षित करके अधिक विश्वसनीय बनाया जा सकता है।