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互联网巨头的AI无人超市，是1000名印度工人远程操作的吗？

发布于：2024-06-21 编辑：匿名来源：网络

说起无人零售这个词，我无缘无故地想抬头看日历。

经过短暂的火烧，只剩下一片鸡毛，但我们的祖先确实很富有。

当时人们说这就是零售业的未来。

事实上，没有人是概念性的。

原本负责收银的店员现在负责机器暂时无法运转的工作，比如准备生鲜、补架等。

那么，这能叫“无收银员”吗？这也不准确。

行业龙头亚马逊近日被曝光。

“收银员”并不是不存在，而是他们在幕后默默为AI工作。

当你拿起它离开时，会有人为你搬运。

亚马逊无人超市的智能结账技术Just Walk Out于2018年首次在体验店亮相，并于2018年正式向公众开放。

当时这项技术是令人惊叹的。

提前注册并绑定账户后，您只需扫描二维码走进超市，领取您想要的商品，无需排队，无需收银员将商品一一扫描，走出去，稍后就等货了。

您的帐户将自动扣除。

为了感知顾客下架的产品，Just Walk Out 使用了摄像头、传感器、计算机视觉、深度学习等技术。

几年过去了，逐渐失去光环的“老”技术再次掀起波澜。

当地时间4月2日，亚马逊正式宣布，40多家Amazon Fresh商店中的27家计划用智能购物车服务Dash Cart取代Just Walk Out。

亚马逊解释称，做出调整是因为客户需求发生了变化。

不用排队直接走出去固然很好，但顾客也想知道自己购物时花了多少钱。

Just Walk Out的缺点是，顾客离开商店后收到收据的时间长短不一，从几分钟到几个小时不等，让消费者很容易产生不确定性。

相比之下，Dash Cart 允许顾客在购物时扫描商品，并在屏幕上实时查看其消费总额，而无需在收银台排队，只需拿起商品，穿过车道，走出超市即可。

另外，部署Just Walk Out时，硬件装修成本和云计算运营成本都不低，且需要员工现场维护货架秩序，因此该技术更适合机场商店等小型商店。

亚马逊没想到Just Walk Out会以合理的方式裁掉部分员工，剥去科技外衣，让人们关注幕后的劳动者。

来去如风的顾客可能会认为 Just Walk Out 是自动化的。

但事实上，它仍然离不开人工验证器和数据标注器。

媒体The Information去年透露，截至年中，已有100多名亚马逊印度员工参与了Just Walk Out项目。

他们的工作主要包括两个任务：一是观看视频，人工核对订单，确保结账准确；二是观看视频，人工核对订单，确保结账准确。

另一种是对视频中的图像进行标记并训练机器学习模型。

即使在2016年，每个订单仍然需要人工验证3次，远远高于亚马逊内部预期的20至50倍。

亚马逊发言人当时回应称，确实聘请了人工审核员，但披露的数字不准确，并拒绝透露真实数字。

可以说，“收银员”仍然少数存在，但只是远程工作。

此次亚马逊下架Just Walk Out，质疑声再次出现，甚至有人将其比作男子蹲在ATM机里结账的表情包。

亚马逊再次回应。

如果大家把Just Walk Out的人类参与解读为印度员工围坐在一起看顾客购物直播，那就大错特错了。

这些人类员工应该被称为“机器学习数据助理”。

他们的主要工作是对图像进行注释并改进底层机器学习模型，但他们偶尔也会从事副业，检查录制的视频片段并验证少量人工智能无法确认的订单。

毕竟，人们买东西总是要挑剔的，事故也经常发生，所以不能像人工智能那样在规则范围内行动。

事实上，数据标注器在AI行业中很常见，但放在无人超市等强调智能的场景中，就显得有点违反直觉了。

《Just Walk Out》的惊喜不假，但人类的参与或多或少被淡化了。

这也是当前AI炒作热潮中的通病。

每一个成功的人工智能背后，都有一群高性价比的人类。

AI行业一直存在一个灰色地带：人类智能。

亚马逊有一个名为 Mechanical Turk 的众包平台，该平台将数据注释和图像识别等任务外包给全球员工，以帮助公司培训和操作人工智能系统。

这些任务对人类来说非常简单，但计算机很难独立完成，因此也被称为“人类智能任务”（HIT）。

“机械土耳其人”这个名字来源于18世纪的同名国际象棋设备。

当时，这台机器因为可以与人类下棋而引起轰动，并在世界各地展出。

后来发现这是一个骗局，有人躲在里面操作它。

▲ 图片来自：wiki 名称一模一样，现代与过去的骗局形成了微妙的历史循环。

人类智能在看似自动化的外壳中仍然发挥着重要作用。

虽然AI现在确实正在杀死国际象棋和围棋，并学会从大量数据中区分面部特征和交通信号灯，但在许多新领域，AI仍然需要人类智能的支持，尽管这些任务听起来很基础，并没有什么可实现的。

临界点。

我们去年报道过，为了防止ChatGPT充满暴力、性别歧视和种族主义，OpenAI训练了一个可以检测有害内容的AI，然后用这个AI作为检测器，内置到ChatGPT中来检测和过滤。

这个过程需要数据注释，这是由肯尼亚的工作人员完成的，以标记暴力、仇恨和性虐待等有害内容。

他们赚取低廉的工资来养家糊口，并在互联网最黑暗的角落里承受身心的创伤。

人类的想象力是无穷无尽的，估计AI本身也无法预测AI未来会在哪些地方发挥作用，哪些地方需要人类的帮助。

即使是成人曲目也必须跟上流行趋势。

人工智能已经可以模仿某个创作者的语气，并向粉丝发送模棱两可的短信。

创作者自然乐意通过同时与数百名粉丝保持联系来节省时间和精力。

一些成人内容MCN机构已经招募了人类员工来检查人工智能生成的内容，以避免被平台发现作弊。

每一个成功的人工智能背后都有一群具有成本效益的人类。

人工智能会犯错误，人类会纠正错误，人工智能等待被喂食，而人类会处理大量数据。

谷歌 DeepMind 联合创始人兼首席执行官 Demis Hassabi 在最近的一次采访中表示，涌入生成式 AI 初创公司和产品的数十亿美元已经造成了很多泡沫。

他认为人工智能应该被用作“科学的终极工具”，比如预测蛋白质结构的AlphaFold模型。

人类即将迎来科学发现的新复兴，但人们更愿意炒作和讨论各种不真实的事情。

我不知道他是否在暗指谷歌的竞争对手OpenAI，但他的话确实很有启发。

人工智能能否在各个领域发挥出色，能否真正提升效率，需要具体问题具体分析。

与此同时，在过度的炒作和期望中，人工智能也掀起了新一轮廉价外包服务热潮。

很多企业为了获得AI之名，忽视了产品细节和消费者体验。

当我们打开一个AI产品并使用它时，可能会感觉自己正在经历魔法，但在巨大的黑匣子背后，聚集着世界上最聪明的头脑，也聚集着沉默的匿名者，就像隐藏在黑暗中的人一样。

当年的国际象棋装置。

人们。

让人类和人工智能做他们更擅长的事情。

过去在谈及自动化服务，比如无人零售时，总有一种说法是，剩下的员工可以提高效率，通过系统自动跟踪货架状态并及时补货，有更多的时间和交易与客户合作，提供更好的服务。

但当人工智能具有智能但不完全智能时，现实并不理想。

人工智能语音点餐服务是另一个反面例子。

“得来速”订餐服务在国外非常流行。

开车的顾客可以直接通过窗口点餐、付款和取餐，无需下车或进入商店。

如果AI服务员接单，人类只是低头做饭，整个过程会不会更快？从实际角度来看，人工智能更像是在拖人类的后腿。

北美知名汉堡品牌Wendy's去年高调宣布，将于6月份让新员工聊天机器人上岗，以简化订单流程，减少在巷子里排队的痛苦。

自以来，他们一直是 Google 的合作伙伴。

Wendy统计发现，AI可以将点餐时间缩短22秒，准确率高达86%。

但相反，错误率达到 14%，相当于每 7 个订单就有 1 个错误，必须由人类员工来收拾残局。

如果一个人类员工犯了这么多错误，他可能早就收拾行李回家了，但在人工智能面前，企业可以容忍多久。

这是让他们与时俱进的金字招牌。

人工智能错误率高的原因很简单。

顾客不是机器人，不会遵循程序。

他们可能会后悔、重复自己的话，或者提出特殊要求，这使得人工智能很容易误解其含义。

此外，口音、汽车噪音等也是令人不安的因素。

彭博社去年12月还报道称，一家点餐机器人供应商已在菲律宾等地招募了人类助理，让他们检查70%以上的订单，以确保AI系统不会出错。

这样想来，中国的一些自助结账服务只是方便程度恰到好处，并没有让人类完全解放双手。

例如，优衣库采用基于RFID标签的自助扫描结账系统。

当我们把衣服放进箱子里时，价格就出来了，我们扫码付款。

虽然这里没有Just Walk Out那么齐全，但是结账速度更快，窗口也更多。

不过高峰期还是需要排队，附近也有店员提供包装和收银服务。

在零售行业，想要赶上AI的热闹，吸引媒体和公众的关注，并不一定要在终端上下功夫。

这家连锁便利店采取了不同的方法。

它不是让AI直接与消费者互动，而是让AI参与“大脑活动”。

从今年春天开始，计划利用人工智能分析商店销售数据和社交媒体消费者反馈，为新产品生成文本和图像，甚至生成新产品提案。