Ценовая AI-дискриминация XXI века Увидел у Киры Юхтенко скриншот на тему «гибкого ценообразования». Недавно как раз слушал про это прикольный подкаст Odd Lots с Линдси Оуэнс (авторкой книги «Обдиралово: конец справедливых цен») – ниже несколько моментов оттуда, которые мне показались интересными. 🐌 В США фиксированные ценники впервые внедрили благодаря квакерам (ответвление протестантов) всего 150 лет назад. До этого считалось нормой торговаться при каждой покупке – а квакеры полагали это какой-то аморальной шляпой, и придумали багфикс (ну а потом уже и универмаги массово переняли эту фичу). 🐌 Конкуренция на рынке взаимозаменяемых товаров обычно толкает цены вниз до минимально приемлемого для производителей уровня. Но с точки зрения микроэкономической теории, влажная мечта любого бизнеса – это ценовая дискриминация. Ее идея ровно противоположная: заставить каждого покупателя заплатить его индивидуальную максимальную цену, по которой он еще готов купить товар. 🐌 В обычном супермаркете провернуть ценовую дискриминацию сложновато (именно из-за физического ценника на витрине), а вот покупки онлайн как раз словно специально придуманы для такого случая: там ничего не мешает показывать каждому зашедшему свою цену. Когда-то это первыми прочухали авиакомпании, а в 2011 году еще и Uber подключился со своим динамическим ценообразованием (а-ля «в час пик в самых горячих районах тарифы умножаем в два раза») – хотя, строго говоря, это не совсем та ценовая дискриминация, о которой я писал выше. 🐌 При этом прямо дискриминировать покупателей по расе или национальности в США нельзя по закону. Но есть и остроумные обходные пути: смотришь на почтовый индекс или айпишник, и по нему примерно понимаешь средний профиль покупателя, который к тебе в онлайн-магазин оттуда стучится. Вот старое исследование про то, что покупателям из районов с высокой концентрацией азиатов с большей вероятностью лепят цены на онлайн-репетиторство для подготовки к вступительным экзаменам в универ на тысячу-другую баксов выше (ну вы знаете, все эти знаменитые «тигриные мамы», помешанные на образовании своих китайских/корейских чад). 🐌 Есть и буквально «ценовой рейджбейтинг» со стороны приложений: сервис доставки еды DoorDash недавно зарегистрировал патент на высчитывание специального «индекса возбуждения» юзера на основании 16 факторов (ну там: оставшийся заряд батареи, скорость и дерганность прокрутки…). Правда, после того, как их предложили позвать в Сенат пояснить за циничную дойку самых нервно-голодных слоев населения, они почему-то резко этот патент отозвали. 🐌 С учетом того, что люди сейчас всё чаще будут использовать для покупок в интернете ИИ-агентов, можно ожидать своего рода «гонку вооружений». Онлайн-магазины будут юзать всё более хитрые способы прочухать с помощью AI, кто зашел к ним на сайт и сколько он на самом деле готов выложить – а запускаемые пользователями рои агентов-покупателей будут всё лучше маскироваться под нищебродов, подключаясь через всякие прокси с бедняцких айпишников для поиска самой низкой цены. 🐌 Кстати, если вы не знали: у крупных онлайн-площадок уже давно есть на каждого из вас подробное цифровое досье. В мае этого года Amazon запустил раздел «About You», где можно посмотреть, что про вас сохранили «в папочке» (чтобы «точнее подбирать рекомендации в будущем», ага). Недавно как раз вирусился пост женщины, которая обнаружила в этом разделе пометку про себя «плоскожопая» (ну там ИИ просто сделал выводы после того, как она заказала леггинсы с эффектом пуш-апа ягодиц). В общем, Прекрасный Капитализм Будущего чудесен, дайте две!