隨著美國零售業廣泛導入AI輔助定價工具，消費者對於價格不透明、個人資料被用於量身打造價格，以及衍生的潛在不公平性表達強烈擔憂。儘管零售商強調效率與商品導向定價，但監管機關與多州立法者已開始介入，探討相關規範，以應對這項科技創新帶來的挑戰。
隨著美國零售業逐漸導入人工智慧（AI）輔助定價工具，消費者對於價格透明度、個人資料運用，以及差別定價等問題的擔憂日益加劇。許多實體商店已用電子貨架標籤取代傳統紙本標價，並運用AI系統預測顧客行為與需求，以動態調整商品價格。
這些新的定價策略，在社群媒體上引發「動態定價」與「監控定價」的熱烈討論，質疑零售商是否利用個人資訊來提供客製化價格。消費者普遍接受機票或共享乘車服務的浮動價格，但當AI影響日常購物時，不明確的定價行為與未聲明的數據共享引發了更深層的疑慮。AI輔助定價工具，是一種利用演算法分析大量數據（如供應、需求、競爭者價格、甚至顧客的瀏覽歷史與收入等）來設定或調整商品售價的軟體系統。它能實現「動態定價」，即時根據市場狀況變價；亦能進行「個人化定價」，針對不同消費者提供不同價格或折扣。
然而，零售商普遍聲稱消費者的部分擔憂源於誤解。沃爾瑪（Walmart）執行長 John Furner 強調，數位價格標籤旨在節省員工時間並維持價格即時更新，絕非根據天氣、時段或個別顧客身份來調整價格，他表示：「我們是對商品定價，而非對人定價。」過去企業在客戶資料蒐集與使用方面缺乏透明度，加劇了消費者的不信任感。
面對此一趨勢，美國各地立法者與監管機構已開始密切關注AI定價實務。目前全美至少有30個州正在審議相關法案，以應對演算法與個人化定價帶來的挑戰。此外，美國聯邦貿易委員會（FTC）也提出了一項執法政策，警告業者若未能揭露利用個人資料進行客製化定價的行為，可能觸犯美國消費者保護法規。美國消費者保護法規旨在防止企業採取不公平或欺騙性的商業行為，保護消費者權益，確保市場競爭公平。
部分州如馬里蘭州、紐澤西州和康乃狄克州已實施了限制零售商使用顧客個人數據來定價的法規。過去亦有知名零售商因此面臨法律訴訟，例如塔吉特（Target）曾被指控利用地理圍欄技術，在顧客進入商店後悄悄提高商品價格，最終以500萬美元與檢方達成和解。亞馬遜（Amazon）也曾被FTC控告其演算法工具Project Nessie涉嫌識別可漲價商品，意圖讓競爭者跟進，從中獲取逾10億美元的超額利潤，但亞馬遜否認指控並表示該工具已停用。
參考來源
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AIは「想定外」をどこまで予測できるか 哲学者ヒュームが300年前に見抜いた「因果関係」の限界（JBpress Innovation Review）
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The AI race belongs to those who deploy it quickly（The Straits Times）
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AI Researcher Challenges Superposition Theory With 90% Neuro…（The Chosun Daily）