为了确保人工智能不会隐藏学习成果，公司需要：

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如上所述，Airbnb 使用人工智能驱动的定价优化，利用位置、季节和竞争对手价格等各种数据点来建议最佳价格点。人工智能驱动的动态定价模型当然可以优化收入，但如果不加以控制，可能会无意中疏远某些客户群体。

同样，亚马逊和 Shopify 也使用人工智能支持的结账优化功能，例如一键支付（可保存并自动填充付款详情）来简化购买流程，或使用“一键结账”或“立即购买”来缩短结账流程并提高转化率。但如果没有人工监督，它可能会忽略关键的安全步骤，从而增加欺诈风险。

如何避免人工智能黑匣子


人工智能驱动实验的结构化文档。
人工智能-人类混合模型，其中人工智能进行优化，而人类则分析见解。
反馈循环确保人工智能驱动的测试转化为整个企业的学习。
否则，团队可能会面临让AI孤立地进行优化的风险——在提高转化率的同时，印度电报数据   却错失关键的学习机会。归根结底，AI应该强化战略，而不是盲目地指挥战略。当AI与人类专业知识协同工作时，才能取得最佳成果。

当人工智能开始购买而不是仅仅测试时会发生什么？
这是一个疯狂的想法：如果人工智能开始代表消费者做出购买决定会怎样？

我们已经通过人工智能推荐引擎和自动购物助手看到了这一点。

韦塞林提出了一个关键问题：

“总有一天，消费者会拥有自己的人工智能。如果我的产品信息流能够被人工智能获取，那我为什么还需要网站呢？”