Hur artificiell intelligens förändrar konsumentbeteende och varumärkens värde

Under de senaste åren har en allt större oro väckts kring statligt sponsrade desinformationskampanjer, som ofta syftar till att manipulera allmän opinion. Men det är inte osannolikt att en stat också kan försöka påverka konsumenternas köpvanor för att gynna sina egna intressen. Tänk dig en nation som är beroende av att producera generiska läkemedel och som skapar rädsla för att generiska läkemedel från andra länder lider av kvalitetsproblem. På ett liknande sätt skulle en stat kunna skapa en bakdörr för att få tillgång till elektronikprodukter och därmed möjliggöra avlyssning. För att öka antalet användare som köper dessa komprometterade produkter kan staten använda sig av AI-stödda tekniker för att distrahera konsumenternas uppmärksamhet, särskilt om produkten erbjuds till ett lägre pris. På så sätt kan en nation subventionera amerikanska konsumentutgifter i syfte att undergräva dessa konsumenter. AI har här förmågan att skapa en mer effektiv tjuv.

En konsument kan genom AI få åtkomst till produktrecensioner, säljarinformation och diskussioner på forum, vilket tidigare skulle ha krävt mycket mer tid och ansträngning. Teknikens förmåga att snabbt samla och analysera denna information innebär att konsumenterna kan fatta beslut snabbare och utan att behöva hålla sig till de traditionella signalerna som varumärken erbjuder. Plattformar som Amazon, Alibaba eller Rakuten skapar ett tredje parts filter för varor, vilket påminner om hur varuhus eller stormarknader tidigare har fungerat. Men det finns en risk att online-plattformarna misslyckas eller att konsumenter luras, vilket är en fråga som AI-verktyg kan förstärka.

AI:s inflytande sträcker sig också till den snabbt växande sociala medieplattformarnas värld, där rekommendationer och omdömen från andra användare får en allt större betydelse. Konsumenterna tenderar att bry sig mindre om varumärken eller rentav helt bortse från dem. Plattformar som Amazon och deras egna betygssystem har ersatt den traditionella förtroendebaserade relationen med fysiska affärer och kända handlare. AI-genererade produktrekommendationer stör varumärkets traditionella roll och kan mycket väl komma att ersätta varumärken som den främsta källan för att identifiera varor och tjänster.

Varumärkessystemet som vi känner det står inför betydande utmaningar när det gäller att bibehålla sin traditionella roll i att signalera kvaliteten på varor och tjänster. Istället erbjuder AI konsumenterna alternativa källor för att jämföra produkter och bedöma kvalitet, med en lätthet som minskar sökandet och informationskostnader. Detta betyder inte att varumärken kommer att försvinna helt, men deras funktion kan komma att förändras radikalt. Producenter och produkter kommer fortfarande att behöva namn, och även tredjepartsutvärderingssidor som Goodreads och BookTok kommer att ha sina egna namn, som de själva skyddar med varumärken. Men namn och varumärken kanske inte behöver göra lika mycket arbete som tidigare för att fånga konsumenternas uppmärksamhet, och de kan spela en mycket mindre roll när det gäller att kommunicera värde.

Hur fungerar artificiell intelligens och vad är dess verkliga kapabiliteter?

I diskussioner om artificiell intelligens (AI) är det lätt att hamna i begreppsförvirring, då termen används för att beskriva ett brett spektrum av teknologier, från enkla algoritmer till mer komplexa system som efterliknar mänskligt tänkande. AI definieras ofta som en maskin eller ett system som kan utföra uppgifter som traditionellt kräver mänsklig intelligens, såsom att lösa problem, fatta beslut och bearbeta språk. Enligt Stuart Russell och Peter Norvig handlar AI om att "agera mänskligt" och "tänka rationellt", men det är svårt att konkretisera dessa funktioner utan att överförenkla dem.

Det finns en viktig distinktion mellan olika typer av AI. Det som ofta kallas "svag AI" är system som är designade för att utföra specifika uppgifter, som att identifiera objekt i bilder eller hantera enkla interaktioner med användare, medan "stark AI" refererar till teorin om maskiner som har samma förmåga till medvetande och generaliserad intelligens som en människa. Trots all teknologiska framsteg är stark AI än så länge ett teoretiskt koncept, medan svag AI redan är i praktisk användning i många områden, som sjukvård, finans och kundservice.

För att förstå hur AI fungerar måste man först förstå hur maskiner "lär" sig. Algoritmer är den grundläggande byggstenen i AI och representerar en uppsättning instruktioner som styr hur data behandlas och hur beslut fattas. I maskininlärning, en gren av AI, lär sig system genom att analysera stora mängder data för att identifiera mönster och göra förutsägelser. Arthur Samuel visade redan 1952 hur en dator kunde lära sig spela schack genom att analysera spelets regler och förbättra sitt spel baserat på erfarenhet. Denna typ av maskininlärning är central för dagens AI-system och kan appliceras på allt från språkbehandling till diagnostik.

Den senaste utvecklingen inom AI har lett till framväxten av "djupinlärning" (deep learning), en mer avancerad form av maskininlärning som använder sig av flera lager av nätverk för att bearbeta data. Djupinlärning har revolutionerat områden som bildigenkänning och naturlig språkbehandling genom att skapa modeller med miljontals eller till och med biljoner parametrar. Dessa modeller kan ta emot data, göra förutsägelser, jämföra resultaten med verkligheten och sedan justera sina interna parametrar för att förbättra sina framtida prestationer. Denna process är iterativ och kräver enorma mängder data och beräkningskapacitet.

Det är viktigt att förstå att även om AI-system kan "lära sig" och prestera uppgifter på hög nivå, skiljer de sig fundamentalt från mänsklig intelligens. AI är inte medveten om världen på samma sätt som vi är; den saknar förmågan till kreativt tänkande eller medvetna reflektioner. AI:s "intelligens" är till stor del beroende av de data och algoritmer den tränas på, och detta gör att dess prestationer kan vara begränsade av kvalitén och bredden på det träningsmaterial som används.

Moderna AI-system är dessutom djupt beroende av de data de matas med. Till exempel tränas stora språkmodeller som GPT-4 på mängder av text från webben, och därmed är de kraftigt påverkade av de snedvridna, bristfälliga eller partiska data de har tillgång till. Detta kan leda till oförutsedda problem, som att AI-systemen lär sig ogynnsamma eller diskriminerande mönster. Därför är det av stor vikt att inte bara fokusera på AI:s kapabiliteter utan också på de etiska och sociala implikationerna av dess användning.

Det är också viktigt att inse att AI:s förmåga att lösa problem inte nödvändigtvis betyder att den förstår dessa problem på ett djupare plan. Den kan vara exceptionell på att bearbeta stora mängder information och identifiera mönster, men den saknar den nyanserade, holistiska förståelse som människor ofta tillämpar när de står inför komplexa frågor.