«КЛИЕНТТІҢ ТАЛАБЫ БАСЫМ» ҚАҒИДАТЫН ТЕРІС ПАЙДАЛАНУДЫҢ АЛДЫН АЛУ ҮШІН ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ТЕХНОЛОГИЯЛАРЫ

Мақалада жасанды интеллекттің (ЖИ) «Клиенттің талабы басым» қағидатын теріс пайдалануды азайту әлеуеті қарастырылады, ол көбінесе әділетсіз артықшылықтар үшін пайдаланылады. Тұтынушылардың құқықтары жақсы қорғалғанымен, кәсіпорындар ақшаны негізсіз қайтару немесе алаяқтық қызмет көрсету талаптары сияқты заңсыз мінез-құлық ретінде көрінетін тұтынушылық экстремизмге көбірек тап болады. ЖИ технологиялары, соның ішінде машиналық оқыту және табиғи тілді өңдеу, теріс пайдалану үлгілерін анықтау, көңіл-күй мен ниеттерді талдау және шешім қабылдау процестерін автоматтандыру арқылы шешімдерді ұсынады. Бұл белсенді тәсіл бизнеске тұтынушылық экстремизмді анықтауға және алдын алуға, олардың қаржылық мүдделерін де, қызметкерлердің әл-ауқатын да қорғауға мүмкіндік береді. Дегенмен, әділ және ашық тәжірибені қамтамасыз ету үшін этикалық ойларды, әсіресе ЖИ жүйелеріндегі біржақтылыққа қатысты ескеру қажет. Бұл зерттеу тұтынушылардың экстремизміне қарсы төтеп беру үшін ЖИ енгізудің қиындықтары мен мүмкіндіктерін талдау үшін әдебиеттерге сапалы шолу мен этикалық және құқықтық модельдеуді пайдаланады, бизнесті де, тұтынушыларды да қорғайтын теңдестірілген тәсілді қолдайды.

1. Голанова, Ю.А. Потребительский экстремизм как угроза для предпринимателей / Ю.А. Голанова // Вопросы российской юстиции. – 2021. – № 16. – C. 175-182.

2. Sadykov, M.B. The use of artificial intelligence in law enforcement activity / M.B. Sadykov, S.Ch. Gajanayaka // Вестник Академии правоохранительных органов при Генеральной прокуратуре Республики Казахстан. – 2024. – № 1 (31). – Pp. 175-183. – DOI:10.52425/25187252_2024_31_175.

3. B. Morgan. A Global View Of “The Customer Is Always Right” // Forbes [Electronic resource] – Access mode: https://www.forbes.com/sites/blakemorgan/2018/09/24/a-global-view-of-the-customer-is-always-right/ (Access data: 05.10.2024).

4. Cain, K.G. The McDonald’s coffee lawsuit / K.G. Cain // Journal of Consumer & Commercial Law. – 2007. – № 1 (11). – Pp. 14-19.

5. Paterson, J.M. AI in the Home: Artificial Intelligence and Consumer Protection / J.M. Paterson, Y. Maker // The Cambridge Handbook of Private Law and Artificial Intelligence (Cambridge University Press). – 2021. – Pp. 1-15.

6. Nizioł, K. The challenges of consumer protection law connected with the development of artificial intelligence on the example of financial services (chosen legal aspects) / K. Nizioł // Procedia Computer Science. – 2021. – Т. 192. – Pp. 4103-4111.

7. Jaxon, S. Balancing Antitrust and Data Privacy: Tackling Market Power and Safeguarding Consumer Protection in AI Systems / S. Jaxo. – 2024. – 9 p.

8. Soh, J. The executive’s guide to getting AI wrong / J. Soh // Asian management insights (Singapore Management University). – 2022. – № 9 (1). – Pp. 74-80.

9. Vladeck, D.C. Machines without principals: liability rules and artificial intelligence / D.C. Vladeck // Wash. L. Rev. – 2014. – Т. 89. – Pp. 117-150.

10. Lutfiyya, H. Guest Editorial: Special Section on Embracing Artificial Intelligence for Network and Service Management [Electronic resource] / H. Lutfiyya, et al. // IEEE Transactions on Network and Service Management. – 2021. – № 4 (18). – Pp. 3936-3941. – Access mode: https://doi.org/10.1109/tnsm.2021.3127543 (Access data: 05.10.2024).

11. A. Curry, G. Abercrombie, V. Rieser. Conv Abuse: Data, Analysis, and Benchmarks for Nuanced Abuse Detection in Conversational: In Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2021. – Pp. 7388-7403 [Electronic resource] – Access mode: https://doi.org/10.18653/v1/2021.emnlp-main.587 (Access data: 05.10.2024).

12. Xiang, H. AI tools for debunking online spam reviews? Trust of younger and older adults in AI detection criteria [Electronic resource] / H. Xiang, J. Zhou, B. Xie // Behaviour & Information Technology. – 2022. – № 42 (5). – Pp. 478-497. – Access mode: https://doi.org/10.1080/0144929X.2021.2024252 (Access data: 05.10.2024).