- Instacart прекращает испытания ценообразования на основе искусственного интеллекта после критики пользователей.
- Исследование подтвердило наличие разных цен на одни и те же товары в рамках одного магазина, что вызвало расследование Федеральной торговой комиссии США.
- Instacart обязалась показывать одинаковые цены для всех покупателей в рамках одного магазина и больше не будет применять технологию Eversight для тестирования цен.
Американская платформа доставки продуктов Instacart объявила о завершении экспериментов с динамическим ценообразованием, основанным на алгоритмах искусственного интеллекта. Компания отозвала используемую технологию Eversight, приобретённую в прошлом году, после того как ряд покупателей заметили расхождения в ценах на одинаковые товары в одном и том же магазине.
Изначально идея заключалась в тестировании моделей ценообразования, которые позволяли бы розничным партнёрам адаптировать цены на основании AI-аналитики. Однако по результатам независимого исследования организаций Groundwork Collaborative, Consumer Reports и More Perfect Union стало очевидно, что подобные практики приводят к присутствию нескольких ценовых вариантов на одни и те же позиции. Этот факт вызвал серьёзное общественное и законодательное внимание, включая обращение сенатора Чака Шумера в Федеральную торговую комиссию (FTC), которая в свою очередь инициировала официальное расследование.
В итоге Instacart приняла решение отказаться от проведения подобных тестов, подчёркивая, что цены теперь будут едиными для всех покупателей в конкретном магазине без вариаций в зависимости от личных параметров или поведения пользователей. Компания также отметила, что испытания цен не основывались на данных о спросе, предложении или демографических характеристиках клиентов.
Ранее платформа достигла соглашения с FTC на сумму 60 миллионов долларов по претензиям, связанным с введением в заблуждение относительно условий бесплатной доставки. Этот случай иллюстрирует общий тренд усиления контроля со стороны регулирующих органов над алгоритмическими методами ценообразования и предлагает пример, как компании вынуждены балансировать между инновациями и доверием потребителей.
Следует отметить, что аналогичные проблемы с алгоритмическим ценообразованием наблюдаются в других сферах: недавно в Нью-Йорке вступил в силу закон, запрещающий использование подобных систем при установлении арендной платы, при этом разработчик AI-программ для рынка недвижимости пытается оспорить эту норму в суде. Таким образом, регулирование алгоритмов, влияющих на цены и условия для потребителей, становится заметной и актуальной темой для законодательной политики США.
