Amazon odpiera twierdzenia, że w Indiach jego bezkasową technologią Just Walk Out zarządzają ludzie, a nie sztuczna inteligencja. W wpis na blogu w środęgigant handlu elektronicznego nazywa te raporty „nieprawdziwymi” i twierdzi, że jego system napędza model uczenia maszynowego.
Zeszły tydzień, zaczęły krążyć raporty która twierdziła, że Amazon zatrudnia w Indiach około 1000 pracowników, którzy obserwują, jak ludzie robią zakupy i oceniają zakupy w sklepach, korzystając z technologii Just Walk Out. W raporcie stwierdzono, że pracownicy Amazona musieli sprawdzać około 700 na 1000 transakcji w 2022 r., co nie jest prawdą. rzadkość w świecie AI.
Chociaż Amazon upiera się, że raporty te są „błędne”, nie zaprzecza, że ludzie w ogóle nie są zaangażowani w ten proces. Zamiast tego Amazon twierdzi, że jego pracownicy mają za zadanie zamieszczać adnotacje wygenerowane przez sztuczną inteligencję i rzeczywiste dane dotyczące zakupów, aby ulepszyć system Just Walk Out – a nie uruchamiać całość. „Nie różni się to od innych systemów sztucznej inteligencji, w których przywiązuje się dużą wagę do dokładności i w których częstymi weryfikatorami są ludzie” – pisze w poście Dilip Kumar, wiceprezes AWS Applications.
Post Amazona również wydaje się to potwierdzać informuje, że firma się wycofuje w oparciu o technologię Just Walk Out. Okazało się, że klienci „wolą” korzystać Wózek Dash firmy Amazon, który w większych sklepach spożywczych automatycznie zlicza produkty po umieszczeniu ich w koszyku. Zgodnie z tymi ustaleniami Amazon twierdzi, że zaczął rozszerzać ofertę Dash Cart na zewnętrzne sklepy spożywcze i wszystkie sklepy Amazon Fresh.
Tymczasem Amazon twierdzi, że Just Walk Out lepiej nadaje się do sklepów z „wyselekcjonowanym wyborem” produktów i gdzie klienci mogą potrzebować tylko kilku artykułów. Amazon planuje uruchomić w 2024 r. „więcej małoformatowych sklepów Just Walk Out innych firm niż w jakimkolwiek roku wcześniej”. Nadal nie rezygnuje z wprowadzenia technologii bezkasowej do większych sklepów. Amazon twierdzi, że pracuje nad poprawą „opóźnień i dokładności, aby zapewnić szybsze i bardziej niezawodne paragony”, a także pracuje nad nowymi algorytmami i czujnikami.