4.000%. Nếu ROI được đo là chính xác, việc thực hiện một tháng thử
nghiệm sẽ tốn rất nhiều tiền của eBay.
Tuy nhiên, số liệu mà họ thu thập được đã chứng minh cho cách tiếp cận
của họ. Quảng cáo tìm kiếm mà eBay đặt trên thực tế không có ảnh hưởng
đến doanh thu. ROI của họ là âm. Người tiêu dùng eBay hiểu rằng, nếu họ
không thấy quảng cáo trên Google, họ sẽ nhấp vào một kết quả tìm kiếm
thông thường (hoặc không phải trả tiền) trên Google. Google sẽ xếp hạng
cao cho danh sách eBay bất kể thế nào. Nhưng điều này cũng đúng với
những thương hiệu như BMW và Amazon. Việc duy nhất quảng cáo dường
như làm tốt đó là thu hút người dùng mới đến với eBay.
Mục đích của câu chuyện này là để chứng minh rằng AI - không phụ thuộc
vào thử nghiệm thông thường mà phụ thuộc vào thử nghiệm về tương quan
- có thể dễ dàng mắc vào những bẫy tương tự với bất kỳ ai sử dụng dữ liệu
và sự thống kê đơn giản. Nếu bạn muốn biết liệu quảng cáo có hiệu quả hay
không, hãy quan sát xem quảng cáo đó có dẫn đến doanh thu hay không.
Tuy nhiên, bạn cũng cần phải biết điều gì sẽ xảy ra với doanh thu nếu bạn
không chạy quảng cáo. AI được đào tạo trên dữ liệu liên quan đến rất nhiều
quảng cáo và doanh thu không thấy được điều gì xảy ra với ít quảng cáo
hơn. Dữ liệu đó bị thiếu. Những điều không biết là đã biết chính là điểm
yếu của máy dự đoán và nó đòi hỏi sự đánh giá của con người để vượt qua.
Tại thời điểm này, chỉ có loài người với sự sâu sắc mới có thể xác định nếu
AI đang rơi vào cái bẫy đó.
Rủi ro bảo mật
Mặc dù phần mềm luôn chịu rủi ro bảo mật, với AI, những rủi ro đó xuất
hiện thông qua khả năng thao tác dữ liệu. Ba lớp dữ liệu có tác động lên các
máy dự đoán: đầu vào, đào tạo và phản hồi. Cả ba đều có rủi ro bảo mật
tiềm ẩn.
Rủi ro dữ liệu đầu vào
