Аналитики призывают бизнес готовиться к нашествию миллиардов новых покупателей — роботов. Они будут вести себя не так, как люди, и тот, кто первым сумеет с ними договориться, заработает триллионы долларов, считает Gartner. Их называют «машинами-покупателями» (machine customers) или «кастоботами» (custobots). В начале декабря TechCrunch протестировал ИИ-покупателя от компании Perplexity.
В лабиринте «темных шаблонов»
«Гномьи магазины процветали, а все потому, что не забывали первое правило торговли. Оно звучит так: у меня есть товары, а у покупателя — деньги. Я должен получить деньги. К сожалению, это означает, что покупатель должен получить мой товар… Я должен совершить продажу любым способом, исключая прямое физическое насилие. В противном случае я понапрасну занимаю свое место», — иронически сформулировал суть торговли британский писатель Терри Пратчетт в своей книге «Незримые академики».
Традиционной торговле издавна известно множество хитрых приемов рекламы и маркетинга. Например, первый товарный знак был зарегистрирован в США в 1870 году.
Однако в эпоху интернета онлайн-торговцы разработали новый инструмент — широчайший набор так называемых «темных шаблонов» (dark patterns), которые призваны действовать именно в соответствии с первым правилом торговли Пратчетта — любыми способами убедить вас немедленно совершить покупку на, возможно, не самых выгодных условиях.
Это могут быть дополнительные сборы за доставку, которые появляются в вашей корзине в самый последний момент, или счетчики обратного отсчета времени, которые уверяют, что до конца распродажи осталось всего 15 минут. Не последнюю роль играют сообщения о мнимом дефиците:«250 других пользователей просматривают этот товар!» или «добавлено в корзину 500 человек», перечисляет CNN.
Это не говоря уже о фальшивых отзывах, всяческих «бесплатных» подписках, которые вдруг становятся платными, или старом добром трюке — большой «скидке» с изначально завышенной цены.
«Темным шаблонам» посвящены целые научные работы, а исследователь и общественный активист Гарри Бригналл с 2010 года ведет базу данных таких уловок, в которой у него уже 575 экземпляров от ведущих компаний, среди которых лидируют Google, Amazon и Facebook.
В качестве средств противодействия портал Vox предлагает не спешить, внимательно анализировать все конкурирующие предложения, прибегать к независимым источникам информации и не ходить в интернет-магазины пьяным. Но и это помогает не всегда. Невозможно всю жизнь постоянно быть настороже, признает автор колонки Vox о «темных шаблонах» Эмили Стюарт.
Многим, полагаю, знакомо это чувство, когда пошел на маркетплейс купить пару носков, а в итоге у тебя теперь занимают место в квартире умная колонка, шаговый тренажер и машинка для стрижки волос в носу.
При таком разнообразии уловок неудивительно, что некоторые люди впадают в зависимость от онлайн-шоппинга, которую психологи рассматривают как разновидность интернет-зависимости.
В любом случае, даже вполне рациональный визит на маркетплейс может быть не менее утомительным, чем реальный поход в торговый центр. Столько факторов приходится анализировать, избегая различных ловушек «темных шаблонов».
Аналитическая компания Gartner предполагает, что вскоре это изменится — вместо людей за покупками пойдут роботы.
Эпоха кастоботов
В настоящее время уже существуют более 13 миллиардов подключенных к интернету вещей (IoT) устройств, которые потенциально могут выступать в роли покупателей, и, по прогнозам Gartner, к 2028 году их число возрастет до 15 миллиардов. А к 2030 году 15-20% всех покупок будут делать машины, отмечает CNBC.
В качестве примера можно привести принтеры Lexmark, которые сами по мере надобности заказывают себе новые картриджи и другие расходные материалы. «Ежедневно без вмешательства человека отправляется несколько тысяч картриджей», — рассказал CNBC технический директор Lexmark Вишал Гупта.
Аналогичным образом технология Amazon Dash Replenishment позволяет производителям встраивать в свои устройства датчики, которые могут оценивать запасы расходных материалов и автоматически пополнять их, заказывая через умную колонку Alexa. Функции доступны для пылесосов, стиральных машин, кофеварок, кондиционеров и так далее. Та же Alexa уже умеет по запросу пользователя оплачивать коммунальные счета.
Но это только первые шаги и покупки строго ограниченного ассортимента в определенном магазине. Однако постепенно машины-покупатели будут обретать все больше самостоятельности, прогнозирует Gartner.
Нам-то, конечно, хотелось бы, чтобы наш машинный представитель выполнял гораздо более продвинутые задачи. Что-то вроде: «Купи мне в надежном магазине с хорошими настоящими отзывами новейший смартфон такой-то марки с памятью не менее 512 гигабайт, цвет электрик. По минимальной с учетом всех скидок и акций цене, но при обязательном условии доставки не позже 15 часов в эту пятницу. А, и чехольчик силиконовый прозрачный к нему не забудь, да так, чтобы они с телефоном прибыли ко мне в один день. В пятницу утром напомни о доставке».
Очевидно, ИИ-покупатель вряд ли поддастся на «темные шаблоны» и другие трюки, рассчитанные на человеческие слабости — невнимательность, внушаемость, эмоциональность, стремление быть как все, веру в рекомендации знаменитостей и многое другое.
«Люди страдают от манипулятивных стратегий ценообразования, подталкивающих их к неоптимальному выбору. Они страдают от необходимости принятия слишком большого количества решений в день, разнообразие опций их утомляет и приводит к разочарованию. Клиенты-машины способны всего этого избегать», — описывает будущее Стивен Уоттс в блоге компании облачной кибербезопасности Splunk (в 2024 году ее купила Cisco).
По его мнению, машины-покупатели будут эффективными и методичными, наблюдательными, неутомимыми, рациональными и полагаться на огромные объемы данных.
Это в идеале. На практике все может оказаться несколько сложнее.
ИИ под прикрытием
В начале декабря портал о стартапах и технологиях TechCrunch решил протестировать ИИ-бота для покупок, запущенного компанией Perplexity. Эта компания специализируется на интернет-поиске с помощью ИИ, и у нее неплохо получается: как написал на днях ее сооснователь и гендиректор Аравинд Шринивас, за этот год Perplexity выросла с 2,5 млн поисковых запросов в день до 20 млн. У Google их, для сравнения, свыше 8 млрд в день, Perplexity есть куда расти.
И вот для своих платных пользователей в США Perplexity решила предоставить возможность ИИ-поиска по маркетплейсам с покупкой приглянувшихся товаров в один клик (все нужные формы заполняет ИИ).
Звучит неплохо, но, судя по отчету журналистов, пока функция работает не гладко, мягко говоря. Одна попытка купить через Perplexity зубную пасту Crest на сайте супермаркета Walmart провалилась — сервис принял платеж, но через два часа сообщил, что покупка не удалась, так как паста закончилась. Вторая попытка спустя восемь часов была подтверждена как успешная.
«В целом, использование торгового агента Perplexity сегодня кажется более сложным, чем покупка чего-либо на Amazon», — констатировал автор статьи Максвелл Зефф.
Видимо, дело в том, что Perplexity сканирует сайты маркетплейсов и, судя по всему, делает это не в режиме реального времени, так что некоторые предложения к моменту оформления покупки теряют актуальность.
Кроме того, в Perplexity отказались комментировать, знали ли розничные торговцы, такие как Walmart, что их продукты появляются в ИИ-приложении, пишет Зефф.
Иными словами, маркетплейсы могут быть вовсе не в восторге от того, что какие-то ИИ сканируют их сайты и выбирают лучшие для покупателя предложения (а не те, за которые маркетплейс получил от продавца плату за продвижение, например). Получается, бескомпромиссно стоящий на стороне покупателя кастобот ни продавцам товаров, ни самим маркетплейсам вовсе не нужен. И даже наоборот — рушит отработанные бизнес-схемы.
В таком случае единственный для машинного покупателя способ спокойно заходить на маркетплейсы — имитировать человека, отмечает TechCrunch. Именно этому обучают свои ИИ такие компании как Rabbit и Anthropic. Они могут различать экран и нажимать на нем все необходимые кнопки и чекбоксы. Более того, гендиректор Rabbit Джесси Лю уверен, что и решение задачек CAPTCHA (тестов, чтобы отличить человека от компьютера) для современных ИИ не составит труда.
Компания Gartner разработала график «цикла хайпа», через который проходит любая новая технология. Все начинается с «триггера инноваций», когда возникает перспективная идея, потом настает «пик завышенных ожиданий», за ним закономерно следует «котлован разочарования», потом начинается медленный подъем на «склон просвещения», и наконец, зрелая технология выходит на «плато продуктивности».
Машины-покупатели, по оценке Gartner, в 2023 году еще даже до «пика завышенных ожиданий» не добрались. Так что у них впереди довольно долгий путь, полный взлетов и падений.
А так хочется, черт возьми, послать уже кого-нибудь умного в утомительный интернет-марафон за подарками — Новый год же скоро.
