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Pubblicato il 26/11/2023
Amazon utilizza strumenti di Intelligenza Artificiale (IA), inclusi modelli di apprendimento automatico, modelli linguistici avanzati (LLM) e reti neurali grafiche, per analizzare, rilevare ed eliminare le recensioni false, nonché per garantire agli utenti che quelle pubblicate siano affidabili.
La compagnia di commercio elettronico considera che una parte fondamentale dell'esperienza d'acquisto sulla sua piattaforma sia facilitare ai clienti la condivisione semplice delle loro opinioni sui prodotti e, in questo modo, aiutare altri clienti a prendere decisioni d'acquisto informate.
Tuttavia, tra tutte le recensioni pubblicate sulla piattaforma, si trovano anche quelle false, che alcuni utenti condividono per "approfittare" dell'esperienza d'acquisto su Amazon. Queste recensioni ingannano intenzionalmente i clienti fornendo informazioni non imparziali. Vengono persino utilizzate tecniche come il sequestro di recensioni per vendere prodotti falsi a prezzi competitivi.
In questo senso, per porre fine a questo tipo di pubblicazioni fraudolente, la compagnia guidata da Jeff Bezos utilizza una serie di strumenti basati sull'IA per identificare ed eliminare le recensioni false, così come per assicurare quali siano realmente autentiche.
Come spiegato in un post sul suo blog, prima di pubblicare una recensione, Amazon analizza tali informazioni alla ricerca di indicatori di rischio che aiutino a rilevare che potrebbe essere falsa. Così, in caso di indizi, agisce rapidamente per "bloccarla o eliminarla" e, se necessario, "prendere ulteriori misure".
Ad esempio, se si determina che si tratta di una recensione falsa, vengono prese misure come la cessazione del "privilegio" di pubblicare recensioni, il blocco dei conti delle persone trasgressive o, addirittura, l'inizio di azioni legali.
D'altra parte, se un'opinione è sospetta ma non si può confermare chiaramente che si tratta di una recensione falsa, Amazon utilizza investigatori ed esperti specialmente formati per "identificare comportamenti abusivi". In particolare, questo personale si occupa di "cercare e rivedere altri segnali di rischio prima di prendere una decisione".
Allo stesso modo, Amazon utilizza anche gli "ultimi progressi" nel campo dell'IA per rilevare queste recensioni false, così come le valutazioni manipolate, i conti dei clienti fraudolenti e altri abusi "prima che i clienti li vedano".
Come dettagliato dalla compagnia, utilizzano modelli di apprendimento automatico per analizzare un'ampia gamma di dati. In questo caso, si tengono in considerazione questioni come il fatto che il venditore abbia investito in pubblicità, permettendogli di generare un numero aggiuntivo di recensioni. Inoltre, vengono analizzati aspetti come l'invio di segnalazioni di abuso riguardanti detto venditore o la cronologia delle recensioni.
Seguendo questa linea, Amazon utilizza anche modelli di linguaggio di grandi dimensioni, insieme ad altre tecniche di elaborazione del linguaggio naturale, per "analizzare anomalie" che possono indicare che una recensione è falsa o che addirittura è incentivata da una ricompensa come una carta regalo o un prodotto gratuito in cambio.
Un altro strumento utilizzato dalla piattaforma sono le reti neurali grafiche (GNN), con cui è in grado di comprendere relazioni e modelli di comportamento complessi. Come dettagliato, si tratta di una tecnologia "cruciale" poiché, per effettuare una valutazione corretta di una recensione, è necessario tenere in conto sia le informazioni relative al tipo di cliente che la scrive, sia al tipo di prodotto.
Grazie alla combinazione di queste tecnologie IA, Amazon assicura di essere in grado di identificare le recensioni false con "maggiore precisione" poiché si tratta di un'analisi più approfondita di quella che si ottiene con gli indicatori superficiali di abuso. Infatti, ha sottolineato che con l'IA si riesce a "individuare relazioni più profonde tra i possibili comportamenti trasgressivi".
"Mantenere un'esperienza d'acquisto affidabile e sicura è la nostra massima priorità", ha dichiarato la responsabile delle Relazioni Esterne e Recensioni Affidabili di Amazon, Rebecca Mond, affermando inoltre che continueranno a sviluppare nuovi modi per prevenire la pubblicazione di recensioni false e proteggere i clienti per "acquistare con piena fiducia".
Da parte sua, il responsabile del team di Prevenzione contro la Frode e l'Abuso su Amazon, Josh Meek, ha osservato che la prevenzione delle recensioni false è importante perché, non solo "milioni di clienti si affidano all'autenticità delle recensioni per prendere decisioni d'acquisto", ma anche "milioni di marchi e partner commerciali" si affidano ad Amazon per "identificare con precisione le recensioni false e impedire che raggiungano i clienti".
Infine, Amazon ha valorizzato il fatto che, durante l'anno 2022, è riuscita a identificare e bloccare "proattivamente" più di 200 milioni di recensioni sospette di essere false a livello globale.
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