Specjalne oprogramowanie pomoże wykryć podwójną jakość produktów

Specjaliści z Łukasiewicz – Poznańskiego Instytutu Technologicznego i Politechniki Poznańskiej stworzyli oprogramowanie, które będzie wykrywać przypadki podwójnej jakości produktów, czyli takich, które w różnych krajach mają różne składy. Produktoskop powstał na zamówienie Urzędu Ochrony Konkurencji i Konsumentów.

Oprogramowanie ma reagować natychmiast, gdy w Internecie pojawi się recenzja sugerująca stosowanie podwójnej jakości (ang. dual quality). Dzięki temu UOKiK będą mógł od razu zbadać dany produkt, nie czekając na zgłoszenia konsumentów.

Łukasiewicz – PIT przypomniał w poniedziałek, że każdy produkt wprowadzany na rynki UE, występujący pod taką samą nazwą i w takim samym opakowaniu, musi mieć identyczne skład i właściwości tj. smak, zachowanie czy trwałość. Jeśli są inne, mamy do czynienia z dual quality.

„To praktyka zakazana w UE, ponieważ wprowadza w błąd konsumentów. Mają oni prawo oczekiwać, że dany sok będzie w 100 proc. z owoców w Hiszpanii i Rumunii, a płyn do płukania będzie zostawiał tak samo długotrwały zapach w Niemczech i Polsce. Na straży tych przepisów stoją instytucje broniące praw konsumentów w państwach unijnych. Problem w tym, że reagują one dopiero na doniesienia klientów. Nie wszyscy konsumenci, którzy dostrzegają różnicę jakości, ten problem zgłaszają” – podał Instytut.

>>> Badanie: wśród noworocznych postanowień Polaków – ograniczenie wydatków

Wsparciem w tym zakresie ma być program oparty o sztuczną inteligencję. Badacze przeanalizowali zbiory danych dostępnych w Internecie, obejmujące recenzje w wyszukiwarkach i porównywarkach cen, sklepach internetowych, blogach czy w mediach społecznościowych z całej Europy, także obrazy, nagrania audio i treści audiowizualne zamieszczane na YouTube, Instagramie czy TikToku.

„Opracowaliśmy rozwiązanie, które umożliwia przetwarzanie tekstu, obrazów i dźwięku przy wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji. Analizowane treści są anonimizowane, zapewniając ochronę danych osobowych, dzielone na znalezione produkty i komentarze do nich, a następnie wielostopniowo oceniane pod względem charakteru i wydźwięku danych opinii. To podejście pozwala dokładniej rozpoznawać przypadki, w których produkt wprowadzany na różne rynki ma odmienny skład lub właściwości” – przekazał cytowany w komunikacie prasowym Maciej Niemir z Łukasiewicz – PIT.

Mikołaj Sobczak z Politechniki Poznańskiej podkreślił, że realizacja projektu była możliwa dzięki współpracy z wieloma naukowcami oraz zaangażowaniu zespołu przygotowującego dane do procesów uczenia maszynowego.

„Kluczowym elementem było także opracowanie wielojęzycznych modułów AI, które zapewniają wysoką szybkość i skuteczność analizy. Dzięki temu UOKiK będzie mógł precyzyjnie identyfikować potencjalne przypadki podwójnej jakości” – wyjaśnił.

Zobacz także