Các hệ thống học máy gặp trục trặc khi hành vi người dùng thay đổi do dịch COVID-19.

Three asian people wearing mask standing distance of 1 meter from other people keep distance protect from covid-19 viruses and people social distancing Premium Photo

Kể từ khi bùng phát đại dịch COVID-19, xu hướng mua sắm của mọi người dần thay đổi. Các mặt hàng bán chạy nhất trên Amazon.com không còn là sạc điện thoại và Lego nữa, mà chuyển thành giấy vệ sinh, khẩu trang, nước rửa tay, khăn giấy, bình xịt khuẩn, khăn lau, khẩu trang N95,…

Biểu đồ dưới đây cho thấy top 10 từ khoá được tìm kiếm nhiều nhất trên Amazon.

Chỉ trong năm ngày, đại dịch đã làm thay đổi hoàn toàn chuỗi cung ứng bán lẻ. Trên trang Amazon ở Ý, số đơn đặt hàng các sản phẩm thiết yếu tăng vọt. Theo sau là các điểm nóng COVID-19 khác như Tây Ban Nha, Pháp, Canada, Mỹ, Vương quốc Anh và Đức.

Điều này gây nên ảnh hưởng không nhỏ cho các hệ thống sử dụng AI, khi các thuật toán quản lý hàng trong kho, phát hiện gian lận, tiếp thị,… bắt đầu trục trặc. Các hệ thống học máy Machine Learning vốn dựa trên hành vi thông thường của con người, nay gặp khó khăn khi những hành vi thay đổi.

Rajeev Sharma – Phó Chủ tịch công ty Pactera Edge cho biết, tuy hệ thống Machine Learning được thiết kế để thích nghi với thay đổi, nhưng hầu hết chúng rất dễ bị tác động. Các hệ thống này có thể bị trục trặc khi dữ liệu đầu vào khác xa so với dữ liệu chúng được đào tạo trước đây. Ông nhấn mạnh AI là một “bộ máy biết thở và sống”, cần được quan tâm và chăm sóc.

Sharma đã có cuộc trò chuyện với những công ty đang gặp khó khăn khi ứng dụng AI. Trong đó, một công ty chuyên cung cấp nước sốt và gia vị cho các nhà bán lẻ ở Ấn Độ cho biết, do các đơn đặt hàng tăng vọt bất thường, phá vỡ các thuật toán dự đoán, hệ thống quản lý hàng hoá tự động liên tục gặp lỗi.

Một công ty gặp khó khăn khác là công ty sử dụng AI nhằm đánh giá độ phổ biến của các bài báo, dựa trên kết quả đó để đưa ra các đề xuất đầu tư mỗi ngày. Nhưng tại thời điểm này, tin tức trở nên ảm đạm hơn, các đề xuất đưa ra cũng bị sai lệch ít nhiều. Một công ty phát trực tuyến khác cũng gặp vấn đề với các thuật toán đề xuất do có lượt đăng ký tăng đột ngột. Công ty sử dụng học máy để đề xuất nội dung phù hợp và được cá nhân hóa cho người xem để họ tiếp tục quay lại. Nhưng những thay đổi đột ngột trong dữ liệu khiến các đề xuất của hệ thống trở nên kém chính xác hơn.

Những vấn đề trên phát sinh là do nhiều doanh nghiệp chưa biết cách duy trì các hệ thống Machine Learning của mình. Các doanh nghiệp cần mời những chuyên gia đầu ngành tham gia đào tạo lại hệ thống để khắc phục.

Theo Sharma, sự phát triển của AI gắn liền với các sự kiện quan trọng như: Đại suy thoái diễn ra vào những năm 1930, Thị trường chứng khoán sụp đổ vào ‘Thứ Hai Đen tối’ năm 1987 và cuộc khủng hoảng tài chính 2007-2008. Vì vậy, đại dịch COVID-19 có thể được coi là nhân tố hoàn hảo để xây dựng các mô hình học máy tốt hơn.

David Excell, nhà sáng lập của Featurepace – công ty sử dụng AI để phát hiện gian lận thẻ tín dụng, cho biết hệ thống học máy sẽ gặp trục trặc khi dữ liệu đầu vào không giống dữ liệu hệ thống được đào tạo. Tuy nhiên, ông thấy rằng AI không bị ảnh hưởng quá nhiều bởi đại dịch. Mọi người vẫn mua đồ trên Amazon và đăng ký Netflix như trước đây, chỉ là họ không mua các món hàng xa xỉ hay chi tiêu ở trang mới.

Phù hợp với hoàn cảnh

Phrasee – một công ty AI khác tại London – sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy để giúp khách hàng tạo tin nhắn quảng cáo trên email và Facebook. Công ty cần đảm bảo sản phẩm của mình đạt đúng yêu cầu của khách hàng và phù hợp với hoàn cảnh. Công ty áp dụng AI để tạo ra nhiều cụm từ khác nhau và chọn ra những cụm từ tốt nhất thông qua một mạng lưới thần kinh. Tuy nhiên, để tránh những lỗi ngôn ngữ từ hệ thống, các nhân viên của Phrasee luôn túc trực kiểm tra dữ liệu đầu ra, đầu vào của hệ thống.

CEO của công ty Parry Malm cho biết, người dân không muốn trở nên lo lắng và sợ hãi khi xem quảng cáo. Vì vậy, khi dịch COVID-19 bùng phát, Phrasee bắt đầu lọc ra ngôn ngữ bổ sung và tránh sử dụng các cụm từ nhạy cảm liên quan đến COVID-19. Công ty đã cấm các cụm từ như “going viral” (lan truyền), các từ liên quan đến các hoạt động tiêu cực như “party wear” (trang phục dự tiệc). Công ty thậm chí cho loại bỏ các biểu tượng thể cảm xúc thái quá, các thuật ngữ có thể gây lo lắng như “OMG, chuẩn bị, dự trữ, cố lên”.

Amazon là công ty đứng đầu trong ngành bán lẻ. Công ty này đang hỗ trợ cho 2.5 triệu người bán hàng trên trang web và điều chỉnh thuật toán của mình để đáp ứng nhu cầu mua sắm của khách hàng.

Trước đây, hầu hết người bán hàng trên Amazon đều dựa vào công ty để thực hiện đơn hàng. Người bán trữ hàng trong một kho hàng của Amazon, và Amazon đảm nhận tất cả các hoạt động hậu cần, giao hàng và xử lý hàng trả lại. Amazon giúp người bán có đơn đặt hàng. Ví dụ, nếu bạn muốn mua Nintendo Switch, kết quả sẽ xuất hiện ở trên cùng với nút “Thêm vào giỏ hàng” nổi bật.

Tuy nhiên, với lượng mua sắm tăng vọt hiện nay, để tránh cho kho hàng bị quá tải, Amazon điều chỉnh thuật toán nhằm khuyến khích người bán tự xử lý đơn hàng của mình.

Thị trường biến động

Các điều chỉnh về thuật toán của Amazon ảnh hưởng lớn với các thuật toán người bán sử dụng để quảng cáo trực tuyến. Quyết định sử dụng bao nhiêu thuật toán đều dựa vào số tiền người bán có thể chi trả và vị trí trên trang. Có rất nhiều cách để dự đoán hành vi của khách hàng như: dựa vào dữ liệu về các đơn hàng trước đây hay lịch sử hoạt động.

Nhân tố quyết định để khách hàng lựa chọn sản phẩm của bạn là thời gian giao hàng nhanh. Nếu bạn giao hàng không nhanh bằng các cửa hàng online khác, bạn cần chi nhiều tiền hơn cho quảng cáo. Nhưng nếu bạn biết đối thủ cạnh tranh của mình đã hết hàng, thì bạn chỉ cần chi ít tiền chạy quảng cáo hơn.

“Tất cả những điều này chỉ có thể với một nhóm chuyên dụng giữ các tab trên mọi thứ”, Cline nói. Ông nghĩ rằng tình hình hiện tại là một cách “mở mắt” cho nhiều người nghĩ rằng tất cả các hệ thống tự động có thể tự chạy. “Bạn cần một đội ngũ khoa học dữ liệu, người có thể kết nối những gì đang diễn ra trên thế giới với những gì đang diễn ra trên các thuật toán”, ông nói.

Trước tác động tiêu cực của dịch COVID-19, chúng ta cần phát triển một hệ thống AI mới, tốt và linh hoạt hơn. Đặc biệt, các công ty cần có đội ngũ khoa học dữ liệu cho riêng mình, để có thể hiểu hơn về biến động của các thuật toán cũng như tình hình đang diễn ra trên thế giới.

Theo Technology Review

Tin liên quan: