Toronto News : कैनेडा में उबर ‘एल्गोरिदम मूल्य निर्धारण’ का आरंभ करने जा रहा हैं
Toronto News: Uber to introduce 'algorithmic pricing' in Canada
Toronto News : टोरंटो। उबर कंपनी के आंतरिक सूत्रों के अनुसार ओंटेरियो में इस सप्ताह से उबर की नई ‘मूल्य निर्धारण विधि’ का शुभारंभ किया जा सकता हैं, इसके प्रचार में यहीं बात स्वीकारी जा रही हैं कि यात्रियों को केवल यात्रा का ही मूल्य देना होगा, इसमें अन्य समय व यात्रा के दौरान जाम आदि के समय को छोड़ते हुए यात्री से किराया वसूला जाएंगा, लेकिन आम जानकारों का मानना है कि एआई तकनीक का उपयोग करते हुए उबर ने ग्राहकों को सस्ती यात्रा के नाम पर और अधिक ठगने की नीति तैयार की हैं। इस बारे में मीडिया को दिए अपने साक्षात्कार में उबर के एक ड्राईवर जॉर्ज वेडजे ने कहा कि इस प्रकार कंपनी हमें कम भुगतान करेंगी और ग्राहकों से अधिक वसूलेगी, जिस पर कैनेडियन परिवहन मंत्रालय को दखल देना चाहिए।
जानकारों के अनुसार राइड-हाइलिंग ऐप उबर ने एल्गोरिदम पारदर्शिता को लेकर ड्राइवरों के साथ लंबे समय से चल रहे विवाद के बीच, कर्मचारियों के ‘व्यवहार पैटर्न’ का उपयोग करके उनका वेतन निर्धारित करने की बात स्वीकार की है। सीईओ दारा खोसरोशाही द्वारा एक वित्तीय कॉल में की गई इस टिप्पणी से ड्राइवरों में पुन: चिंता उत्पन्न हो गई है कि कैसे उबर उनके डेटा का उपयोग मुनाफे को बढ़ाने के लिए करता है, जबकि प्रत्येक किराये के लिए उन्हें मिलने वाली राशि को कम कर देता है।
2012 में बोस्टन में अपनी शुरूआत के बाद से, उबर धीरे-धीरे अपने ‘डायनेमिक प्राइसिंग’ एल्गोरिदम के उपयोग का विस्तार कर रहा है ताकि परिवर्तनीय वेतन और मूल्य निर्धारण स्तर निर्धारित किया जा सके, जिसके बारे में कंपनी ने पहले कहा था कि यह समय और दूरी, अनुमानित मार्ग, अनुमानित यातायात और सेवाओं का अनुरोध करने या प्रदान करने वाले उपयोगकर्ताओं की संख्या जैसी बाजार स्थितियों के लिए वास्तविक समय के डेटा का उपयोग करता है।
साथ ही, इसकी ‘अपफ्रंट प्राइसिंग’ नीति का अर्थ है कि एल्गोरिदम के डेटा इनपुट पूरी तरह से सवारियों और ड्राइवरों से छिपे हुए हैं, जिन्हें केवल एक यात्रा के लिए एक निश्चित किराया दिखाया जाता है। इस दौरान, ड्राइवरों और उनके यूनियनों ने कंपनी पर अपने गतिशील एल्गोरिदम का उपयोग अग्रिम मूल्य निर्धारण के साथ मिलकर धीरे-धीरे उनके वेतन को कम करने के लिए करने का आरोप लगाया है, उनका तर्क है कि एल्गोरिदमिक निगरानी और स्वचालित निर्णय लेने के नकारात्मक प्रभावों से उन्हें बचाने के लिए अधिक पारदर्शिता की आवश्यकता है । उ
दाहरण के लिए, फरवरी 2023 में, जब लंदन में गतिशील मूल्य निर्धारण शुरू किया गया था, तो ऐप ड्राइवर्स एंड कूरियर यूनियन ने कहा था कि एल्गोरिदम संभवत: निर्णय लेने के लिए ड्राइवरों और यात्रियों के व्यक्तिगत डेटा और प्रोफाइल का उपयोग करेगा, जो ड्राइवरों को कम किराया स्वीकार करने की उनकी इच्छा और क्षमता के आधार पर लक्षित करके काम करने की स्थिति को कम कर सकता है।
उबर ने मीडिया को बताया था कि यह दावा करना ‘पूरी तरह से गलत’ था कि कंपनी का एल्गोरिदम – जो वर्तमान में अमेरिका और लंदन जैसे चुनिंदा बाजारों तक सीमित है – किराया निर्धारित करने के लिए व्यक्तिगत डेटा या प्रोफाइलिंग का उपयोग करता है, उन्होंने कहा कि इसने एल्गोरिदम पर ड्राइवरों के साथ परामर्श करने और लंदन लॉन्च से पहले उनकी प्रतिक्रिया को शामिल करने के लिए जीएमबी यूनियन (जिसके साथ इसने मई 2021 में एक समझौते पर हस्ताक्षर किए थे ) के साथ मिलकर काम किया था।
हालांकि उबर ने कभी भी यह खुलासा नहीं किया कि उसका एल्गोरिदम वेतन और कीमतें निर्धारित करने के लिए किस डेटा का उपयोग करता है, कंपनी के आला अधिकारी ने गत 7 फरवरी को निवेशकों को बताया था कि वह ड्राइवरों की प्राथमिकताओं और व्यवहार पैटर्न के उपयोग का विस्तार करने की योजना बना रहा है, ताकि एल्गोरिदम के माध्यम से उन्हें उनके अनुकूल कार्य दिया जा सके।
उन्होंने एक अर्निंग कॉल के दौरान कहा, ‘ड्राइवरों की इच्छाएं काफी विचित्र होती हैं – कुछ ड्राइवर लंबी यात्रा करना चाहते हैं, कुछ छोटी यात्राएं करना चाहते हैं, कुछ हवाई अड्डे जाना चाहते हैं, कुछ उपनगरों में नहीं जाना चाहते, आदि ।’ ‘मुझे लगता है कि हम जो बेहतर कर सकते हैं, वह है अलग-अलग ड्राइवरों को उनकी पसंद या व्यवहार पैटर्न के आधार पर अलग-अलग ट्रिप्स को लक्षित करना।
आगे बढ़ने के लिए वास्तव में यही फोकस है : सही ड्राइवर को सही कीमत पर सही ट्रिप की पेशकश करना।’ सीईओ ने कहा कि उबर ने किराया तय करने के लिए फ्लैट समय और दूरी के मेट्रिक्स का इस्तेमाल करना शुरू कर दिया है, अब वह ‘ड्राइवर के आधार पर हर एक ट्रिप के लिए पॉइंट अनुमान’ का इस्तेमाल कर रहा है… हम मोबिलिटी और डिलीवरी दोनों में ये पॉइंट अनुमान लगा रहे हैं। हम इसे वैश्विक स्तर पर कर रहे हैं।
उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि क्योंकि उबर के पास किसी और की तुलना में अधिक ‘बिंदु अनुमान’ हैं, इसलिए इसके कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ‘एल्गोरिदम अधिक सीखने में सक्षम होंगे और किसी और की तुलना में अधिक सटीक होंगे, जो एक ऐसा लाभ है जो निश्चित रूप से समय के साथ हमारे लिए अर्जित होने वाला है’।
वरिष्ठ अधिकारी की यह टिप्पणी उबर द्वारा 2023 में 1.1 बिलियन डॉलर का परिचालन लाभ बताए जाने के बाद आई है , जबकि 2022 में 1.8 बिलियन डॉलर का घाटा हुआ था, तथा पिछले वर्ष 9.1 बिलियन डॉलर के नुकसान के बाद इसकी शुद्ध आय 1.9 बिलियन डॉलर रहने की बात कही गई है।
उबर के प्रवक्ता ने एल्गोरिदम में व्यक्तिगत डेटा के इस्तेमाल से जोरदार तरीके से इनकार किया और कहा कि खोसरोशाही ड्राइवर की प्राथमिकताओं का जिक्र कर रहे थे और उनके विशिष्ट डेटा के आधार पर व्यक्तिगत कीमतें निर्धारित नहीं कर रहे थे। उन्होंने कहा कि इसके विपरीत सुझाव देना अभी भी ‘पूरी तरह से गलत’ है।
उन्होंने कहा, ‘अपफ्रंट प्राइसिंग’ को सवारियों के लिए विश्वसनीयता में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो बदले में ड्राइवरों के लिए अधिक यात्राएँ बनाने में मदद करता है। यह क्षेत्र के ड्राइवरों को आकर्षित करने के लिए सर्वोत्तम मूल्य प्रदान करने के लिए वास्तविक समय की जानकारी की समीक्षा करता है।”
उबर ने मीडिया को यह भी बताया कि आधारभूत एल्गोरिथ्म एक निश्चित स्थान पर एक ही समय पर किए गए अनेक अनुरोधों पर विचार करता है, तथा इसका मुख्य उद्देश्य आपूर्ति और मांग को पुन: संतुलित करने में सहायता करना है। इसमें कहा गया है कि जब सवारी के अनुरोधों की संख्या किसी विशिष्ट स्थान पर उपलब्ध ड्राइवरों की संख्या से अधिक हो जाती है, तो कीमतें अस्थायी रूप से बढ़ सकती हैं, लेकिन यह दृष्टिकोण कंपनी को अधिक ड्राइवरों को उच्च मांग वाले क्षेत्रों में जाने के लिए प्रोत्साहित करके सवारी की उपलब्धता को अनुकूलित करने में मदद करता है, जबकि अन्य सवार तब तक इंतजार करते हैं जब तक आपूर्ति और मांग संतुलन में नहीं आ जाती और कीमतें कम नहीं हो जातीं।
पारदर्शिता की मांग :
ड्राइवर लंबे समय से अधिक एल्गोरिथम पारदर्शिता के लिए दबाव बना रहे हैं, ताकि वे समझ सकें कि उनके बारे में डेटा का उपयोग कैसे किया जा रहा है, उनके प्रदर्शन का प्रबंधन कैसे किया जाता है, और किस आधार पर काम आवंटित किया गया है या रोका गया है । उन्होंने इसकी स्वीकारोक्ति पर टिप्पणी करते हुए कि उबर का एल्गोरिथ्म ड्राइवर की प्राथमिकताओं और व्यवहार पैटर्न का उपयोग करता है, ड्राइवर और उबर के लंदन उपाध्यक्ष ज़मीर ड्रेनी ने समाचार पत्र को बताया कि यह ‘बिल्कुल भी आश्चर्यजनक नहीं है’। ग्राहकों की शिकायतों से निपटने का उदाहरण देते हुए ड्रेनी ने कहा कि उन्होंने देखा है कि अगर वे अपने यात्रियों द्वारा उठाए गए मुद्दों पर उबर को चुनौती देते हैं, तो उन्हें कम काम दिया जाता है। उन्होंने कहा, ‘हमेशा ड्राइवर के खिलाफ़ ही आरोप लगाए जाते हैं।’
उन्होंने कहा कि इससे यात्रियों और ड्राइवरों के बीच तनाव और बढ़ जाता है, क्योंकि कई ड्राइवर उसी अग्रिम कीमत पर लंबी यात्राएं करने के लिए तैयार नहीं होते, जो उन्हें छोटे मार्ग के लिए दिखाई गई थी, जो कि अक्सर ग्राहकों की अपेक्षाओं के अनुरूप नहीं होता, क्योंकि उन्हें प्लेटफॉर्म के काम करने के तरीके के बारे में जानकारी नहीं होती।