reddit перевод ИИ персональные данные авиакомпании ценообразование

5 способов, которыми Delta может обмануть вас с помощью ИИ: шокирующая правда о динамическом ценообразовании

18 июля 2025 г.

Вступление

Недавно на Reddit был опубликован пост, который вызвал heated debate о новой стратегии авиакомпании Delta, которая начала использовать искусственный интеллект для динамического ценообразования билетов. Суть стратегии заключается в том, что цены на билеты будут варьироваться в зависимости от персональных данных пассажиров, включая их платежеспособность. Эта тема актуальна, так как затрагивает интересы миллионов людей, которые пользуются услугами авиакомпаний.
«Цена — это не просто число, это — целая история»
«Снег падает мягко, но цена остается жесткой» — японское хокку, которое отражает суть проблемы.

Пересказ Reddit поста

Пользователи Reddit обсуждают новую стратегию Delta, которая использует ИИ для определения цен на билеты. Некоторые пользователи считают, что это приведет к судебным искам, так как использование персональных данных для ценообразования может быть незаконным. Другие пользователи считают, что это может привести к тому, что люди будут стараться быть более анонимными при покупке билетов, чтобы избежать завышенных цен.

«Я чувствую, что иски не заставят себя ждать»

— curt_schilli

Суть проблемы

Проблема заключается в том, что использование персональных данных для ценообразования может привести к дискриминации определенных групп потребителей. Кроме того, это может привести к тому, что люди будут искать альтернативные способы покупки билетов, которые не используют персональные данные.

Хакерский подход

Некоторые пользователи предложили использовать VPN и другие инструменты, чтобы скрыть свои персональные данные и получить более выгодные цены на билеты.

«Хаки будут следовать, люди будут учить вас, какие запросы использовать, какой VPN использовать и какое устройство использовать, чтобы получить лучшие цены»

— Niceguy955

Детальный разбор проблемы

Проблема заключается в том, что использование персональных данных для ценообразования может привести к дискриминации определенных групп потребителей. Кроме того, это может привести к тому, что люди будут искать альтернативные способы покупки билетов, которые не используют персональные данные.

Например, пассажир, который часто летает бизнес-классом, может быть отнесен к категории «платежеспособных» пассажиров и получить более высокую цену на билет.

Практические примеры и кейсы

Например, если вы покупаете билет на самолет, используя свой обычный браузер и не скрывая свой IP-адрес, вы можете получить более высокую цену, чем если бы вы использовали VPN и анонимный браузер.

Экспертные мнения

Эксперты считают, что эта стратегия может привести к тому, что пассажиры будут искать альтернативные способы покупки билетов, которые не используют персональные данные.

«Это явление в экономике, когда монополия может продавать товар по цене, которая соответствует уровню спроса. Потребители, готовые заплатить $1000, заплатят $1000, а те, кто готов заплатить $100, заплатят $100 за тот же товар»

— The-House-of-Ra

Возможные решения и рекомендации

Одним из возможных решений является использование анонимизированных данных для ценообразования или введение регулирования, которые запрещают использование персональных данных для этих целей.

Заключение с прогнозом развития

В будущем мы можем ожидать, что авиакомпании будут использовать все более сложные методы ценообразования, основанные на данных о потребителях. Поэтому важно быть осведомленным о своих правах и использовать инструменты, которые помогают защитить свои персональные данные.

«Цена — это искусство возможного»

Практический пример на Python


import numpy as np

def analyze_prices(prices: np.ndarray) -> dict:
    """Анализирует массив цен и возвращает словарь с результатами.
    
    Args:
        prices: Массив цен
        
    Returns:
        dict: Словарь с результатами анализа
    """
    # Вычисляем среднее значение цен
    average_price = np.mean(prices)
    
    # Вычисляем медиану цен
    median_price = np.median(prices)
    
    return {
        'average_price': average_price,
        'median_price': median_price
    }

# Создаем массив цен
prices = np.array([100, 200, 300, 400, 500])

# Анализируем цены
results = analyze_prices(prices)

# Выводим результаты
print(f"Среднее значение цен: {results['average_price']}")
print(f"Медиана цен: {results['median_price']}")

Этот пример демонстрирует, как можно анализировать массив цен и вычислять среднее значение и медиану.

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE