说起无人零售这个词，莫名想抬头看看日历。
2017年前后短暂的烈火烹油之后，留下的只有一地鸡毛，但祖上也是真的阔过，当时的人们都在说，这是零售的未来。
无人其实只是概念性的无人，那些原来负责收银的店员，转而负责机器暂时无法操作的业务，比如现制食物、补充货架。
那么，可以叫“无人收银”吗？也不准确，行业巨头亚马逊最近就被曝光，“收银员”不是不存在，而是在幕后默默为AI打工。
当你拿完就走，有人为你负重前行
亚马逊无人超市的智能收银技术JustWalkOut（拿完就走），2016年首次在体验店亮相，2018年正式面向公众开业。
当时这项技术堪称惊艳，提前注册绑定好账户后，你只需扫码走进超市，拿起想要的东西，不用排队，不用收银员一件件扫描商品，拔腿走出来，稍后你的账户会被自动扣款。
为了感知顾客从货架拿下的商品，JustWalkOut使用了摄像头、传感器、计算机视觉、深度学习等技术。
几年过去，渐渐褪去光环的“老”技术又掀起了波澜。
当地时间4月2日，亚马逊官宣，40多家亚马逊生鲜商店里的27家，计划将JustWalkOut更换为智能购物车服务DashCart。
亚马逊解释，作出调整是因为顾客的需求变了，JustWalkOut无需排队固然是好，但顾客也希望可以在购物时就知道花了多少钱。
JustWalkOut的缺陷在于，顾客离店之后收到收据的时间不定，短则几分钟，长则数小时，消费者们容易心里没底。
相比之下，DashCart可以让顾客在购物时扫描商品，并在屏幕上实时看到支出总计，同时它也无需顾客排队结账，挑好东西、穿过车道、走出超市即可。
另外，部署JustWalkOut时，硬件的装修成本，云计算的运营成本都不低，现场也需要员工维护货架秩序，所以这项技术更适合机场店等小型商店。
亚马逊没有想到，JustWalkOut合情合理的局部下岗，顺带剥离了其科技的外衣，让外界关注到了幕后的人工。
来去如风的顾客们可能觉得，JustWalkOut就是自动化的。但其实，它依然离不开人工核查员和数据标签员。
媒体TheInformation去年曝光，截至2022年中期，亚马逊旗下超过1000名印度员工，参与了JustWalkOut项目。
他们的工作主要包括两项，一是观看视频，手动核查订单，确保结账准确，二是标记视频中的图像，训练机器学习模型。
甚至到了2022年，每1000笔订单仍然需要700次人工核查，远远高于亚马逊内部预期的20到50次。
亚马逊发言人当时回应，确实招聘了人工核查员，但爆料的数字并不准确，同时拒绝透露真实数字。
可以说，“收银员”依然少量存在，只是在远程工作而已。
这次，趁着亚马逊撤下JustWalkOut，质疑声又起，甚至有人拿ATM机里蹲着一个人算账的梗图比较。
亚马逊再次出来回应，如果大家把JustWalkOut的人工参与，理解成印度员工围坐着观看顾客的购物直播，那就大错特错了。
这些人类员工，应该称作“机器学习数据助理”，主业是注释图像，改进底层的机器学习模型，但偶尔也搞搞副业，检查录制的视频片段，验证一小部分AI无法确认的订单。
毕竟，人们买东西时总要挑三拣四、意外频出，无法像AI一样在规则里行事。
其实，AI行业的数据标注员非常常见，但放在无人超市等强调智能的场景上，就显得有些反直觉。
JustWalkOut面世的惊艳不是假的，但其中人类的参与却或多或少地被淡化了，这也是当下AI炒作热潮的一个通病。
每个成功的AI背后，都站着一群性价比高的人类
AI行业向来有个灰色地带：人类智能。
亚马逊旗下有个名叫MechanicalTurk的众包平台，将数据标注、图像识别等任务外包给全球劳动力，帮企业训练和操作AI系统。
这些任务对于人类来说很简单，但计算机难以独立完成，所以又叫“人类智能任务”（HITs）。
“MechanicalTurk”的名字，出自18世纪同名的下棋装置，当时这台机器因为能和人类下国际象棋轰动一时，在世界各地展出，后来被揭露是个骗局，其实是人类躲在其中操作。
图片来自：wiki
通过一模一样的名字，现代和当年的骗局构成了历史微妙的回环，人类智能在看似自动化的外壳内部，依然扮演着重要的角色。
尽管现在AI真的杀遍象棋和围棋，从大量数据学会辨别五官和交通灯，但在很多新的领域，AI仍然需要人类智能支持，虽然这些工作听起来很基础，没有门槛。
去年我们报道过，为了不让ChatGPT满口暴力、性别歧视和种族主义，OpenAI训练出能够检测有害内容的AI，再把这个AI作为检测器，内置到ChatGPT之中，起到检测和过滤的作用。
这个过程需要数据标注，由肯尼亚的工人们负责，为暴力、仇恨和性虐等有害内容打上标签。他们领着廉价的薪水养家糊口，并在互联网最黑暗的角落承受身心的创伤。
人类的想象力是无穷尽的，估计AI自己也无法预测，未来AI还能在什么地方起作用，又在哪里需要人类的辅助。
连成人赛道也得蹭热度，AI已经可以模仿某个头部创作者的口吻，向粉丝发送暧昧的短信了。省时省力地同时和几百个粉丝保持联系，创作者们自然乐意。
有些成人内容MCN机构，招聘了人类员工检查AI生成的内容，避免被平台发现作弊。
每个成功的AI背后，都站着一群性价比高的人类。AI犯错，人类纠错，AI等待投喂，人类处理大量数据。
GoogleDeepMind联合创始人兼首席执行官DemisHassabi最近在接受采访时说，数十亿美元投入到生成式AI初创企业和产品，造成了很多泡沫。
他认为，AI应该被作为“科学的终极工具”，比如预测蛋白质结构的AlphaFold模型，人类即将迎来科学发现的新文艺复兴，但是人们更愿意炒作和讨论各种不真实的事情。
不知道他是不是在影射Google的对手OpenAI，但他的话确实很有启发性。
AI是否能在每个领域都发挥出色，是否真的提高了效率，还需要具体问题具体分析。
同时，在过度的炒作和期待中，AI也在掀起新一波将服务廉价外包给人类劳动力的浪潮，不少企业为了蹭上AI的名号，又忽略了产品细节和消费者体验。
当我们打开某个AI产品使用，可能会觉得像在体验魔法，但巨大的黑箱背后，既聚集着全世界最聪明的脑袋，也有沉默不语的无名氏，就像当年的象棋装置里那个躲起来的人。
让人类和AI都做更擅长的事
过去说起自动化的服务，比如无人零售，总有一种说辞，其余员工可以效率更高，通过系统自动追踪货架情况及时补货，还有更多时间和顾客打交道，提供更好的服务。
但当AI智能但不是完全智能的时候，现实并没有理想那么丰满。
AI语音点餐服务，就是又一个反面例子。
“得来速”点餐服务在国外非常普及，开车的顾客无需下车或者进店，直接通过窗口点餐、付款和领取食物。如果让AI服务员点餐，人类只低头做饭，整个过程会否更快？
从实际情况来看，AI更像拖了人类后腿。
北美知名汉堡品牌Wendy's去年高调宣布，6月让新员工聊天机器人上岗，简化订单流程，减少车道排队的痛苦。从2021年开始，他们就和Google成了合作伙伴。
Wendy's统计发现，AI可以将订单时间缩短22秒，准确率达到86%。
但反过来想，错误率达到14%，相当于每七个订单就有一个出错，必须由人类员工收拾烂摊子。
如果是一个人类员工犯了这么多错误，可能早就卷铺盖回家了，但面对AI，企业能忍则忍，这是证明让他们跟上时代的金字招牌。
AI错误率高的原因很简单，顾客不是机器人，不会按程序执行，他们可能会反悔，重复自己的话，或者提出特别的需求，导致AI很容易误解意思。另外，口音、汽车噪音等也是干扰因素。
彭博社也在去年12月的报道提到，一家点餐机器人的供应商，在菲律宾等地招聘了人类助理，让他们检查超过70%的订单，确保AI系统不会出错。
这么一想，国内的一些自助结账服务，方便得恰到好处，又不让人类彻底解放双手。
比如，优衣库使用基于RFID标签的自助扫描结账系统，当我们把衣服放进框内，价格就出来了，再进行扫码支付。
这固然没有JustWalkOut一步到位，但结账的速度更快了，窗口更多了。不过，高峰期仍然需要排队，旁边也有店员提供打包和收银服务。
同在零售行业，想赶上AI的热闹，吸引媒体和大众的目光，不一定非要在终端下功夫。
连锁便利店711另辟蹊径，不是让AI和消费者直接打交道，而是让AI从事“脑力活动”。
从2024年春季开始，711计划利用AI，分析商店销售数据和社交媒体消费者反馈，为新产品生成文本和图像，甚至生成新产品提案。
近9000名711员工中，大约有1000名管理人员已经开始使用内部的AI系统，然后再逐步扩大到产品开发和营销人员。
这个从上到下的顺序恰好和无人零售反过来了，但加快消费者调查、缩短产品开发时间，甚至少开几次内部脑暴会议，同样也是降本增效的表现。
有时候，AI也作为明晃晃的噱头，等待消费者买单。
无印良品推出的“AI薯条”，号称是经过3兆次模拟后AI认为人类会喜欢的口味，分为中式、西式、东南亚三种。受好奇心驱使的人类尝试之后发现，这就是薯条味和调料味。至少，有人愿意为AI的创意买单，上一回当。
不管是在超市购物，还是在快餐店点餐，零售的琐碎和随机，还没有完全被AI参透。
或者说，将人类之间的互动彻底自动化，并没有那么容易，我们的抽象，AI把握不住。
坏消息是，人类因为AI有了更多活，因为要帮AI善后。好消息是，AI暂时不会取代人类，因为人类还可以为AI打工，甚至比AI更便宜。
