塔可鐘AI點(diǎn)餐被1.8萬杯水“灌崩”，緊急叫停技術(shù)神話
近年來，人工智能在餐飲服務(wù)行業(yè)的應(yīng)用逐漸增多，被視為提升效率、降低人力成本的有效手段。然而，技術(shù)的實(shí)際落地并非一帆風(fēng)順。近期，肯德基的兄弟品牌塔可鐘（Taco Bell）在美國市場推進(jìn)的AI語音點(diǎn)餐系統(tǒng)就遭遇了重大挫折，甚至因一起顧客惡意測試——點(diǎn)單18000杯水——導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰，最終迫使企業(yè)重新審視其技術(shù)部署策略。
自2023年起，塔可鐘在美國超過500家門店引入了AI語音點(diǎn)餐系統(tǒng)，主要用于“得來速”（Drive-Thru）車道訂單處理。該技術(shù)的初衷是減少人為錯(cuò)誤、加快服務(wù)流程，并應(yīng)對勞動(dòng)力短缺問題。然而，實(shí)際運(yùn)行中系統(tǒng)頻頻失誤，引發(fā)了大量顧客不滿。社交媒體上傳播的多段視頻顯示，AI在處理復(fù)雜或非常規(guī)訂單時(shí)表現(xiàn)糟糕，例如反復(fù)詢問顧客飲料搭配，或無法識別簡單指令。其中一段視頻在Instagram上的瀏覽量已超過2150萬，進(jìn)一步放大了公眾對技術(shù)可靠性的質(zhì)疑。
塔可鐘首席數(shù)字與技術(shù)官Dane Mathews在接受BBC采訪時(shí)坦言，AI語音系統(tǒng)的部署“充滿挑戰(zhàn)”。他表示，盡管技術(shù)在某些場景中表現(xiàn)優(yōu)異，但在高流量或復(fù)雜交互環(huán)境下失誤頻發(fā)，公司正在重新評估其適用性。Mathews特別指出，在就餐高峰時(shí)段，人類員工在處理訂單方面仍然更具靈活性和準(zhǔn)確性。因此，塔可鐘計(jì)劃調(diào)整AI的應(yīng)用范圍，未來可能會(huì)在得來速場景中減少或停止使用語音AI，轉(zhuǎn)而更注重人機(jī)協(xié)作的模式，培訓(xùn)員工根據(jù)實(shí)際情況選擇依賴技術(shù)或人工介入。
這一事件并非行業(yè)孤例。去年，麥當(dāng)勞就曾因其AI點(diǎn)單系統(tǒng)頻頻出錯(cuò)而暫停使用，例如錯(cuò)誤添加培根至冰淇淋，或無故增加數(shù)百美元的雞塊訂單。這些案例共同反映出當(dāng)前AI技術(shù)在真實(shí)商業(yè)環(huán)境中面臨的普遍問題：語義理解的局限、對異常輸入的脆弱性，以及在高負(fù)荷情境下的穩(wěn)定性不足。
從技術(shù)層面看，現(xiàn)有自然語言處理（NLP）模型雖已大幅進(jìn)步，但仍難以完全應(yīng)對點(diǎn)餐場景中的多樣性、口音差異、背景噪音及惡意濫用等問題。此外，AI系統(tǒng)缺乏人類服務(wù)員的常識推理和即時(shí)糾錯(cuò)能力，導(dǎo)致其在面對非常規(guī)請求時(shí)容易“宕機(jī)”或邏輯混亂。
塔可鐘的事件也提醒行業(yè)，技術(shù)應(yīng)用需更加注重漸進(jìn)迭代與場景適配。企業(yè)應(yīng)當(dāng)在部分場景中先行試點(diǎn)，結(jié)合用戶反饋持續(xù)優(yōu)化，而非急于大規(guī)模推廣。同時(shí)，維護(hù)人工服務(wù)的備用方案至關(guān)重要，以保障用戶體驗(yàn)和運(yùn)營韌性。
總體來看，AI在餐飲業(yè)的應(yīng)用仍具有長期潛力，但現(xiàn)階段必須正視其局限性。塔可鐘的此次調(diào)整，與其說是技術(shù)失敗，不如說是企業(yè)對創(chuàng)新實(shí)施路徑的一次理性反思。未來，只有將技術(shù)創(chuàng)新與人性化服務(wù)相結(jié)合，才能在效率和體驗(yàn)之間找到最佳平衡。
（注：本文在資料搜集、框架搭建及部分段落初稿撰寫階段使用了 AI 工具，最終內(nèi)容經(jīng)人類編輯核實(shí)事實(shí)、調(diào)整邏輯、優(yōu)化表達(dá)后完成。）
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