Amikor a kilencvenes évek elején, immár 30 éve elkezdett terjedni az internet és vele együtt a honlapok, nagyon gyorsan megjelentek az elektronikus kereskedelmi szolgáltatások, online kereskedőoldalak is. A kezdeti online kereskedőoldalaknak kihívás volt átcsábítani a vásárlókat az online térbe. Két területen tudtak jelentős előnyöket kínálni, az egyik az árkedvezmények, a másik pedig az ajánlórendszerek. Sokkal több termék közül lehetett választani, mint egy fizikai boltban, és a keresési előzmények, illetve megvásárolt termékek alapján új, más vagy kiegészítő termékeket tudtak javasolni, ösztönözve a további vásárlást és kiszolgálva a fogyasztó kényelmét. A későbbi évtizedekben a személyre szabás – mint a kényelem és a lekötés eszköze – az online kereskedelem fő trendje maradt, és ugyanezeket a megoldásokat alkalmazták a hírfogyasztás befolyásolására is. Az elmúlt évtizedekben megszoktuk az ajánlórendszereket, melyek kényelmesebbé, hatékonyabbá teszik az életünket, azonban nem feledkezhetünk el torzító hatásukról sem.

Két fontos körülményt mindig tartsunk észben, amikor elfogadjuk egy szolgáltatás javaslatát (legyen ez akár javasolt útvonal, vásárlandó termék vagy elolvasandó hír):

• nagyon jó dolog, amikor a szolgáltatás javaslatot tesz, de ne feledjük, nem az összes jó lehetőséget kínálja fel, hanem azokat, amikért valaki fizetett, hogy megjelenítse nekünk. A mi viselkedésünk a kereslet, de a kínálat az sosem teljes. Fontos döntések meghozatala előtt érdemes más keresőben, más szolgáltatásban is utánanézni, olvasgatni, legrosszabb esetben megerősít minket a kezdeti döntésünkben.
• az ajánlórendszerek azokon az adatokon alapulnak, amit a múltban tettünk, amilyen könyveket olvastunk, amilyen zenéket hallgattunk stb. Természetszerű viselkedésük, hogy próbálnak meg- és kiismerni bennünket, és ezek alapján kiszolgálni az igényeinket. Ezzel azonban csökkentik az új dolgok megismerésének esélyét, a hírfogyasztásban például más emberek véleményének megismerését, de akár új hobbik felfedezésének is gátat szabhat. Az ajánlórendszerek kiválóak a kényelmi buborék kiépítésében, de rosszul teljesítenek a jövő formálásában.

Viszonylag egyszerű trükkökkel könnyen feloldhatjuk ezeket a kényelmi buborékokat úgy, hogy közben az értékük megmaradjon számunkra. Időnként próbáljunk ki másik szolgáltatást, nézzük meg annak választékát, keressünk egy másik böngészőben. Ha kaptunk egy javaslatot, keressünk annak utána máshol, hogy ott mennyiért kínálják. Ha olvasunk egy meglepő hírt, akkor nézzük meg, más weblapokon mit írnak róla.

Sokszorosan igaz ez napjainkban, amikor a mesterséges intelligencia alapú ajánlórendszerek térhódítása zajlik. A mesterséges intelligenciák működését érdemes három részre bontanunk:

• az adatok az MI szemei, ezeken keresztül érzékeli a világot;
• a statisztikai algoritmusok, melyek közül egyre több már az öntanuló és öntanító;
• illetve a kimenet, az ajánlások, javaslattételek.

 A működési logika hasonló az eddigi ajánlórendszerekéhez, viszont a képességei sokszorosára nőnek. Gyorsabban, több adattal, egyre okosabb előrejelzéseket képes adni. Az eddig rendszerek a meglévő adatokon alapultak, egy jól kidolgozott MI-alapú rendszer már olyan termékeket is nagy biztonsággal tud ajánlani, amire nem is kerestünk rá, vagy nem szerepelt az előzményeink között. A különböző adatok kombinálásával új területeken is tud javaslatot tenni. Ezt már működésben is érezhetjük, például sokan érzik úgy, mintha a Facebook lehallgatná őket, olyan reklámokat kapnak, melyekre nem is kerestek rá, csak beszélgettek róla valakivel. Nincs szó lehallgatásról, az hatalmas informatikai igényű, néhány adatunk, illetve ismerőseink adatainak kombinálásával érik el ezt a hatást.

 Meg kell tanulnunk és értenünk a mesterséges intelligenciák működését annak érdekében, hogy az ajánlórendszereik eredményei csak a javunkat szolgálják. Mindig kérdezzünk rá magunkban, hogy milyen adatokon alapul az adott javaslat, milyen változók alapján számolt, és mindig gondoljuk végig, hogy a javaslat, amit tesz, valóban a legjobb-e számunkra.

 Csodálatos lehetőség lesz, amikor az egészségügyben saját adatainkkal segíthetjük a gyógyítás folyamatát, a célzott gyógyszerezéssel évente 20 ezer ember életét meg lehet menteni Magyarországon. De amikor majd igénybe vesszük ezt a szolgáltatást, gondoljuk végig, hogy pontos adatokat rögzített-e a készülékünk, jól mértünk-e. A számítások során melyik adatot hogyan értékeli a rendszer, és a végén pedig sose feledjük, hogy javaslatokat, nem döntéseket kapunk kézhez.

 Egy útvonaltervező mindig a lehető leghatékonyabb utat fogja javasolni számunkra. De egy nyaralás esetében nem biztos, hogy az tartalmazza a legtöbb élményt, vagy gyengébb vezetők számára lehet, hogy nem az a legkényelmesebb, legjobban vezethető útvonal. Adjuk meg saját preferenciáinkat, változóinkat, hangoljuk saját képünkre ezeket a rendszereket, úgy egyre sikeresebben fogjuk használni őket.

 A mesterséges intelligenciák hű társaink lesznek és elősegítik az emberi jólétet. Lássuk meg bennük a lehetőséget, de a tévedés, torzítás kockázatait is, hiszen egyre kritikusabb rendszerekben fogunk támaszkodni rájuk. Két alapszabály a kihívások többségén átsegít minket:

• akkor használjuk az eszközt, ha célunk van vele, és használjuk okosan. Akkor megsokszorozza képességeinket. Ha céltalanul használjuk, termékké válunk.
• minden ajánlórendszer esetében a felkínált lehetőségeket a kínálat határozza meg, azoké, akik az adott szolgáltatásnak fizettek, hogy őket jelenítse meg. Csak akkor látjuk a teljes választékot, ha máshol is utánanézünk.

Szerző: onlineplatformok.hu