作者： AIGC开放社区 来源： AIGC开放社区

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8月15日，全球最大电商平台之一的亚马逊（amazon）宣布，将在产品的客户评论中使用生成式AI，按照用户需求自动生成精华评论。

亚马逊表示，客户评论是其最古老和最重要的功能之一。自1995年首次推出该功能以来，为全球数十亿人购买商品提供了宝贵的建议和见解。随着电商的飞速发展，客户评论的数量也发生了巨大变化。购物者想从海量评论中找出适合自己的信息并不容易。

因此，亚马逊希望借助生成式AI强大的文本总结、提取摘要等能力，用在客户评论方面以提升客户体验和购物效率。

例如，从爆款电视商品的用户评论中，让AI自动生成关于电视彩色方面的所有用户评论。

客户评论对电商产品的销售起到了至关重要的作用，同时也是一笔值得深挖的“数字金矿”。

仅2022年，有1.25亿客户为亚马逊电商平台贡献了近15亿条评论和评级，每秒可产生45条评论。面对如此海量数据和高频率增长，使得用户评论成为生成式AI最佳应用场景之一。

亚马逊希望在广泛的产品中，通过生成式AI不仅能自动生成精华评论，还能提供关键的产品见解。例如，从一款鞋子商品的评论中，提取所有5星评论，然后根据舒适、耐磨、防水属性进行筛选 。

这使得用户对评论的需求更加聚焦化，贴近实际需求来进行选择有用的评论，全面提升购物体验。

技术方面，亚马逊将使用自研大模型Amazon Titan，应用在用户评论中。Titan 系列模型分为两种，一种是用于内容生成的文本模型；另一种是文本嵌入模型，用于创建高效搜索功能等。

文本生成模型与ChatGPT类似，可以自动生成创意文本、文本分类、总结文本、问答以及从数据库中提取关键信息等任务 。

文本嵌入模型能够将文本输入翻译成包含语义的数字表达（嵌入编码）。虽然这种大语言模型不生成文本，但对个性化推荐和搜索等非常有用。实际上，亚马逊电商平台的产品搜索功能就是应用了类似的文本嵌入模型，帮助客户更好地查找所需的商品。

数据方面，亚马逊将使用真实可靠的用户评论数据，无论是正面还是负面评论，真实性至关重要。亚马逊表示，如果使用虚假评论信息，那么生成的评论也是假的，一切都变得毫无意义。

亚马逊为了打击恶意为商品刷虚假评论，通过分析数千个数据点包括登录活动、与其他账户的关系、评论历史记录和其他异常行为迹象等，可精准识别出用户评论的真实性。

目前，该功能在美国地区测试，随着技术的成熟和不断迭代，会扩展至更多的地区和产品中。

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