가짜 생산은 사람들의 시간과 돈을 낭비합니다. 또한 공급 업체 간의 경쟁을 얇고 왜곡합니다.
전 세계의 규제 당국은 수년간의 과실과 사기로 마침내 조치를 취하고 있습니다. 미국의 가짜 검토는 이제 연방법에 따라 불법이며 FTC (Federal Trade Commission) 위반자에 대한 민사 처벌을 청구 할 수 있습니다.
영국에서는 CMA (Competition and Markets Authority)는 또한 실무 실무를 수행하고 아마존을 포함한 플랫폼을 요구하여 디지털 시장, 경쟁 및 고객 법 2024에서 더 많은 일을하고 가짜 리뷰를 금지하려고 노력하고 있습니다.
이에 대한 응답으로 Amazon은 최근 가짜 리뷰를위한 기존 시스템을 향상시키고 가짜 리뷰를 게시하고 시스템 체계 판매자를 처벌하는 것을 포함하여 가짜 리뷰를 찾을 것이라고 약속했습니다.
양국도 같은 접근법을 취하고있는 것 같지만 매우 중요한 차이가 있습니다. FTC는 AI 생성 리뷰가 ‘가짜 리뷰’에 대한 정의에 속한다는 것이 분명합니다. 반면에 CMA는 109-PANA 초안 지침에 따라 ‘AI’, ‘인공 지능’또는 ‘LLM’이라는 단어를 언급하거나 언급하지 않습니다. 디지털 시장에서 고객의 권리와 경쟁을 보호하는 것을 목표로하는 DMCC도 행동하지 않습니다.
영국의 규제 당국은 높은 확률을 AI 작성 가짜로 점수하는 리뷰를 정의 했습니까? 말하기 어렵습니다. 만약 그들이 조만간 그렇지 않으면, 이것은 크고, 내가 믿는 것에 직면 할 수있는 큰 기회가 될 수 있습니다. 그들이 그렇게한다면, 더 명확성이 절실히 필요합니다.
Pangram Labs의 공동 창립자이자 CEO.
AI 고객 신뢰가 깨질 수 있습니다
AI 생성 검토의 확산은 고객 검토 시스템에 대한 신뢰를 한 번에 한 번에 해칠 가능성이 높습니다. 아마존은 검토 기능을 소개 한 최초의 RET Naline 소매 업체 였지만 이제 시스템은 System Chatgupt, Cloud 및 Gemini와 같은 대규모 언어 모델 Dello (LLM)에 의해 위협을 받았습니다. 그리고이 e-ce murse는 거인과 더 넓은 산업에 해로울 수 있습니다.
Pangram Labs의 우리의 사명은 다가오는 강력한 AI 모델의 물결로 인한 새로운 문제를 줄이고 세계에서 긍정적이 될 수 있도록하는 것입니다. 따라서 우리는 연구원들에게 Amazon.com에서 AI에서 생성 된 리뷰를 보여주는 척도를 조사하도록 위임하고 우리를 놀라게했습니다.
우리는 미용, 아기, 건강, 장치 및 가구를 포함하여 10 개 범주로 500 개의 베스트셀러 제품에 대한 약 30,000 개의 고객 리뷰를 분석했습니다. 그리고 우리는 AI 생성 고객 리뷰의 광범위한 증거를 발견했습니다.
베이비 제품은 LLMS에 포함 된 3,037 개의 리뷰 중 AI 생성 리뷰 -5.2%를 가질 것으로 보입니다. 이것은 플랫폼의 주요 서비스에 따라 “지구 최대의 아기가 목록”을 사용하는 부모에게 제안입니다. 플랫폼의 주요 서비스에 따라 Napis, 와이프 및 공식과 같은 중요한 공급을 신속하게 제공하기위한 플랫폼의 주요 서비스에 따라.
‘뷰티’와 ‘웰빙 및 이완’카테고리는 각각 5%와 4.4%에 가까운 2 위와 3 위를 따릅니다. 이 범주의 영향력은 강력하고 확립되고 도전적인 브랜드가 구매자의 관심을 끌기 위해 포화 시장에서 경쟁합니다.
정원을 위해 구매하는 경우 상위 50 개 판매 제품에 대한 AI 생성 리뷰를 견딜 수 있습니다.
AI 생성 리뷰가 증가 할 가능성이 높습니다
AI 대 인간이 작성한 리뷰의 전체 비율은 생산 범주의 5% 이상에서 매우 낮았지만 (여전히 논쟁 할 것입니다) AI를 사용하여 긍정적 인 리뷰가 작성 될 가능성이 높으며 부정적인 리뷰는 인간이 될 가능성이 있음을 발견했습니다. 연구에서 확인 된 AI 생성 리뷰와 비교하여 74% 56% 비이 IA 리뷰와 비교했습니다. 10% AI 생성 리뷰만이 1 성급 대 21% 비 IA 리뷰였습니다.
또한, 리뷰의 93%가 완전하거나 부분적으로 생성 된 ‘검증’이었다. 이는 합법적 인 구매자가 출판한다는 것을 의미하며, 아마존의 승인 스탬프가 무결성과 신뢰성을 높이기 위해 승인을 받았습니다.
LLM이 더 널리 사용 가능하고 사용하기에 더 저렴 해짐에 따라 생성 된 리뷰 문제는 크게 커질 것이므로 곧이를 해결하는 것이 중요하며 소매 업체는 이제 조치를 취하고 있습니다.
AI 도구는 기존 검토 데이터를 분석하여 원래 고객 응답을 몇 초 만에 모방하는 새로운 인간과 같은 컨텐츠를 생성합니다. 경우에 따라 판매자는 제품의 별 등급을 높이고 구매자의 구매 결정에 영향을 미치기위한 것입니다. 특히 공식 소비자 응답이 흩어 지거나 과도한 부정적인 경우. 그들은 기존의 긍정적 피드백을 사용하거나 LLMA가 제품의 이점 및 고유 한 기능과 같이 복사하거나 제공 해야하는 정보를 바탕으로 검토를 요청하거나 요청합니다.
다른 경우, 소비자는 LLM을 사용하여 시간이 적거나 무엇을 말할 것인지에 대한 리뷰를 작성할 수 있습니다. 그러나 이것은 제품의 실제 경험을 잘못 나타내고 다른 사람들을 오도 할 수 있습니다. 이 관행에 악의적 인 의도가 없더라도 권장해서는 안됩니다.
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우리의 연구 결과는 또한 2023 년에 발표 된 Amazon의 AI 생성 고객 리뷰 하이라이트의 유용성이라고도합니다.이 최신 혁신은 소비자와 구매자의 정신을 포함하여 수백 또는 수천 개의 출판 된 리뷰를 한눈에 알 수있는 자세한 페이지에 짧은 단락을 제공합니다. Phony AI 검토 비율이 제품 페이지에서 증가하면 AI 개요는 본질적으로 쓸모가 없습니다.
모호하고 부정확 한 정보로 구매 Neline 구매 경험과 광범위한 인터넷을 보호하기 위해 Amazon을 포함한 규제 기관 및 플랫폼이 플랫폼에 게시 된 AI 생성 컨텐츠를 중지하기위한 대담한 조치를 취하도록 촉구합니다. 첫 번째 단계는 이것이 단지 성장할 문제라는 것을 인정하는 것입니다. 두 번째는 AI가 가짜 검토의 정의에서 생성되도록하는 것입니다. 제품 리뷰를 남기는 Amazon 고객 인 경우 LLM의 기능을 아웃소싱하지 마십시오.
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이 기사는 Meiladarpro의 전문 Insights Channel의 일부로 만들어졌으며 오늘날 기술 산업에서 최고의 마음을 포함하고 있습니다. 여기에 표현 된 견해는 저자의 견해이며 Hilladrapro 또는 Future Plc를 가질 필요는 없습니다. 더 많은 것을 찾는 데 관심이 있다면 여기에서 :
