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Publicado em 2023-11-26
A Amazon utiliza ferramentas de Inteligência Artificial (IA), incluindo modelos de aprendizado automático, modelos linguísticos avançados (LLM) e redes neurais gráficas, para analisar, detectar e eliminar as avaliações falsas, bem como para garantir aos usuários que as publicadas são confiáveis.
A empresa de comércio eletrônico considera que uma parte fundamental da experiência de compra em sua plataforma é facilitar que os clientes possam compartilhar facilmente suas opiniões sobre os produtos e, assim, ajudar outros clientes a tomar decisões de compra fundamentadas.
No entanto, entre todas as avaliações publicadas na plataforma, também existem outras que são falsas, que alguns usuários compartilham para 'tirar proveito' da experiência de compra na Amazon. Essas avaliações enganam intencionalmente os clientes, fornecendo informações que não são imparciais. Inclusive, são realizadas técnicas como o sequestro de avaliações para vender produtos falsos a preços competitivos.
Nesse sentido, para pôr fim a esse tipo de publicações fraudulentas, a empresa liderada por Jeff Bezos faz uso de uma série de ferramentas impulsionadas por IA com as quais tenta identificar e eliminar as avaliações falsas, bem como assegurar quais são realmente autênticas.
Como explicado em uma publicação em seu blog, antes de publicar uma avaliação, a Amazon analisa essa informação em busca de indicadores de risco que ajudem a detectar que poderia ser falsa. Assim, em caso de encontrar indícios, age rapidamente para 'bloqueá-la ou eliminá-la' e, se necessário, 'tomar medidas adicionais'.
Por exemplo, se determinar que se trata de uma avaliação falsa, são tomadas medidas como o cessar do 'privilégio' de publicar avaliações, o bloqueio das contas das pessoas infratoras ou, até mesmo, a interposição de ações legais.
Por outro lado, se uma opinião é suspeita mas não se pode confirmar claramente que se trata de uma avaliação falsa, a Amazon utiliza investigadores e especialistas especialmente treinados para 'identificar comportamentos abusivos'. Em particular, este pessoal encarrega-se de 'procurar e revisar outros sinais de risco antes de tomar uma decisão'.
Igualmente, a Amazon também utiliza os 'últimos avanços' no campo da IA para detectar essas avaliações falsas, bem como as avaliações manipuladas, as contas de clientes fraudulentas e outros abusos 'antes que os clientes as vejam'.
Como detalhado pela empresa, usam modelos de aprendizado automático para analisar uma grande quantidade de dados. Neste caso, levam em consideração questões como o vendedor ter investido em publicidade, o que lhe permite gerar um número adicional de avaliações. Além disso, também analisam aspectos como o envio de relatórios de abuso em relação a esse vendedor ou o histórico de avaliações.
Seguindo esta linha, a Amazon também utiliza modelos de linguagem grandes, juntamente com outras técnicas de processamento de linguagem natural, para 'analisar anomalias' que podem indicar que uma avaliação é falsa ou que, inclusive, está incentivada por uma recompensa como um cartão-presente ou um produto gratuito em troca.
Outra das ferramentas que a plataforma usa são as redes neurais gráficas (GNN), com as quais é capaz de compreender relações e padrões de comportamento complexos. Como detalhado, trata-se de uma tecnologia 'crucial' já que, para realizar uma avaliação correta sobre uma avaliação, é necessário levar em conta tanto a informação relacionada com o tipo de cliente que a escreve como o tipo de produto.
Graças à combinação dessas tecnologias de IA, a Amazon assegura que é capaz de identificar as avaliações falsas com 'maior precisão' porque se trata de uma análise mais profunda do que aquela alcançada com os indicadores de abuso superficiais. De fato, sublinhou que com a IA consegue-se 'identificar relações mais profundas entre os possíveis comportamentos infratores'.
'Manter uma experiência de compra confiável e segura é a nossa principal prioridade', afirmou a responsável por Relações Externas e Avaliações Confiáveis da Amazon, Rebecca Mond, ao mesmo tempo que assegurou que continuarão desenvolvendo novas formas para evitar que se publiquem avaliações falsas e de proteger os clientes para 'comprar com total confiança'.
Por sua vez, o responsável pela equipe de Prevenção contra Fraude e Abuso na Amazon, Josh Meek, comentou que a prevenção de avaliações falsas é importante já que, não só 'milhões de clientes confiam na autenticidade das avaliações para tomar decisões de compra', mas também 'milhões de marcas e parceiros comerciais' confiam na Amazon para 'identificar com precisão as avaliações que são falsas e impedir que cheguem aos clientes'.
Finalmente, a Amazon destacou que, durante o ano de 2022, conseguiu identificar e bloquear 'proativamente' mais de 200 milhões de avaliações suspeitas de serem falsas a nível global.
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