Pakketyveri er steget kraftigt i USA, og leveringsfirmaet UPS bruger kunstig intelligens til at bekæmpe denne voksende tendens.
Hvert år bliver flere hundrede millioner pakker stjålet uden for døren hos de tiltænkte modtagere. Da Amazon og andre detailhandlere sender milliarder af pakker hvert år, er det upraktisk at få modtagerne til at kvittere for levering hver gang, så de fleste bliver efterladt på verandaen.
UPS bruger AI og maskinlæring til at behandle enorme mængder data om leveringsadresser for bedre at kunne forstå, hvilke adresser der er mere udsatte for piratkopiering end andre.
Ved at analysere historiske data med maskinlæringsalgoritmer er UPS i stand til at tildele en værdi til risikoen for at efterlade en pakke ved døren til en leveringsadresse. Delivery Confidence Score går fra 0 til 1000, hvor 1000 er helt sikkert, og nul næsten garanterer, at pakken bliver stjålet.
API'en integreres med en forhandlers checkout-proces og kan anbefale et afhentningssted eller afhentning i butikken, hvis adressen anses for at være højrisiko.
UPS kørte en indledende test af sin API med Costco og tilbyder nu adgang til API'en. DeliveryDefense API fra $3.000 pr. måned. Det lyder af meget, indtil man regner på værdien af de pakker, som forhandlerne skal erstatte.
En undersøgelse fra Security.org viste, at den gennemsnitlige værdi af stjålne pakker i 2022 var omkring $50. Gang det med de 260 millioner pakker, der blev stjålet fra amerikanske verandaer i 2022, og prislappen virker som en god handel.
UPS planlægger at tilbyde en løsning på $99/måned til mindre detailhandlere i næste måned.
Hvad gør en adresse risikabel?
Hver gang man slipper AI løs på en masse data, er der en risiko for, at den iboende bias bliver fremhævet. UPS gav ikke mange detaljer om, hvordan AI'en tildelte risikoscoren, men de sagde, at det ikke blev gjort på baggrund af et specifikt område.
UPS siger, at datasættet består af et udsnit af milliarder af datapunkter fra 2 års indenlandske UPS-data, og at dataretfærdighed var indbygget i modellen.
En talskvinde for UPS sagde, at scoringen var fokuseret "udelukkende på leveringskarakteristika". Der blev givet et eksempel med to tilstødende boligblokke, hvor den ene havde et sikkert postrum med en boks og en kæde af ansvar, mens den anden ikke havde det.
Kriminalitet er forskellig fra område til område, men i dette tilfælde er AI-appen mere detaljeret og fremhæver et specifikt hus som værende i fare for at blive angrebet af tyve.
Hvis leveringsfirmaer bruger AI på denne måde, så gør private og statslige sikkerhedsorganisationer det helt sikkert også.
Det er dejligt, at AI gør os mere sikre og hjælper os med at undgå besværet med at få stjålet vores pakker, men til hvilken pris? Den skævheder i dataden måde, den indsamles og bruges på, og den Overvågningsaspekterer spørgsmål, vi bliver nødt til at forholde os til.
