Modelele AI se luptă să prezică comportamentul neregulat al oamenilor în timpul pandemiei de Covid-19

Companiile de vânzare cu amănuntul și de servicii din întreaga lume folosesc algoritmi de inteligență artificială pentru a prezice comportamentul clienților, a face bilanțul inventarului, a estima impactul marketingului și pentru a detecta posibile cazuri de fraudă. Modelele de învățare automată utilizate pentru a face aceste predicții sunt antrenate pe modele derivate din activitatea normală, de zi cu zi a oamenilor. Din păcate, activitatea noastră de zi cu zi s-a schimbat în timpul pandemiei de coronavirus și ca MIT Technology Review Ca rezultat, modelele actuale de învățare automată raportate sunt eliminate. Severitatea problemei diferă de la o companie la alta, dar multe modele au fost afectate negativ de schimbarea bruscă a comportamentului oamenilor de-a lungul ultimelor săptămâni.

Când a avut loc pandemia de coronavirus, obiceiurile de cumpărare ale oamenilor s-au schimbat dramatic. Înainte de declanșarea pandemiei, cele mai des achiziționate obiecte erau lucruri precum huse pentru telefoane, încărcătoare de telefon, căști, ustensile de bucătărie. După începutul pandemiei, primii 10 termeni de căutare ai Amazon au devenit lucruri precum șervețele Clorox, spray Lysol, prosoape de hârtie, dezinfectant pentru mâini, măști de față și hârtie igienică. Pe parcursul ultimei săptămâni a lunii februarie, principalele căutări Amazon au devenit legate de produse necesare oamenilor pentru a se proteja de Covid-19. Corelația dintre căutările/cumpărările de produse legate de Covid-19 și răspândirea bolii este atât de fiabilă încât poate fi folosită pentru a urmări răspândirea pandemiei în diferite regiuni geografice. Cu toate acestea, modelele de învățare automată se defectează atunci când datele de intrare ale modelului sunt prea diferite de datele utilizate pentru antrenarea modelului.

Volatilitatea situației a făcut dificilă automatizarea lanțurilor de aprovizionare și a stocurilor. Rael Cline, CEO-ul companiei de consultanță Nozzle din Londra, a explicat că companiile încearcă să optimizeze pentru cererea de hârtie de toler acum o săptămână, în timp ce „săptămâna aceasta toată lumea vrea să cumpere puzzle-uri sau echipamente de gimnastică”.

Alte companii au propria lor parte de probleme. O companie oferă recomandări de investiții bazate pe sentimentul diferitelor articole de știri, dar deoarece sentimentul articolelor de știri în acest moment este adesea mai pesimist decât de obicei, sfaturile de investiții ar putea fi puternic înclinate spre negativ. Între timp, o companie de streaming video a folosit algoritmi de recomandare pentru a sugera conținut spectatorilor, dar la fel de mulți oameni s-au abonat brusc la serviciu, recomandările lor au început să scadă. O altă companie responsabilă cu furnizarea de condimente și sosuri a comercianților cu amănuntul din India a descoperit că comenzile în vrac și-au rupt modelele predictive.

Diferite companii se ocupă de problemele cauzate de modelele de comportament pandemice în moduri diferite. Unele companii pur și simplu își revizuiesc estimările în jos. Oamenii continuă să se aboneze la Netflix și să cumpere produse de pe Amazon, dar au redus cheltuielile de lux, amânând achizițiile pentru articole cu bilete mari. Într-un fel, comportamentele de cheltuieli ale oamenilor pot fi concepute ca o contracție a comportamentului lor obișnuit.

Alte companii au fost nevoite să aibă mai multe experiențe cu modelele lor și să solicite inginerilor să facă modificări importante modelului și datelor de antrenament. De exemplu, Phrasee este o firmă de inteligență artificială care utilizează modele de procesare și generare a limbajului natural pentru a crea copii și reclame pentru o varietate de clienți. Phrasee îi cere întotdeauna inginerilor să verifice ce text generează modelul, iar compania a început să filtreze manual anumite expresii din copia sa. Phrasee a decis să interzică generarea de fraze care ar putea încuraja activități periculoase într-o perioadă de distanțare socială, expresii precum „purtarea de petrecere”. Ei au decis, de asemenea, să limiteze termenii care ar putea duce la anxietate, cum ar fi „pregătește-te”, „fă-ți gheare” sau „aproviziona”.

Criza Covid-19 a demonstrat că evenimentele ciudate pot arunca chiar și modele foarte bine pregătite, care sunt de obicei fiabile, deoarece lucrurile se pot înrăutăți mult decât scenariile cele mai defavorabile care sunt de obicei incluse în datele de antrenament. Rajeev Sharma, CEO al companiei de consultanță AI Pactera Edge, a explicat MIT Technology Review că modelele de învățare automată ar putea fi făcute mai fiabile prin instruirea asupra evenimentelor ciudate precum pandemia de Covid-19 și Marea Depresiune, pe lângă fluctuațiile obișnuite în creștere și scădere.