AIモデルは、コロナウイルス感染症の際の人間の不規則な行動を予測するのに苦労している

世界中の小売およびサービス企業は、顧客の行動を予測し、在庫を管理し、販売促進の影響を評価し、不正行為を検出するために、AIアルゴリズムを利用しています。予測を行うために使用される機械学習モデルは、通常の日常的な人間の活動から導かれたパターンで訓練されています。不幸にも、私たちの日常的な活動は、コロナウイルス感染症の間に変化しました。MIT Technology Reviewによると、現在の機械学習モデルは、人間の行動の突然の変化の結果として混乱しています。問題の深刻さは企業によって異なりますが、多くのモデルは、過去数週間の間に人間の行動の突然の変化の影響を受けています。

コロナウイルス感染症が発生したとき、人の購買習慣は劇的に変わりました。感染症の前に、最もよく購入される物品は、携帯電話ケース、携帯電話充電器、ヘッドフォン、キッチン用品でした。感染症の開始後、アマゾンのトップ10の検索語は、クロロックスの湿ふき、ライソルのスプレー、ペーパータオル、ハンドサニタイザー、フェイスマスク、トイレットペーパーなどになりました。2月の最後の1週間で、アマゾンのトップ検索語はすべて、コロナウイルス感染症から身を守るために必要な製品に関連するものになりました。コロナウイルス感染症関連の製品検索/購入と疾患の蔓延との相関関係は、疾患の蔓延を異なる地域で追跡するために使用できます。ただし、機械学習モデルは、モデルの入力データが訓練データと大きく異なると崩壊します。

状況の不安定さは、サプライチェーンと在庫の自動化を困難にしました。ロンドンに拠点を置くコンサルティング会社NozzleのCEOであるRael Clineは、企業は1週間前のトイレットペーパーの需要を最適化しようとしているが、「今週、みんなパズルや体育館の設備を買いたい」と説明しました。

他の企業にも独自の問題があります。ある企業は、さまざまなニュース記事の感情を分析して投資勧告を行っていますが、現在のニュース記事の感情は通常よりも悲観的であるため、投資アドバイスは大きく否定的に歪む可能性があります。 한편、ストリーミングビデオ会社は、視聴者にコンテンツを提案するために推奨アルゴリズムを使用していましたが、多くの人が突然サービスに登録したため、推奨が外れ始めました。インドの小売業者に調味料やソースを供給する会社は、バルク注文が予測モデルを壊しました。

さまざまな企業は、パンデミックによる行動パターンの問題に対処するためのさまざまな方法を講じています。ある企業は、単に推定値を下方修正しています。人々はまだNetflixに登録し、アマゾンで製品を購入していますが、贅沢な支出を削減し、大型アイテムの購入を延期しています。ある意味で、人々の支出行動は、通常の行動の縮小と見なすことができます。

他の企業は、モデルとその訓練データに手作業で調整を行う必要がありました。例えば、Phraseeは、自然言語処理と生成モデルを使用して、さまざまなクライアントのためのコピーと広告を作成するAI企業です。Phraseeは常にエンジニアがモデルによって生成されたテキストを確認し、会社はコピー内の特定のフレーズを手動でフィルタリングし始めました。Phraseeは、ソーシャルディスタンスの際に危険な活動を奨励する可能性のあるフレーズ、たとえば「パーティーウェア」の生成を禁止しました。また、不安を引き起こす可能性のある用語、たとえば「自分を守れ」、「準備しろ」、「備えろ」を制限することにしました。

コロナウイルス感染症の危機は、異常事態が、通常は信頼できるものであると考えられている高度に訓練されたモデルを混乱させることができることを示しています。なぜなら、状況は、通常の訓練データに含まれる最悪のシナリオよりもはるかに悪化する可能性があるからです。AIコンサルティング会社Pactera EdgeのCEOであるRajeev Sharmaは、MIT Technology Reviewに、機械学習モデルは、コロナウイルス感染症や世界恐慌などの異常事態に加えて、通常の上昇と下降の変動にも訓練されることで、より信頼性が高まる可能性があると説明しました。