I modelli di intelligenza artificiale lottano per prevedere il comportamento irregolare delle persone durante la pandemia di Covid-19

Le società di vendita al dettaglio e di servizi di tutto il mondo utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale per prevedere i comportamenti dei clienti, fare il punto sull’inventario, stimare gli impatti del marketing e rilevare possibili casi di frode. I modelli di apprendimento automatico utilizzati per fare queste previsioni vengono addestrati su modelli derivati ​​dalla normale attività quotidiana delle persone. Sfortunatamente, la nostra attività quotidiana è cambiata durante la pandemia di coronavirus e così via MIT Technology Review Di conseguenza, gli attuali modelli di apprendimento automatico segnalati vengono eliminati. La gravità del problema varia da azienda ad azienda, ma molti modelli sono stati influenzati negativamente dall'improvviso cambiamento nel comportamento delle persone nel corso delle ultime settimane.

Quando si è verificata la pandemia di coronavirus, le abitudini di acquisto delle persone sono cambiate radicalmente. Prima dell'inizio della pandemia, gli oggetti più comunemente acquistati erano cose come custodie per telefoni, caricabatterie per telefoni, cuffie, utensili da cucina. Dopo l'inizio della pandemia, i primi 10 termini di ricerca di Amazon sono diventati cose come salviette Clorox, spray Lysol, asciugamani di carta, disinfettante per le mani, maschere per il viso e carta igienica. Nel corso dell'ultima settimana di febbraio, le principali ricerche su Amazon sono diventate tutte correlate a prodotti necessari alle persone per proteggersi dal Covid-19. La correlazione tra ricerche/acquisti di prodotti correlati a Covid-19 e la diffusione della malattia è così affidabile che può essere utilizzata per tracciare la diffusione della pandemia in diverse regioni geografiche. Tuttavia, i modelli di machine learning si interrompono quando i dati di input del modello sono troppo diversi dai dati utilizzati per addestrare il modello.

La volatilità della situazione ha reso difficile l'automazione delle catene di approvvigionamento e degli inventari. Rael Cline, CEO della società di consulenza londinese Nozzle, una settimana fa ha spiegato che le aziende stanno cercando di ottimizzare la domanda di carta igienica, mentre “questa settimana tutti vogliono acquistare puzzle o attrezzature da palestra”.

Altre aziende hanno la loro parte di problemi. Una società fornisce consigli di investimento basati sul sentimento di vari articoli di notizie, ma poiché il sentimento degli articoli di notizie al momento è spesso più pessimista del solito, il consiglio di investimento potrebbe essere fortemente distorto verso il negativo. Nel frattempo, una società di video in streaming ha utilizzato algoritmi di raccomandazione per suggerire contenuti agli spettatori, ma poiché molte persone si sono improvvisamente iscritte al servizio, le loro raccomandazioni hanno iniziato a perdere il segno. Ancora un'altra società responsabile della fornitura di condimenti e salse ai rivenditori in India ha scoperto che gli ordini all'ingrosso hanno infranto i loro modelli predittivi.

Diverse aziende stanno gestendo i problemi causati dai modelli di comportamento pandemici in modi diversi. Alcune aziende stanno semplicemente rivedendo le loro stime al ribasso. Le persone continuano ad abbonarsi a Netflix e ad acquistare prodotti su Amazon, ma hanno ridotto le spese di lusso, rinviando gli acquisti di articoli di grandi dimensioni. In un certo senso, i comportamenti di spesa delle persone possono essere concepiti come una contrazione del loro comportamento abituale.

Altre aziende hanno dovuto impegnarsi di più con i loro modelli e chiedere agli ingegneri di apportare importanti modifiche al modello e ai suoi dati di addestramento. Ad esempio, Phrasee è un'azienda di intelligenza artificiale che utilizza modelli di elaborazione e generazione del linguaggio naturale per creare testi e pubblicità per una varietà di clienti. Phrasee chiede sempre agli ingegneri di controllare quale testo genera il modello e l'azienda ha iniziato a filtrare manualmente alcune frasi nella sua copia. Phrasee ha deciso di vietare la generazione di frasi che potrebbero incoraggiare attività pericolose durante un periodo di distanziamento sociale, frasi come “abbigliamento da festa”. Hanno anche deciso di limitare i termini che potrebbero causare ansia, come “preparati”, “allacciati le cinture” o “fai scorta”.

La crisi del Covid-19 ha dimostrato che gli eventi bizzarri possono eliminare anche modelli altamente addestrati che sono tipicamente affidabili, poiché le cose possono andare molto peggio rispetto agli scenari peggiori che sono tipicamente inclusi nei dati di addestramento. Rajeev Sharma, CEO della società di consulenza AI Pactera Edge, ha spiegato MIT Technology Review che i modelli di apprendimento automatico potrebbero essere resi più affidabili essendo addestrati su eventi bizzarri come la pandemia di Covid-19 e la Grande Depressione, oltre alle solite fluttuazioni verso l'alto e verso il basso.