Компания Amazon заявила, что использует все более сложные инструменты искусственного интеллекта для борьбы с поддельными отзывами и неаутентичными комментариями на своей торговой площадке.
Ведущая мировая торговая площадка электронной коммерции уже много лет борется с брокерами фальшивых отзывов, и недавно это вылилось в судебный иск против NiceRebate.com, брокера фальшивых отзывов, нацеленного на британских покупателей.
Дхармеш Мехта (Dharmesh Mehta), глава команды Amazon по работе с клиентами, заявил: "Мы агрессивно боремся с брокерами отзывов", и сообщил, что Amazon приняла судебные меры против 94 таких мошенника по всему мируВ том числе в США, Китае и Европе.
В 2022 году компания Fakespot, созданная для выявления фальшивых отзывов, проанализировала 720 миллионов отзывов и подсчитала, что некоторые из них 42% были подделкой в каком-то смысле.
Почти каждый, кто изучал отзывы на Amazon, наверняка сталкивался с подозрительными отзывами, которые интуитивно кажутся фальшивыми. Многие отзывы - это проплаченные рекомендации, направленные на повышение рейтинга продавца или саботаж конкурирующей компании.
Amazon инвестирует в модели машинного обучения (ML), способные анализировать тысячи точек данных, чтобы помочь выявить мошеннические отзывы. ИИ-модель оценивает различные факторы для определения вероятности того, что отзыв является поддельным, такие как связь автора с другими онлайн-аккаунтами, активность при входе в систему, история отзывов и необычное поведение.
Amazon также преследует группы в социальных сетях, созданные для торговли отзывами. В 2022 году Amazon выявила более 23 000 групп в социальных сетях, в которых состояло более 46 миллионов участников, занимавшихся распространением фальшивых отзывов.
Многочисленные исследовательские проекты были направлены на борьбу с фальшивыми отзывами с помощью методов искусственного интеллекта, основанных на обработке естественного языка (NLP).
Например, одно исследование в 2022 году использовали GPT-2 для обучения классификатора поддельных отзывов, который превзошел людей.
Мехта заявил: "Мы используем машинное обучение для поиска подозрительных аккаунтов, чтобы отследить взаимосвязь между покупательским аккаунтом, оставляющим отзыв, и человеком, продающим этот товар. Благодаря сочетанию тщательной проверки, передового машинного обучения и искусственного интеллекта мы можем предотвратить попадание фальшивых отзывов к покупателю".
Как искусственный интеллект обнаруживает фальшивые отзывы
Если вы когда-нибудь читали рецензию и думали: "Это выглядит фальшиво", то это практически доказывает, что ИИ может делать то же самое. Есть сигналы и признаки, которые вы улавливаете, и ИИ тоже может их усвоить.
ИИ может использовать НЛП для анализа таких факторов, как излишняя пунктуация, плохая грамматика, чрезмерно негативные или позитивные тона, что также называется анализом настроения. Однако выявление фальшивых отзывов - это не просто так, и если Amazon не определит строгие критерии, то рискует удалить подлинные отзывы.
Другие методы включают анализ того, на какие виды товаров поступают фальшивые отзывы, время, когда оставляются фальшивые отзывы, и поступают ли общие 5-звездочные отзывы с одного и того же аккаунта.
Конечно, никто лучше Amazon не сможет проанализировать эти данные, поэтому возникает вопрос: почему эта проблема так велика (или даже больше), чем когда-либо?
Как бы Amazon ни стремилась укрепить доверие, удаляя фальшивые отзывы, поддерживать большие объемы все Отзывы отвечают их интересам.
Как Сауд Халифа из Fakespot говоритЕсли бы компания Amazon удалила 100 процентов фальшивых отзывов, она потеряла бы сотни миллиардов акционерной стоимости".
