பணம் உங்களிடம் இருக்கா? 'AI-க்கு' தெரியும்! ஒரு பொருளுக்கு இரு வேறு விலைகள்... எப்படி நடக்கிறது இந்த 'டிஜிட்டல் பாகுபாடு'?

AI Personalized Pricing AI உங்கள் தரவைப் பயன்படுத்தி எப்படி தனிப்பயனாக்கப்பட்ட விலையை அமைக்கிறது என்பதை அறிக. நியாயம், வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் நுகர்வோர் அபாயங்களைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்.

AI உங்களின் தரவைப் பயன்படுத்தி எப்படி விலையை நிர்ணயிக்கிறது?

விமான டிக்கெட்டின் விலையை இன்று நீங்கள் சரிபார்க்கிறீர்கள். உங்கள் உலாவியை (browser) திறந்து வைக்கிறீர்கள். இரண்டு மணிநேரத்திற்குப் பிறகு, விலை அதிகரிக்கிறது, மேலும் அரை நாள் கழித்து, அது குறைகிறது. இதுவே அல்காரிதமிக் விலை நிர்ணய (algorithmic pricing) உலகின் நிலை. இங்கே, நீங்கள் எவ்வளவு அதிகபட்ச விலை கொடுக்க தயாராக இருக்கிறீர்கள் என்பதைத் தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து கணக்கிடுகிறது.

முன்பு, நிறுவனங்கள் சந்தைத் தேவையின் அடிப்படையில் விலைகளை மாற்றியமைக்கும் டைனமிக் விலை (Dynamic Pricing) முறையைப் பயன்படுத்தின. ஆனால் இப்போது, தனிப்பட்ட பயனர்களின் நடத்தையின் அடிப்படையில் விலைகளை மாற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட விலை நிர்ணயத்திற்கு (Personalised Pricing) மாறி வருகின்றன. இந்த மாற்றம் குறித்து, UNSW சிட்னி பல்கலைக்கழகத்தின் சந்தைப்படுத்தல் பேராசிரியர் நித்திகா கார்க் விளக்குகிறார்.

டைனமிக் விலை: சந்தையின் தேவைக்கேற்ப மாறுதல்

டைனமிக் விலை நிர்ணயம் சந்தைக்கு உடனடியாகப் பதிலளிக்கும் ஒரு முறையாகும். இது பல ஆண்டுகளாகப் பயணம் மற்றும் சில்லறை வலைத்தளங்களில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. அல்காரிதம்கள் விநியோகம், தேவை, நேரம் மற்றும் போட்டியாளர்களின் விலைகளை கண்காணிக்கின்றன. தேவை உச்சத்தில் இருக்கும்போது, அனைவருக்கும் விலைகள் உயர்கின்றன; தேவை குறையும்போது, அவை குறைகின்றன.

இதற்கு உதாரணம், ஊபரின் கட்டண உயர்வு (surge fares), பள்ளி விடுமுறையின்போது விமான டிக்கெட்டுகள் அதிகரிப்பது அல்லது முக்கிய நிகழ்வுகளின்போது ஹோட்டல் கட்டணங்கள் உயர்வது போன்றவற்றைக் கூறலாம். இந்த மாறுபடும் விலை முறை இப்போது பொதுவானதாகிவிட்டது. இது சந்தையின் பொதுவான போக்கைப் பொறுத்து விலையை மாற்றுகிறது.

தனிப்பயனாக்கப்பட்ட விலை: ஒவ்வொருவரின் விருப்பத்தைப் பொறுத்து விலை மாற்றம்

தனிப்பயனாக்கப்பட்ட விலை நிர்ணயம் ஒருபடி மேலே செல்கிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) உங்கள் தனிப்பட்ட தரவைப்—உங்கள் உலாவல் வரலாறு, கொள்முதல் பழக்கம், நீங்கள் பயன்படுத்தும் சாதனம் மற்றும் அஞ்சல் குறியீடு (postcode) வரை—பயன்படுத்தி, நீங்கள் எவ்வளவு செலுத்தத் தயாராக இருக்கிறீர்கள் என்பதைத் துல்லியமாக கணிக்கிறது. எனவே, இறுதி விலை தனிநபருக்குத் தனிநபர் மாறுபடும். இதைச் சிலர் "கண்காணிப்பு விலை நிர்ணயம் (surveillance pricing)" என்றும் அழைக்கின்றனர்.

ஒரே நேரத்தில் ஒரே பொருளைப் பார்க்கும் இரண்டு நபர்கள் வெவ்வேறு விலைகளைக் காணலாம். உதாரணமாக, ஒரு கடையில் பொருளை வாங்காமல் வெளியேறும் ஒருவருக்கு உடனடியாகத் தள்ளுபடி கிடைக்கலாம், அதே சமயம் அரிதாக ஷாப்பிங் செய்யும் ஒருவர் அதிக விலையைப் பார்க்கலாம்.

டைனமிக் விலை சந்தையைப் பொறுத்தது, ஆனால் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட விலை முழுக்க முழுக்க தனிப்பட்ட நுகர்வோரைப் பொறுத்தது.

தரவுகளின் மூலம் AI எப்படி விலையை அமைக்கிறது?

இந்த அமைப்பின் மையத்தில் இருப்பது, ஏராளமான தரவுகளைச் சுரண்டுவதுதான். நீங்கள் ஒரு தளத்தில் மேற்கொள்ளும் ஒவ்வொரு க்ளிக், ஒரு பக்கத்தில் செலவழிக்கும் நேரம், முந்தைய கொள்முதல், கைவிடப்பட்ட கார்ட்டுகள், இருப்பிடம், சாதன வகை மற்றும் உலாவல் பாதை—அனைத்தும் ஒரு பயனர் விவரக்குறிப்பில் (user profile) உணவாகின்றன.

பிறகு, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் (Machine learning models) உங்கள் "செலுத்த விருப்பத்தை (willingness to pay)" கணிக்கின்றன. இந்தக் கணிப்புகளைப் பயன்படுத்தி, விற்பனையை இழக்காமல் வருவாயை அதிகப்படுத்தும் விலையைச் சிஸ்டம் தானாகவே தேர்ந்தெடுக்கிறது.

சுருக்கமாக, நீங்கள் பார்ப்பது ஒரு நிலையான விலையாக இருக்காது; அது உங்களுக்காகவே சிறப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட விலையாக இருக்கலாம்.

பேராபத்துகள்: நியாயமின்மை மற்றும் கட்டுப்பாட்டு இடைவெளி

தனிப்பயனாக்கப்பட்ட விலை நிர்ணயத்தில் சில பெரிய ஆபத்துகள் உள்ளன.

1. நியாயமின்மை (Fairness): ஒரே பகுதியில் உள்ள இரண்டு வீட்டார் ஒரே பொருளுக்கு மாறுபட்ட விலையை செலுத்தினால், அது நியாயமற்றதாகத் தோன்றலாம். சாதன வகை அல்லது அஞ்சல் குறியீடு போன்ற மறைமுகமான வருமானக் காரணிகளைப் பயன்படுத்தும் விலை நிர்ணயம் சமத்துவமின்மையை அதிகரிக்கலாம்.

2. பிரித்தறிதல் (Alienation): நுகர்வோர் பின்னர் குறைந்த விலையைக் கண்டால், தாங்கள் ஏமாற்றப்பட்டதாக உணருவார்கள். நம்பிக்கை இழந்தால், வாடிக்கையாளர்கள் குக்கீகளை அழித்தல் அல்லது மாறுவேட பயன்முறையில் (incognito mode) உலவுதல் மூலம் அமைப்பைத் திசைதிருப்ப முயற்சி செய்யலாம்.

3. பொறுப்புடைமை (Accountability): நிறுவனங்கள் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட விலை நிர்ணயத்தைப் பயன்படுத்துவதை அரிதாகவே வெளிப்படுத்துகின்றன. ஒரு விலை நுகர்வோர் சட்டத்தை மீறினால், யார் பொறுப்பு—நிறுவனமா அல்லது அல்காரிதம் வடிவமைப்பாளரா? என்ற கேள்வி எழுகிறது.

இந்தியாவைப் பொறுத்தவரை, டார்க் பேட்டர்ன்ஸ் தடுப்பு மற்றும் ஒழுங்குமுறைக்கான வழிகாட்டுதல்கள், 2023 போன்ற சில சட்டங்கள் இருந்தாலும், இவை தனிப்பயனாக்கப்பட்ட விலையை வெளிப்படையாகக் குறிப்பிடவில்லை. என்றாலும், டிஜிட்டல் தரவு பாதுகாப்புச் சட்டம் (Digital Data Protection Act) தரவு சேகரிப்பு மற்றும் அதன் நோக்கம் குறித்து வாடிக்கையாளருக்குத் தகவல் அறியும் உரிமையை வழங்குகிறது.

திறன் vs நெறிமுறைகள்: தீர்வு என்ன?

நம் விலை உங்களிடமிருந்து மாறுபடும் ஒரு உலகில் நாம் நுழைகிறோம். இது செயல்திறனையும், இலக்கு தள்ளுபடிகளையும் திறக்கலாம். இருப்பினும், இது அநியாயமாகவோ அல்லது சுரண்டலாகவோவும் உணரப்படலாம்.

வணிகங்களுக்கு உள்ள சவால், செயற்கை நுண்ணறிவின் விலை நிர்ணயத்தை வாடிக்கையாளர்கள் நம்பக்கூடிய வகையில் நெறிமுறையாகவும் வெளிப்படையாகவும் பயன்படுத்துவதுதான். அதே சமயம், கட்டுப்பாட்டாளர்களுக்குள்ள சவால், தொழில்நுட்ப மாற்றத்துடன் இணக்கமாகச் செயல்படுவதுதான்.

இந்தச் சவாலைச் சமாளிக்க வெளிப்படைத்தன்மை, நியாயம் மற்றும் நுகர்வோர் உரிமைகளைப் பாதுகாக்கும் விதிமுறைகள் அவசியம்.