所有版权归中国经济网所有。
中国经济网新媒体矩阵
网络广播视听节目许可证（0107190）（京ICP040090）
刚刚发生的“双十一”期间，AI比人类还忙。天猫推出“AI全搜”、“AI帮我选”、“AI适配”等六大智能导购工具，覆盖购物全流程。在京东下单后，京小智客服会主动驾驶物流车，预测可能出现的售后需求，提前提供解决方案。抖音是使用大豆宝模型创建的。借助新的电商入口，用户只需询问“买什么”、“推荐什么”即可获得商品列表，点击链接即可直接进入抖音商城。过去，一直有消费者被网上海量的产品列表弄得眼花缭乱，却找不到符合自己需求的产品，或者选择了错误的产品。传统的推荐算法依赖于过去的用户行为数据，为消费者提供看似无限的产品选择。事实上，产品同质化程度很高，很容易陷入误导性的“信息茧”。通过将人工智能技术与大规模多模态模型、深度学习以及额外的用户行为序列分析能力相结合和应用，人工智能可以创建动态的、三维的用户需求地图。例如，在搜索“便携式水杯”时，AI可以通过关联和场景来连接用户的消费需求。用户可能是一位热衷于户外活动的人，正在计划即将到来的旅行，需要一个具有强保温、防漏、防摔功能的杯子。或者，也许您是一位关心保护环境的都市人，更喜欢采用可再生材料和简单设计制成的产品。从相关搜索中生成虚拟试用效果和价格选择解决方案文本、浏览记录，甚至季节差异和使用模式的估计。从服务交付到预测售后需求，人工智能管理服务延伸、决策支持和需求响应的整个采购链。通过建议，了解消费者的潜在需求和情感偏好，将“人找产品”的疲劳转化为“产品懂人”的惊喜，重建人与产品的连接方式。然而，尽管AI导购的核心价值在于精准解读需求，但在目前的人工智能水平下，仍难以弥合语义理解的差距。由于用户表达方式多种多样，人工智能应用的实现需要处理大量非结构化数据，这对信息的准确性和及时性提出了很高的要求。新兴语音对话链接也存在句段等问题语音识别中的错误和多轮对话逻辑的断裂，无法形成平滑的需求挖掘闭环。这些技术缺陷导致许多消费者因推荐不匹配而放弃人工智能并回归传统搜索模式。人工智能生成工具的流行也造成了新的消费者陷阱，消费者关系面临“信任危机”。服装和家具等类别存在一个常见问题，即卖家使用人工智能生成包含“不准确产品”的产品图像。最严峻的挑战在于商业道德和监管的灰色地带。当未公开的商业促销被纳入人工智能对话和推荐中时，它们就成为一种高度隐蔽的广告形式，不仅消费者难以识别，而且对现有的广告识别规则和监控方法提出了重大挑战。当我们的偏好和决定受到无形的引导时通过精心设计的智能模型，消费者实际上也无法保证价格的公平性和可靠性。人工智能在网络消费领域的标准化、规模化落地还需要解决数据安全、算法偏差等问题。未来，随着大型车型的技术升级以及行业标准和市场监测的逐步完善，AI将能够“默契”地理解消费者的需求，让网上购买过程变得像和朋友交谈一样简单，希望它会变得自然。在便捷、高效、安全的电商消费环境下，为购物车装上“智能”，为数字经济发展开辟更广阔的空间。 （本文来源：经济日报 作者：郭景远）