टेकक्रंच की रविवार की रिपोर्ट के अनुसार, डिलीवरी सेवा डोरडैश ने एक ऐसे उपयोगकर्ता पर प्रतिबंध लगा दिया, जिसने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) द्वारा उत्पन्न छवि का उपयोग करके फर्जी डिलीवरी की थी।
यह विकास कई घटनाओं के बाद हुआ, जिसमें प्रसिद्ध प्रौद्योगिकी और वित्त लेखक बर्न होबार्ट, जो ऑस्टिन के निवासी भी हैं, ने 29 दिसंबर को एक्स पर एक पोस्ट में अपना अनुभव साझा किया था।
होबार्ट के अनुसार, ऑर्डर पर “डिलीवर” अंकित था Doordash एक छवि के साथ आवेदन करें जो आपके घर के मुख्य द्वार जैसा दिखता हो। उन्होंने कहा कि उस समय कोई ड्राइवर मौजूद नहीं था और खाना भी बाहर नहीं था। समर्थन से संपर्क करने के बाद, डोरडैश ने रिफंड और खाता क्रेडिट जारी किया और दूसरा ड्राइवर भेजा। वह प्रतिस्थापन ऑर्डर मूल अनुमानित डिलीवरी समय के भीतर आ गया।
होबार्ट ने बाद में सार्वजनिक रूप से घटना का विवरण साझा किया, जिससे ऑस्टिन निवासियों के बीच एक ऑनलाइन चर्चा छिड़ गई।
@Dave खाते वाले एक टिप्पणीकार ने दावा किया कि उसने शहर में एक समान प्रदर्शन नाम का उपयोग करने वाले ड्राइवर से संबंधित एक समान समस्या का अनुभव किया है। दोनों लोगों के बीच कोई ज्ञात संबंध नहीं है और इस बात की कोई स्वतंत्र पुष्टि नहीं है कि घटनाएं संबंधित हैं।
यह अनुमान लगाया गया था कि ड्राइवर के खाते से छेड़छाड़ की गई हो सकती है और इसका उपयोग डिलीवरी को गलत तरीके से पूरा करने, संभावित रूप से स्थान डेटा को गलत साबित करने और गैर-मानक माध्यमों से छवियां भेजने के लिए किया जा सकता है। जबकि डोरडैश ड्राइवर ऐप में आमतौर पर ड्राइवरों को मौजूदा छवि अपलोड करने के बजाय वाहन छोड़ते समय एक लाइव फोटो लेने की आवश्यकता होती है, होबार्ट ने सुझाव दिया कि यह कुछ शर्तों के तहत संभव हो सकता है, जैसे खराब नेटवर्क कनेक्टिविटी या संशोधित उपकरणों के माध्यम से।
उपयोगकर्ताओं ने यह भी नोट किया कि डोरडैश उसी पते पर पिछली सफल डिलीवरी की तस्वीरों का एक लॉग रखता है, जो यह बता सकता है कि उनके सामने वाले दरवाजे से मिलती-जुलती छवि बिना कोई नई तस्वीर लिए कैसे बनाई गई थी।
डोरडैश के एक प्रवक्ता ने टेकक्रंच को बताया कि कंपनी ने तुरंत घटना की जांच की, ड्राइवर के खाते को स्थायी रूप से निष्क्रिय कर दिया और सुनिश्चित किया कि ग्राहक को पूरा मुआवजा मिले।
प्रवक्ता ने कहा कि डोरडैश धोखाधड़ी के प्रति शून्य-सहिष्णुता की नीति रखता है और प्लेटफॉर्म के दुरुपयोग को पहचानने और रोकने के लिए स्वचालित सिस्टम और मानव समीक्षा दोनों पर निर्भर करता है।