湖南
5月6日民航資源網(wǎng)發(fā)的一條消息，挺有意思，正好可以聊聊AI在民航場景里的應用問題。
事情是這樣的，有兩位旅客準備坐美國航空的航班，從邁阿密飛波士頓。他們按時到了登機口，但結(jié)果航空公司告訴他們不能上飛機了——原因不是超售，也不是證件問題，而是美航的一套AI系統(tǒng)"認為"他們絕壁趕不上這趟航班，所以提前把座位給了候補的其他乘客。
為啥AI會這么判斷呢？我補充一下背景信息。這倆人是轉(zhuǎn)機旅客，前序航班已經(jīng)延誤了。估計AI拿到這個信息之后，根據(jù)算法推算出他們趕不上后續(xù)這班了。
算法跑得挺順暢，里面的邏輯也挺自洽的，唯一的一個小問題是——這兩人居然趕到了。
怎么看這件事呢？說到底就是這么一個問題：目前這個階段AI技術應用到真實的民航場景里時，咱們應該怎么看待和應對它。
我先把這個算法的大致邏輯捋一下。
第一步，航司盡可能多的收集各種信息——比如前序航班狀態(tài)、值機情況、安檢過沒過等等。
第二步，基于信息和算法讓AI去判斷，哪些旅客將會趕不上這班飛機，于是把就這些"無效座位"提前釋放給超售的候補旅客。
上面邏輯沒毛病吧？站在航司角度看，運行效率拉上去了；站在候補旅客角度看，本來還在那兒干等著，突然就能上飛機了，皆大歡喜；站在被取消乘機資格的旅客，也沒有虧，反正他們也趕不過來。
但上面一切的前提是，算法和數(shù)據(jù)都得是靠譜的。
我不知道這個算法平時靠不靠譜，但至少這次就沒靠譜，把一個急匆匆趕過來的旅客誤判成趕不過來了。我覺得這事可以從幾個角度聊聊。
第一，AI的全面應用肯定是個趨勢，不應該阻止。即使美航這套系統(tǒng)據(jù)說已經(jīng)誤判了好幾次，但是要算總賬的話，我相信收益肯定是遠遠大于損失的。
簡單說說收益這邊，它能提前識別出一批本來就來不了的旅客，于是可以更早、更多地把座位釋放出去，要么給超售的候補旅客，要么直接二次售票，航司的經(jīng)營效率就上去了，并且對應崗位的人工成本也省了。
至于那幾次的誤判呢？該賠就賠。只要賬面上收益大于成本，那從經(jīng)營角度看，這買賣就是劃算的。至于商業(yè)信譽的損失——其實這個也是可以拿出來算的，能算得過賬，那就干。
第二，算法暫時不靠譜，不代表它永遠不靠譜。這玩意兒最大的好處就是可以迭代。
這次發(fā)現(xiàn)一個超出當前算法模型能力的情況，那就針對這個情況去改算法、改規(guī)則。一改，所有用這個算法的值機柜臺馬上就同步生效了，省去了大量培訓、宣貫的人力成本，也避免了不同人執(zhí)行起來效果不一樣的問題。這是傳統(tǒng)人工流程沒法比的。
所以你看，AI這個趨勢，不說未來，單說現(xiàn)在，正反饋已經(jīng)形成了：用AI的航司和不用AI的航司，在經(jīng)營效率上就是有差距，這種差距能直接換算成錢。一邊賺錢一邊迭代，越用越好，那邊不用的就只能越拉越遠。
但話又說回來，在推進AI、特別是在這種磕磕絆絆的過渡期里，有件事必須做好——那就是責任兜底。
算法不靠譜、出了誤判，那就在賠償和補償這一端多下功夫。不能好處全歸航司，成本全丟給旅客。要真這么搞，旅客這一端對AI技術在民航的應用，肯定是要起阻力的，最后反倒拖累了AI落地的速度。
簡單說就是，AI這條路得走，也只能走，但走的時候，別讓坐飛機的人替算法的bug買單。
你們有被AI的應用而坑的經(jīng)歷嗎，歡迎在留言區(qū)分享一下。
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