د Consumer Reports د یوې څیړنې له مخې چې په دې میاشت کې خپره شوې، Uber او Lyft ډېری وخت د یوې kelle لپاره د یوې سفر لپاره مختلفې کرایې اخلي چې په یو وخت کې غوښتل شوي وي.
دا موندنې د "surveillance pricing" د کارولو په اړه اندیښنې پیدا کوي، چیرې چې شرکتونه د شخصي معلوماتو څخه ګټه پورته کوي ترڅو دا معلوم کړي چې یو ځانګړی پیرودونکی د ادائیگی لپاره د کومې اعظم قیمت ته تیار دی. که AI algorithms د بازار د غوښتنې پر ځای د فردي वापरونکي پروفایلونو پر اساس لګتونه تنظیموي، نو دا ممکن په ټول امریکا کې د بیو سیسټماتیک تبعیض ته leading شي.
څیړونکو په ټول وطن کې دا اپلیکیشنونه وڅیړل ترڅو معلومه کړي چې د یوې سفر لپاره بیه څنګه تغیر کوي. په یو事例 کې، څیړنې د یوې سفر لپاره 29 مختلف قیمتونه ولیدل [1]. دا تغیر ښيي چې اپلیکیشنونه ممکن د AI پر اساس داسې تاکتیکونه کاروي چې کرایې د غوښتونکي د پیژندګلتیا یا چلند پر اساس ټاکي، نه د معیاري surge pricing ماډل پر اساس.
Consumer Reports دا څیړنه ځکه وکړه ترڅو وګوري چې آیا دا شرکتونه د پیرودونکو د معلوماتو پر اساس personalized pricing کاروي که نه [2]. که څه هم ride-hailing اپلیکیشنونه د لګتونو د زیاتوالي لپاره ډېری وخت "surge pricing" ته اشاره کوي، خو دا زیاتوالی معمولاً په یو ځانګړي جغرافیایي ساحه کې په یو ځانګړي وخت کې ټولو वापरونکو ته تطبیق کیږي. د یوې غوښتنې لپاره د مختلفو قیمتونو موندنه ښيي چې دلته یو بل میکانیزم عمل کوي.
دا څیړنه د "surveillance pricing" احتمالاتو ته تمرکز کوي، یو داسې چلند چې پکې AI د वापरونکي وسیله، د ځای تاریخ (location history) او د مصرف عادتونه تحلیلوي ترڅو بیې په ریښتیني وخت (real time) کې تنظیم کړي [2]. دا لاره شرکتونو ته اجازه ورکوي چې د هغو वापरونکو په پیژندلو سره چې alternatvies کمې لري یا د سفر لپاره ډېر عجلې لري، خپل ګټه ترلاسه کول اعظمي کړي.
Uber او Lyft د Consumer Reports د څیړنې د ځانګړو عددي موندنو په اړه کوم تفصیلي عامه ځواب نه دی ورکړ، خو دا څیړنه د AI pricing ماډلونو د شفافیت په اړه پوښتنې راپورته کوي [3].
“څیړونکو د یوې سفر لپاره 29 مختلف قیمتونه ولیدل.”
دا څیړنه د دودیز dynamic pricing — چې د بهرنیو غوښتنو سره reaction کوي — څخه د personalized pricing ته د یو بدلون په اړه اشاره کوي، چې د انفرادي वापरونکي سره reaction کوي. که ride-hailing شرکتونه د بیو ټاکلو لپاره شخصي معلومات کاروي، نو دا ممکن په امریکا کې د مصرفوونکو د ساتنې او د ډیټا د プرايوسی (privacy) قوانینو په اړه د تنظیمي ادارو لخوا ډیر څیړنې ته leading شي.
