拯救XR，蘋果力不從心
來源 | 光子星球撰文 | 文燁豪 編輯 | 吳先之 蘋果終于呈上了它的“答卷”。 北京時間6月6日凌晨，蘋果2023年全球開發(fā)者大會（WWDC）如期舉行。作為蘋果CEO庫克口中&ld
就離譜，都 2024 了，人工智能靠人工的戲碼還在上演。而且是類似 ATM 機背后坐真?柜員給你遞錢的那種！
當你走進一家超市，挑選完商品，無需人工、自助結賬，直接拿好東西走人，等待一段時間，AI 就能基于視頻識別出你選了哪些東西，然后把賬單發(fā)送過來，你只需點擊付款。
聽著是不是很方便？
“拿 1000 個印度人換來的”。
在攝像頭背后，有一個規(guī)模達千人的印度團隊，需要通過肉眼遠程查看顧客拿了什么商品。
好家伙，新的等式出現(xiàn)了：
AI=AnonymousIndians（姓名不詳?shù)挠《热耍浚浚?span style="display:none">3Ax28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com
這就是最近被曝光的亞馬遜無人超市“黑科技”。
它本來號稱使用 AI 技術，即拿即走、無需掃碼、事后扣款，完全自動化。適用于亞馬遜生鮮連鎖商店，從 2020 年開始在美國洛杉磯、芝加哥以及英國等地區(qū)推廣使用。
結果使用 4 年，真實面目是人類給 AI 打工。
“非常依賴人類的 CV”亞馬遜這個引發(fā)大吐槽的服務，叫做“Just walk out”。
它主打的就是節(jié)省顧客逛超市時等候結賬的時間。在 2016 年推出，號稱是完全由計算機視覺技術驅動，通過超市內(nèi)的監(jiān)控攝像頭和傳感器來追蹤人們離店時拿走的商品。
過去幾年里，44 家亞馬遜生鮮商店中，有 27 家支持了這一服務，還有一些有機食品連鎖店也支持。
不過當時這種模式就有一些小問題，顧客往往在離店幾小時后才能接收到賬單，因為人工要重新審核視頻，確保賬單正確。
據(jù) The Information 數(shù)據(jù)，直到 2022 年，每 1000 個“Just walk out”服務中，還有 700 個需要人工審核。
這遠遠沒有達到亞馬遜內(nèi)部本來的目標，1000 個 case 中僅有 50 個需要審核。
亞馬遜當然不承認該業(yè)務其實是靠人工來運轉，他們給出的解釋是：
機器學習的過程里，人工標注是必需的。當然如果 AI 實在無法判斷的時候，人工也有參與“一小部分”。
至于具體比例，就很值得玩味了。
不過，為啥這個偽人工智能會被揪出來呢？
還得從亞馬遜最近的大裁員說起。
亞馬遜剛剛公布的一波大裁員包括線下門店技術團隊，幾百個崗位被裁掉。消息稱，身份識別和結賬團隊部分業(yè)務受到影響。
這個以奇怪方式運行起來的“Just walk out”，也要 walk 不動了。之后只保留英國的部分門店和亞馬遜便利店。
未來他們打算押注到“Dash Carts”服務上。給線下商店的購物車里嵌入掃描儀，識別顧客購買的商品，然后自助結賬。
相對來說，這種模式不用在超市內(nèi)部裝一大堆攝像頭，成本和技術難度都降低了，準確性也能有所提高。
不只亞馬遜一家實際上，搞這樣騷操作的，遠不止亞馬遜一家。
2017 年，研究咨詢公司 Gartner 就發(fā)布了一份關于新型技術炒作周期的報告。
報告顯示，許多 AI 技術，如 DL 和 ML，當時都處于炒作高峰期。
人們和市場對其的高度追捧，讓許多軟件供應商開始追逐熱潮，把 AI 技術納入自家的產(chǎn)品戰(zhàn)略。
然鵝，報告中明確顯示，這些公司中的大多數(shù)實際上掛羊頭賣狗狗，它們產(chǎn)品中對 AI 的應用以及所用 AI 的能力，往往夸大其詞。
這種現(xiàn)象在當年被 Gartne 稱為“AI 洗白”。
事件曝光后，這種現(xiàn)象并沒有得到遏制：
2019 年，盡調(diào)公司 West Monroe Partners 對 40 家美國公司的營銷材料進行了檢查。
檢查結果顯示，這 40 家公司在其營銷聲明中對 AI 和 ML 的能力進行了夸大，平均夸大程度超過 30%。
同年，倫敦風險投資公司 MMC 研究了 2830 家被歸類為 AI 公司的歐洲初創(chuàng)企業(yè)。
MMC 發(fā)現(xiàn)在這些公司中，真正符合 AI 公司描述的僅有 1580 家。
具體有哪些公司干過這些事兒呢？
比如，F(xiàn)acebook（現(xiàn) Meta）。
2015 年 8 月，F(xiàn)acebook 推出了名為 M 的文本型虛擬 AI 助理；2018 年年初，該項目被關停。
當時，M 助理號稱腳踢 Siri，拳打搜索引擎。
回溯那時的用戶反饋發(fā)現(xiàn)，M 助理很像今天火爆的 ChatBot，但其相應速度，比《瘋狂動物城》里的樹懶閃電還要慢。
《連線》雜志文章中寫道，一位用戶讓 M 助理推薦加州的知名景點，結果 M 花了 15 分鐘才推薦出 22 個結果 —— 有這時間，早能把 Google 搜索結果看上十頁八頁了。
但是這不是 M 助理的致命 bug。
消息人士后來曝光，稱該項目運營的 2 年多里，F(xiàn)acebook 一直使用人工在背后操作其所謂的 AI 系統(tǒng)。
這騷操作和亞馬遜無人超市如出一轍，怪不得反應這么慢……
還有一家叫 x.ai 的初創(chuàng)公司（不是馬一龍現(xiàn)在的那家大模型公司哈），曾推廣自己在用“AI 個人助手”來安排會議。
但其實是由人類員工來完成安排會議的工作。
2021 年，x.ai 因為難以實現(xiàn)算法獨立運作，最終關門大吉。
為啥都干不下去？發(fā)現(xiàn)沒有，如上幾家雖然“詐騙場景”不同，但原因基本一致：過分夸大 AI 能力，落地存疑、賺錢更存疑。
以亞馬遜的“Just walk out”為例，有人就分析了這種模式注定不可行，“就是個營銷噱頭”。
即使有大量傳感器，也還是會漏掉顧客拿的物品。而且傳感器還不是唯一的成本，人工標注也很貴。只要有新產(chǎn)品上貨架，就需要幾張帶注釋的圖片來重新校準傳感器。只要廠家重新設計產(chǎn)品，原本數(shù)據(jù)集的準確性就會降低。
數(shù)據(jù)集、技術成本、研究成本、機器操作成本等，導致開銷非常大。即便是大模型對其幫助也不大，可能會稍微降低標注成本，但是計算成本又增加了。
據(jù)公開信息，每家亞馬遜無人商店配備的掃描儀和攝像機系統(tǒng)非常昂貴。
據(jù)亞馬遜內(nèi)部人員所說，每個門店可能都要投入上千萬美元。
其次，Just walk out 對技術的要求也不低。
在去年 9 月，亞馬遜官方發(fā)布的介紹中提到，為了弄清商店顧客誰拿了金槍魚三明治，誰拿了雞肉沙拉，并算出正確費用，背后技術大有來頭：
Just Walk Out 是計算機視覺、目標識別、高級傳感器、深度機器學習模型和生成式 AI 的結合。
每一項都是最前沿的計算機技術。
再者說，超市里光線晦暗，而非貨架密布，AI 很難精準判別顧客拿走了哪一份商品。
識別效果不穩(wěn)定，數(shù)據(jù)需求總是在變，所以“識別顧客買了啥”這個問題會變得很復雜。
當然有網(wǎng)友質疑亞馬遜每家無人超市都采用“ATM 藏人”策略的真實性。
有人甚至算了一筆賬：
哪怕是雇傭了 1000 名印度員工，三班倒來盯著無人超市的顧客到底買了些什么，這點人力還是遠不足以支撐所有超市的運作的。
得出結論，Just walk out 可能不是完全 AI，但也絕不是完全人工遠程操作結賬。
有網(wǎng)友嘲諷拉滿：
好事兒呀！這證明 AI 并不會真的讓人們失業(yè)（狗頭）。
甚至對比一下，這樣做還不如換回人類員工，效果又穩(wěn)定、成本還沒這么高。
One More Thing當然，創(chuàng)新永無止境，一種更加抽象的結賬模式出現(xiàn)了。
菲律賓收銀員通過 Zoom 接入，跨過半個地球來到紐約為您結算。
據(jù)說是一家名叫“快樂收銀員”的公司搞出來的，沒有網(wǎng)站，在紐約的 5 個亞洲快餐店里推行。
參考鏈接：
[1]https://gizmodo.com/amazon-reportedly-ditches-just-walk-out-grocery-stores-1851381116
[2]https://twitter.com/themaxburns/status/1775215997898698907
[3]https://www.mturk.com/
[4]https://arstechnica.com/information-technology/2017/11/expensify-acknowledges-potential-privacy-problem-by-calling-it-a-feature/
本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：明敏 衡宇
本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-45-3968-0.html亞馬遜 AI 超市「無人」收款，1000 個印度人藏在背后……
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