बीबीसी के एक रिपोर्टर ने हाल ही में कुछ प्रमुख खुदरा विक्रेताओं और स्वतंत्र दुकानों द्वारा कार्यान्वित की जा रही कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) विरोधी दुकानदारी तकनीक का परीक्षण किया। इस प्रयोग का उद्देश्य इन प्रणालियों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करना और व्यवसायों और उपभोक्ताओं दोनों के लिए उनके व्यापक निहितार्थों का पता लगाना था।

एआई सिस्टम आमतौर पर मौजूदा सीसीटीवी बुनियादी ढांचे का उपयोग करते हैं, जो वास्तविक समय में वीडियो फीड का विश्लेषण करने के लिए परिष्कृत एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। इन एल्गोरिदम को संदिग्ध व्यवहारों की पहचान करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है जो दुकानदारी के संकेत देते हैं, जैसे कि उच्च-मूल्य वाली वस्तुओं के पास लंबे समय तक घूमना, माल छिपाना, या बाहर निकलने की ओर गुप्त रूप से देखना। एक बार संदिग्ध गतिविधि का पता चलने पर, सिस्टम स्टोर कर्मियों को सतर्क करता है, जिससे वे हस्तक्षेप कर सकते हैं।

मूल तकनीक मशीन लर्निंग पर निर्भर करती है, जो एआई का एक उपसमुच्चय है जहां एल्गोरिदम स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना विशाल डेटासेट से सीखते हैं। इस संदर्भ में, एआई को वैध खरीदारी व्यवहार और दुकानदारी की घटनाओं दोनों को दर्शाने वाले हजारों घंटे के वीडियो फुटेज पर प्रशिक्षित किया जाता है। यह प्रशिक्षण सिस्टम को निर्दोष ब्राउज़िंग और संभावित चोरी के बीच बढ़ती सटीकता के साथ अंतर करने की अनुमति देता है।

प्रौद्योगिकी के समर्थकों का तर्क है कि यह पारंपरिक सुरक्षा उपायों, जैसे कि मानव सुरक्षा गार्ड या बुनियादी निगरानी प्रणालियों पर एक महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है। ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विजन विशेषज्ञ डॉ. अन्या शर्मा, जो बीबीसी प्रयोग में सीधे तौर पर शामिल नहीं थीं, ने कहा, "एआई सतर्कता और निष्पक्षता का एक स्तर प्रदान कर सकता है जो मानव अवलोकन के साथ संभव नहीं है।" "यह थकान या पूर्वाग्रह के बिना, एक साथ कई क्षेत्रों की लगातार निगरानी कर सकता है।"

हालांकि, खुदरा सेटिंग्स में एआई के उपयोग से गोपनीयता और पूर्वाग्रह की संभावना के बारे में भी चिंताएं बढ़ जाती हैं। आलोचकों का तर्क है कि ये सिस्टम कुछ जनसांख्यिकीय समूहों को असमान रूप से लक्षित कर सकते हैं, जिससे अनुचित या भेदभावपूर्ण व्यवहार हो सकता है। इलेक्ट्रॉनिक फ्रंटियर फाउंडेशन के साथ एक गोपनीयता अधिवक्ता सारा चेन ने चेतावनी दी, "एक वास्तविक जोखिम है कि ये प्रौद्योगिकियां मौजूदा सामाजिक पूर्वाग्रहों को कायम रख सकती हैं।" "यदि प्रशिक्षण डेटा तिरछा है, तो एआई संदिग्ध व्यवहार को विशेष जातीयताओं या सामाजिक-आर्थिक पृष्ठभूमि के साथ जोड़ना सीख सकता है।"

इसके अलावा, इन प्रणालियों की सटीकता की गारंटी नहीं है। झूठी सकारात्मकता, जहां निर्दोष दुकानदारों को गलत तरीके से संभावित दुकानदारों के रूप में चिह्नित किया जाता है, शर्मनाक या यहां तक कि टकराव वाली स्थितियों को जन्म दे सकती है। बीबीसी रिपोर्टर के परीक्षण में संभवतः ऐसी झूठी सकारात्मकताओं की आवृत्ति और वास्तविक चोरी और हानिरहित कार्यों के बीच अंतर करने की सिस्टम की क्षमता का पता लगाया गया।

एआई विरोधी दुकानदारी तकनीक की तैनाती खुदरा क्षेत्र में बढ़ते स्वचालन और डेटा विश्लेषण की दिशा में एक व्यापक प्रवृत्ति का हिस्सा है। खुदरा विक्रेता इन्वेंट्री प्रबंधन को अनुकूलित करने, ग्राहक अनुभवों को निजीकृत करने और सुरक्षा बढ़ाने के लिए तेजी से एआई का लाभ उठा रहे हैं। नवीनतम विकास में धोखाधड़ी वाले लेनदेन का पता लगाने के लिए एआई को पॉइंट-ऑफ-सेल सिस्टम के साथ एकीकृत करना और ज्ञात दुकानदारों की पहचान करने के लिए चेहरे की पहचान तकनीक का उपयोग करना शामिल है।

इन प्रौद्योगिकियों का समाज पर दीर्घकालिक प्रभाव अभी तक देखा जाना बाकी है। जैसे-जैसे एआई खुदरा और अन्य सार्वजनिक स्थानों पर अधिक प्रचलित होता जा रहा है, यह सुनिश्चित करने के लिए नैतिक और कानूनी निहितार्थों को संबोधित करना महत्वपूर्ण है कि इन प्रणालियों का उपयोग जिम्मेदारी से किया जाए और व्यक्तिगत अधिकारों का उल्लंघन न हो। एआई-संचालित निगरानी तकनीकों के विकास और तैनाती के लिए स्पष्ट दिशानिर्देश और नियम स्थापित करने के लिए आगे के शोध और सार्वजनिक प्रवचन की आवश्यकता है।