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Veröffentlicht am 26.11.2023
Amazon nutzt Künstliche Intelligenz (KI)-Tools, einschließlich maschineller Lernmodelle, fortschrittlicher sprachlicher Modelle (LLM) und Graph-Neuronale Netze, um falsche Bewertungen zu analysieren, zu erkennen und zu entfernen sowie um sicherzustellen, dass die veröffentlichten Bewertungen vertrauenswürdig sind.
Das E-Commerce-Unternehmen betrachtet es als einen grundlegenden Teil der Einkaufserfahrung auf seiner Plattform, den Kunden das einfache Teilen ihrer Meinungen über Produkte zu ermöglichen und so anderen Kunden zu fundierten Kaufentscheidungen zu verhelfen.
Jedoch sind unter allen auf der Plattform veröffentlichten Bewertungen auch falsche zu finden, die einige Nutzer teilen, um sich die Einkaufserfahrung bei Amazon zunutze zu machen. Diese Bewertungen täuschen die Kunden absichtlich, indem sie parteiische Informationen bereitstellen. Es werden sogar Techniken wie das „Hijacking“ von Bewertungen angewandt, um gefälschte Produkte zu wettbewerbsfähigen Preisen zu verkaufen.
In diesem Zusammenhang nutzt das von Jeff Bezos geleitete Unternehmen eine Reihe von KI-getriebenen Werkzeugen, um falsche Bewertungen zu identifizieren und zu entfernen und um sicherzustellen, welche Bewertungen wirklich authentisch sind.
Wie in einem Blogbeitrag erklärt, analysiert Amazon vor der Veröffentlichung einer Bewertung diese auf Risikoindikatoren, die darauf hinweisen könnten, dass sie falsch ist. Sollten Anzeichen gefunden werden, handelt das Unternehmen schnell, um sie „zu blockieren oder zu entfernen“ und, falls nötig, „weitere Maßnahmen zu ergreifen“.
Zum Beispiel, wenn festgestellt wird, dass es sich um eine falsche Bewertung handelt, ergreift Amazon Maßnahmen wie das Entziehen des „Privilegs“ Bewertungen zu veröffentlichen, das Blockieren der Konten der betreffenden Personen oder sogar rechtliche Schritte.
Andererseits, wenn eine Meinung verdächtig ist, aber nicht eindeutig als falsche Bewertung bestätigt werden kann, nutzt Amazon speziell geschulte Ermittler und Experten, um „missbräuchliche Verhaltensweisen zu identifizieren“. Insbesondere kümmert sich dieses Personal darum, „andere Risikoanzeichen zu suchen und zu überprüfen, bevor eine Entscheidung getroffen wird“.
Ebenso nutzt Amazon auch die „neuesten Fortschritte“ im Bereich der KI, um diese falschen Bewertungen sowie manipulierte Bewertungen, betrügerische Kundenkonten und andere Missbräuche „zu erkennen, bevor Kunden sie sehen“.
Wie das Unternehmen im Detail berichtet, verwenden sie maschinelle Lernmodelle, um eine Vielzahl von Daten zu analysieren. In diesem Fall werden Aspekte wie die Investition des Verkäufers in Werbung berücksichtigt, was ihm ermöglicht, eine zusätzliche Anzahl von Bewertungen zu generieren. Auch werden Aspekte wie das Einreichen von Missbrauchsmeldungen in Bezug auf diesen Verkäufer oder der Bewertungsverlauf analysiert.
In dieser Linie nutzt Amazon auch große Sprachmodelle zusammen mit anderen Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung, um „Anomalien zu analysieren“, die darauf hindeuten können, dass eine Bewertung falsch ist oder sogar durch eine Belohnung wie eine Geschenkkarte oder ein kostenloses Produkt angeregt wird.
Ein weiteres Werkzeug, das die Plattform nutzt, sind Graph-Neuronale Netze (GNN), mit denen es komplexe Beziehungen und Verhaltensmuster verstehen kann. Wie berichtet, ist dies eine „entscheidende“ Technologie, da für eine korrekte Bewertung einer Bewertung sowohl Informationen über die Art des Kunden, der sie schreibt, als auch über die Art des Produkts berücksichtigt werden müssen.
Dank der Kombination dieser KI-Technologien versichert Amazon, dass es in der Lage ist, falsche Bewertungen mit „größerer Genauigkeit“ zu identifizieren, da es sich um eine tiefere Analyse handelt als die, die mit oberflächlichen Missbrauchsindikatoren erreicht wird. Tatsächlich betont das Unternehmen, dass es mit KI möglich ist, „tiefergehende Beziehungen zwischen möglichen Verstößen“ zu identifizieren.
„Die Aufrechterhaltung einer zuverlässigen und sicheren Einkaufserfahrung ist unsere oberste Priorität“, erklärte Rebecca Mond, verantwortlich für Externe Beziehungen und Vertrauenswürdige Bewertungen bei Amazon, und versicherte, dass sie weiterhin neue Wege entwickeln werden, um die Veröffentlichung falscher Bewertungen zu verhindern und Kunden zu schützen, damit sie „mit vollstem Vertrauen einkaufen können“.
Josh Meek, Leiter des Teams für Betrugs- und Missbrauchsprävention bei Amazon, fügte hinzu, dass die Verhinderung von falschen Bewertungen wichtig ist, da nicht nur „Millionen von Kunden auf die Echtheit der Bewertungen für Kaufentscheidungen vertrauen“, sondern auch „Millionen von Marken und Geschäftspartnern“ auf Amazon vertrauen, um „falsche Bewertungen genau zu identifizieren und zu verhindern, dass sie die Kunden erreichen“.
Schließlich hob Amazon hervor, dass es im Jahr 2022 weltweit mehr als 200 Millionen verdächtige Bewertungen „proaktiv identifiziert und blockiert“ hat.
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