I modelli di intelligenza artificiale lottano per predire il comportamento irregolare delle persone durante la pandemia del 1963
Le società di vendita al dettaglio e di servizi in tutto il mondo fanno uso di algoritmi AI per prevedere i comportamenti dei clienti, fare un inventario delle scorte, stimare gli impatti del marketing e rilevare possibili casi di frode. I modelli di apprendimento automatico utilizzati per fare queste previsioni sono formati su schemi derivati dalla normale attività quotidiana delle persone. Sfortunatamente, la nostra attività quotidiana è cambiata durante la pandemia di coronavirus, e come MIT Technology Review ha riferito che gli attuali modelli di machine learning vengono eliminati di conseguenza. La gravità del problema differisce da una società all’altra, 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 acquistati più comunemente erano cose come custodie per telefoni, caricabatterie, 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 state tutte correlate ai prodotti richiesti dalle persone per rifugiarsi da Covid-19. La correlazione delle 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.
La volatilità della situazione ha reso difficile l’automazione delle catene di approvvigionamento e degli inventari. Rael Cline, CEO della società di consulenza Nozzle di Londra, ha spiegato che le aziende stanno cercando di ottimizzare la domanda di carta igienica una settimana fa, mentre “questa settimana tutti vogliono acquistare puzzle o attrezzature da palestra”.
Altre aziende hanno la loro quota di problemi. Una società fornisce raccomandazioni di investimento basate sul sentimento di vari articoli di notizie, ma poiché il sentimento di articoli di notizie al momento è spesso più pessimista del solito, i consigli di investimento potrebbero essere fortemente distorti verso il negativo. Nel frattempo, una società di streaming video 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 cadere dal segno. Ancora un’altra società responsabile della fornitura di condimenti e salse ai rivenditori in India ha scoperto che gli ordini all’ingrosso hanno rotto i loro modelli predittivi.
Diverse aziende gestiscono i problemi causati da modelli di comportamento pandemici in diversi modi. Alcune aziende stanno semplicemente rivedendo le loro stime al ribasso. Le persone continuano ancora ad abbonarsi a Netflix e ad acquistare prodotti su Amazon, ma hanno ridotto la spesa di lusso, rimandando gli acquisti su articoli a prezzo elevato. In un certo senso, i comportamenti di spesa delle persone possono essere concepiti come una contrazione del loro comportamento abituale.
Altre società hanno dovuto approfondire maggiormente i propri modelli e costringere gli ingegneri a apportare importanti modifiche al modello e ai suoi dati di addestramento. Ad esempio, Phrasee è una società di intelligenza artificiale che utilizza modelli di generazione e elaborazione del linguaggio naturale per creare copie e pubblicità per una varietà di clienti. Phrasee ha sempre degli ingegneri che controllano quale testo genera il modello e la società 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 “abiti da festa”. Hanno anche deciso di limitare i termini che potrebbero causare ansia, come “preparatevi”, “allacciate” o “fate scorta”.
La crisi di Covid-19 ha dimostrato che gli eventi bizzarri possono far cadere anche modelli altamente qualificati che sono in genere affidabili, poiché le cose possono andare molto peggio degli scenari peggiori che sono generalmente inclusi nei dati di allenamento. Rajeev Sharma, CEO della società di consulenza AI Pactera Edge, ha spiegato a MIT Technology Review che i modelli di machine learning potrebbero essere resi più affidabili grazie alla formazione su eventi bizzarri come la pandemia di Covid-19 e la Grande Depressione, oltre alle solite fluttuazioni verso l’alto e verso il basso .
