2023-08-16
Amazon utiliza IA generativa para ofrecer a los clientes un resumen más rápido de las características de los productos.
Reducir los textos largos a lo esencial es una disciplina que desfila por los grandes modelos lingüísticos. Funciona con bastante fiabilidad, y Amazon confía lo suficiente como para aplicar esta capacidad a las reseñas de productos.
Los nuevos «aspectos destacados generados por IA» resumen los aspectos más importantes y las opiniones de los clientes más citadas de las reseñas escritas en un párrafo conciso en la página de detalles del producto, según ha anunciado la empresa. Esto podría ayudar a los compradores a obtener una visión general más rápida de un producto sin tener que leer todas las reseñas.
La IA también podrá destacar aspectos específicos a petición del usuario. Por ejemplo, si un usuario busca un producto por su facilidad de uso, podrá filtrar la aplicación por ese tema y recibir un resumen de las opiniones que se refieran a él.
Comienza el despliegue gradual en EE.UU.
Los resúmenes de reseñas de IA se están desplegando actualmente en la aplicación móvil de Amazon para clientes seleccionados de EE.UU.. Amazon planea recopilar comentarios y luego ampliar la función AI Highlights a más clientes y categorías.
Además, se espera que la IA ayude a identificar reseñas falsas, un problema que también está ganando terreno con la IA generativa, que permite falsificaciones rápidas y plausibles. Según Amazon, las reseñas destacadas generadas por IA solo accederán a un «corpus de reseñas de confianza de compras verificadas.»
Amazon no aborda los riesgos potenciales de la nueva función en el anuncio. El mayor riesgo parece ser que un modelo lingüístico podría reflejar de forma inexacta o incompleta o malinterpretar las reseñas de los clientes.
Además, la función de resumen podría manipularse fácilmente mediante el entrenamiento del modelo o, dependiendo del método de entrenamiento, podría estar inherentemente sesgada hacia un énfasis excesivo en los aspectos positivos y una relativización de las opiniones negativas o críticas, aunque sean válidas.
Por otro lado, el riesgo de generar información errónea debería ser menor en este contexto concreto: si los modelos lingüísticos se refieren a un conjunto fijo de contenidos, en este caso reseñas de productos, es menos probable que se produzcan las denominadas alucinaciones.
