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收到一个亚马逊包裹后发现它损坏、工作不正常或处于不完美的状态是很糟糕的。特别是当这种商品是必需品，如宠物食品，而你又急需的时候。宠物食品对宠物主人来说至关重要，因为宠物的健康直接依赖于食品的质量。一旦食品损坏，可能会导致宠物无法及时获得必要的营养，从而影响其健康。
为了解决这一问题，亚马逊开发了项目 P.I.（私人调查员），这是一个利用生成式 AI 和计算机视觉技术的系统，用于在产品送达顾客之前检测产品缺陷。项目 P.I. 不仅能检查产品是否损坏，还能核实颜色和尺寸是否与顾客的订单相匹配，有效避免发错货的情况。
该项目目前已在北美的配送中心部署，并计划在 2024 年扩展到其他地点。在这些中心，每个月有数百万个产品通过成像通道进行扫描。一旦发现缺陷，如书皮弯曲，亚马逊会隔离该产品，确保它不会被发送给顾客，并进一步调查该问题是否影响其他类似商品。
亚马逊的员工会对项目 P.I. 标示的产品进行审核，以确定这些产品是否还有其他用途，例如捐赠或以折扣价在亚马逊的二手机会网站上重新销售。这个网站专门销售二手和经过认证的翻新产品。
除了加强配送中心的手动检查以确保顾客收到最理想的产品状态外，亚马逊还强调，这一举措有助于创造更可持续的体验，减少因退货造成的包装材料浪费和不必要的碳排放。
亚马逊全球卖方服务副总裁达梅什·梅塔表示：“通过在我们的运营设施中利用 AI 和产品成像技术，我们可以高效地检测到潜在的损坏产品，并在它们到达顾客之前解决更多的问题，这对顾客、卖方合作伙伴和环境来说都是一种胜利。”
此外，亚马逊还使用多模态大型语言模型（LLM）来调查顾客的负面体验。LLM 会审核顾客的反馈并分析项目 P.I. 和其他来源的图片，以确认问题的原因。这种模型能够理解和处理多种类型的数据，包括文本和图像，从而更准确地识别和解决问题。
