โมเดล AI ต้องเผชิญปัญหาในการทำนายพฤติกรรมที่ไม่ปกติของคนในช่วงการระบาดของโควิด-19

บริษัทค้าปลีกและบริการทั่วโลกใช้แอลกอริทึม AI เพื่อคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า จัดการสินค้าคงคลัง ประเมินผลกระทบของการตลาด และตรวจจับกรณีการฉ้อโกงได้ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ใช้ในการทำนายเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนจากลักษณะที่ได้รับจากกิจกรรมประจำวันของคน แต่น่าเสียดายที่กิจกรรมประจำวันของเรามีการเปลี่ยนแปลงในช่วงการระบาดของโควิด-19 และตามที่ MIT Technology Review รายงาน โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรในปัจจุบันถูกขัดขวางเนื่องจากสาเหตุนี้ ความรุนแรงของปัญหานี้แตกต่างกันไปในแต่ละบริษัท แต่โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรหลายร้อยแบบได้รับผลกระทบในทางลบจากการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของคนในช่วงไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมา

เมื่อการระบาดของโควิด-19 เกิดขึ้น พฤติกรรมในการซื้อของคนเปลี่ยนแปลงไปอย่างมาก ก่อนที่จะเกิดการระบาด สิ่งที่ซื้อมากที่สุดคือสิ่งของเช่นเคสโทรศัพท์ หูฟัง อุปกรณ์เครื่องครัว แต่หลังจากที่การระบาดเริ่มขึ้น คำค้นหาที่มีคนค้นหามากที่สุดใน Amazon (AMZN ) คือสิ่งของเช่น Clorox wipes Lysol spray ผ้าเช็ดปาก หัวเชื้อแอลกอฮอล์ หน้ากากอนามัย และกระดาษชำระ ในช่วงสัปดาห์สุดท้ายของเดือนกุมภาพันธ์ คำค้นหาที่มีคนค้นหามากที่สุดใน Amazon ล้วนเกี่ยวข้องกับสินค้าที่คนต้องการเพื่อป้องกันตัวเองจากโควิด-19 ความสัมพันธ์ระหว่างการค้นหาสินค้าที่เกี่ยวข้องกับโควิด-19 และการแพร่กระจายของโรคสามารถใช้เพื่อติดตามการแพร่กระจายของโรคในพื้นที่ต่างๆ ได้ แต่โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรจะล้มเหลวเมื่อข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝนแตกต่างจากข้อมูลที่ใช้ในการทำนาย

การเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของสถานการณ์ทำให้การทำให้ระบบการผลิตและจัดการสินค้าคงคลังเป็นแบบอัตโนมัติเป็นเรื่องที่ยาก Rael Cline ซีอีโอของ Nozzle บริษัทที่ปรึกษาที่อยู่ในลอนดอน อธิบายว่าบริษัทต่างๆ กำลังพยายามปรับให้เหมาะสมกับความต้องการของสินค้า แต่สัปดาห์นี้ทุกคนต้องการซื้อของที่แตกต่างกัน

บริษัทอื่นๆ มีปัญหาเป็นของตัวเอง บริษัทหนึ่งให้คำแนะนำในการลงทุนตามความเห็นของบทความข่าว แต่เนื่องจากความเห็นของบทความข่าวในขณะนี้มักจะไม่ดีเท่าที่คาดไว้ คำแนะนำในการลงทุนอาจมีความเอนเอียงไปในทางลบ ในขณะที่บริษัทสตรีมมิ่งวิดีโอใช้อัลกอริทึมการแนะนำเพื่อแนะนำเนื้อหาที่เหมาะสมให้กับผู้ชม แต่เมื่อมีคนสมัครใช้บริการจำนวนมาก คำแนะนำเหล่านั้นไม่ตรงตามความต้องการอีกต่อไป บริษัทอื่นที่จัดหาสินค้าให้กับร้านค้าในอินเดียพบว่าคำสั่งซื้อจำนวนมากทำให้โมเดลการทำนายของพวกเขาล้มเหลว

บริษัทต่างๆ มีการจัดการปัญหาจากพฤติกรรมที่ไม่ปกติในช่วงการระบาดในหลายวิธี บางบริษัทเพียงแต่ลดการคาดการณ์ลง คนยังคงสมัครใช้บริการ Netflix (NFLX ) และซื้อสินค้าใน Amazon แต่พวกเขาตัดรายจ่ายที่ไม่จำเป็นและเลื่อนการซื้อสินค้าที่มีราคาแพง ใน某种意义แล้ว พฤติกรรมในการซื้อของคนสามารถถูกมองว่าเป็นการหดตัวของพฤติกรรมปกติ

บริษัทอื่นๆ ต้องมีการจัดการแบบมืออาชีพมากขึ้น และมี工程师ที่ต้องปรับโมเดลและข้อมูลฝึกอบรมให้เหมาะสม ตัวอย่างเช่น Phrasee เป็นบริษัท AI ที่ใช้โมเดลการประมวลผลและสร้างภาษาเพื่อสร้างเนื้อหาสำหรับลูกค้า Phrasee มี工程师ที่ตรวจสอบเนื้อหาที่โมเดลสร้าง และบริษัทได้เริ่มกรองคำศัพท์ที่อาจทำให้เกิดกิจกรรมที่ไม่ปลอดภัยในช่วงการระบาด

วิกฤตการณ์โควิด-19 ได้แสดงให้เห็นว่าเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิดสามารถทำให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่มีการฝึกฝนมาอย่างดีทำงานไม่ถูกต้องได้ Rajeev Sharma ซีอีโอของ Pactera Edge บริษัทที่ปรึกษาด้าน AI อธิบายกับ MIT Technology Review ว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถทำงานได้ดีขึ้นหากได้รับการฝึกฝนจากเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด เช่น การระบาดของโควิด-19 และการถดถอยทางเศรษฐกิจ รวมถึงการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นตามปกติ