Consumer Reportsは、UberやLyftで同じ乗車条件でも異なる価格が表示される可能性を報じた。CNBCは別の分野として、AIが住宅価格に与える影響を取り上げている。
共通するテーマは、AIとアルゴリズムが日常の価格をどこまで個別化してよいのかという問題だ。
何が起きたか
配車サービスでは、需要、距離、交通状況、時間帯など多くの要素が料金に影響する。報道は、同じ条件に見える利用者でも価格が異なる場合があると指摘した。
プラットフォーム側は効率的な価格調整を重視するが、利用者から見ると理由がわからない価格差は不公平に感じられる。
経済への影響
個別価格は企業収益を高め、需要を平準化する可能性がある。一方で、価格の透明性が下がれば、顧客の信頼や利用頻度を損なう。
規制当局が説明責任を求めれば、配車企業はデータ利用、監査、料金表示の仕組みを変える必要がある。住宅、旅行、保険など他分野にも波及する可能性がある。
社会への影響
同じサービスに違う価格がつくことは、低所得者、障害のある利用者、公共交通が少ない地域の人にとって特に重い問題になる。
アルゴリズム価格が社会的に受け入れられるには、差が生じる理由、使われるデータ、異議申し立ての方法がわかりやすく示される必要がある。