फिनटेक संस्थापक पर धोखाधड़ी का आरोप; खुलासा हुआ कि AI ऐप फिलीपींस में इंसानों द्वारा चलाया जा रहा था

 (techcrunch.com)
4 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-04-11 | 2 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Nate के संस्थापक और पूर्व CEO Albert Saniger पर निवेशकों को गुमराह करने के आरोप में अमेरिकी न्याय विभाग ने अभियोग दायर किया
  • Nate 2018 में स्थापित एक fintech startup है, जिसने AI-आधारित “universal checkout” अनुभव देने का दावा किया
  • Coatue, Forerunner Ventures आदि से कुल $50 million से अधिक की फंडिंग मिली, और 2021 में Renegade Partners के नेतृत्व में $38 million की Series A फंडिंग जुटाई

असल में इंसानों के दम पर चलने वाला AI shopping app

  • Nate ने दावा किया कि AI सभी e-commerce साइटों पर खरीदारी को अपने-आप पूरा करता है, लेकिन वास्तव में फिलीपींस के एक call center में सैकड़ों लोग मैन्युअली ऑर्डर प्रोसेस कर रहे थे
  • न्याय विभाग का कहना है कि Nate का automation स्तर लगभग 0% था
  • निवेश जुटाने के लिए इसका प्रचार किया गया कि “AI बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के काम करता है”, लेकिन अधिकांश काम इंसानों द्वारा किया जाता था
  • कुछ AI तकनीक लाने और data scientists को नियुक्त करने के प्रयास हुए, लेकिन काम करने लायक automation नहीं बन पाया

whistleblower खुलासे और Nate का पतन

  • 2022 में The Information की रिपोर्ट के जरिए Nate के वास्तविक कामकाज का खुलासा हुआ
  • LinkedIn के अनुसार Saniger 2023 से CEO पद से हट चुके हैं
  • Nate ने जनवरी 2023 में फंड की कमी के कारण अपनी संपत्तियां बेच दीं, और निवेशकों को लगभग पूरी राशि का नुकसान हुआ
  • Saniger फिलहाल Buttercore Partners में managing partner के रूप में सूचीबद्ध हैं, लेकिन उनकी ओर से कोई आधिकारिक बयान नहीं आया है

AI तकनीक को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करने के मामले जारी

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2 टिप्पणियां

 
aer0700 2025-04-12

आजकल अक्सर ऐसे बिज़नेस दिखते हैं जो यह प्रचार करते हैं कि पहले से ठीक-ठाक किए जा रहे काम को अब AI से automate कर दिया है, या Rust में implement किया है, वगैरह।
~ कर रहे हैं.
मुझे लगता है कि सिर्फ यही एक बात देखकर आकलन करना चाहिए। चाहे AI का इस्तेमाल किया हो या Rust में implement किया हो, असल में मूल्यांकन इस आधार पर होना चाहिए कि वे ~ को कितनी अच्छी तरह कर रहे हैं; अंदरूनी तौर पर किस साधन से उसे implement किया गया है, यह user या investor के नज़रिए से बहुत महत्वपूर्ण नहीं लगता। हाँ, अगर code public किया हो तो developer के नज़रिए से जिज्ञासा ज़रूर हो सकती है।
 
GN⁺ 2025-04-11
Hacker News की राय

  • 2 साल पहले का लेख और उस पर मेरी HN टिप्पणी याद आ गई। यह एक और AI startup का आम रास्ता है

    • कोई ML/AI से हल की जा सकने वाली एक दिलचस्प समस्या ढूँढता है और उसे खुद हल करने की कोशिश करता है
    • सोचता है, "मॉडल कुछ हद तक काम करता है। इतना उपयोगी है कि दूसरे लोग इसके लिए पैसे देंगे"
    • एक paid API, SaaS startup आदि लॉन्च करता है और कुछ ग्राहक हासिल कर लेता है
    • फिर पता चलता है कि ML/AI तरीका generalize नहीं होता। reputation महत्वपूर्ण होने के कारण लोगों को काम पर रखकर समस्या हल करवाई जाती है
    • मॉडल का प्रदर्शन गिरता है, और इंसानी काम पूरे workflow का अहम हिस्सा बन जाता है
    • फिर कोई इस पर लेख लिख देता है कि सस्ते श्रम का इस्तेमाल हो रहा है

  • supermarket self-checkout पर CCTV वीडियो analysis के आधार पर मुझे संभावित चोर के रूप में चिन्हित किया गया था। (बेशक analysis गलत था।) दुकान से निकलते समय मैं सोच रहा था कि यह software analysis था या भारत या फ़िलिपींस में कोई मुझे real time में देख रहा था

  • मुझे हैरानी हुई कि जब Amazon Go ने यही काम किया था, तब DOJ को चिंता क्यों नहीं हुई

    • Amazon Go: शुरुआत में उसने साफ़ कहा था कि वह "Just Walk Out" technology का परीक्षण कर रहा है, और tech community को पता था कि edge cases को इंसान वीडियो feed के ज़रिए review कर रहे थे
    • उसका दावा था कि technology अंततः बेहतर होगी, और human backup मुख्यतः training data और quality assurance के लिए है
    • उसने यह नहीं कहा था कि "अभी यह 100% AI पर, बिना किसी मानवीय मदद के चल रहा है"
    • Nate: उसने दावा किया कि यह पहले से ही पूरी तरह automated है
    • CEO ने साफ़ तौर पर कहा था कि AI ही सारा काम करता है, और contractors का उपयोग सिर्फ़ दुर्लभ edge cases में होता है
    • DOJ के अनुसार, वास्तव में इंसान ही सब कुछ कर रहे थे और AI सिर्फ़ branding tool था
    • निवेशकों से इसे software platform कहा गया, लेकिन असल में यह BPO था

  • मैं सोचता हूँ कि किस बिंदु पर इसे "fraud" माना जाता है। लगभग हर "AI" application में काफ़ी human backup होता है। Waymo के पास ऐसे human drivers हैं जो वाहन रुक जाने पर remote operation कर सकते हैं। Amazon Go stores वास्तव में भारत की टीमों द्वारा चलाए जाते थे। कंपनियाँ 10 साल से "AI द्वारा संचालित" होने का दावा करती रही हैं

    • शायद इसलिए क्योंकि निवेशकों ने margins देखे और एक विशाल overseas item पकड़ लिया। नहीं तो "automation rate" निवेशकों के लिए track करने लायक बहुत धुँधला आँकड़ा है
    • इस तरह का धोखा निर्दोष निवेशकों को पीड़ित बना देता है

  • पिछले 5 वर्षों में ऐसे बहुत से startups आए हैं जिनका कोई न कोई रूप यह था कि "AI अब उन कंपनियों के साथ आपकी interaction को automate कर सकता है जो आपसे खुद interact नहीं करना चाहतीं"। यह healthcare, fintech, consumer shopping आदि में आम है

    • provider availability, scheduling और bookings को AI phone calls से automate किया जाएगा
    • consumer devices बेचकर सभी app interactions को "large action model" से automate किया जाएगा
    • अस्पतालों की health insurance company claims interactions को AI screen scraper से automate किया जाएगा
    • कर्मचारी business software tools में कोई काम एक बार कर दे, तो AI उसे हमेशा के लिए automate कर देगा और बिना custom programming के सभी vendor systems को जोड़ देगा
    • AI से किसी भी website पर अपने-आप खरीदारी की जा सकेगी

  • ज़्यादातर startups "fraud" नहीं होते। वे सबसे अच्छे इरादों के साथ शुरू होते हैं (योग्य technical founders, वास्तविक target market, और ऐसे ग्राहक जो काम करने पर भुगतान करने को तैयार हों), लेकिन अंत में वे या तो विफल हो जाते हैं, या पूरी तरह pivot कर जाते हैं, या survival के लिए गलत कोशिश में fraud पर निर्भर होने लगते हैं

    • समस्या यह है कि वे technology का उपयोग करके human problems को हल करना चाहते हैं। मौजूदा दुनिया की स्थिति यह है कि समीकरण के दूसरी तरफ़ मौजूद service providers न तो बीच में किसी mediator को चाहते हैं और न ही commoditized होना चाहते हैं। वे automation के अनुसार नहीं ढलेंगे
    • अगर आप robots से उन्हें call करने का तरीका पूरी तरह बेहतर कर दें, तो वे calls उठाना बंद कर देंगे। अगर आप user की ओर से उनके iPhone app को automate करने का तरीका बेहतर कर दें, तो वे IP address ranges को block कर देंगे और लगातार अधिक जटिल CAPTCHA दिखाएँगे। अगर आप login flow को automate करें, तो वे किसी दूसरे login flow पर चले जाएँगे या automation इस्तेमाल करने वाले ग्राहकों को block कर देंगे। ग्राहक का अनुभव सबसे अच्छे हाल में भी असंगत रहेगा, और loop से इंसान को हटाया नहीं जा सकेगा। यह अंततः हज़ार छोटे घावों से होने वाली मौत जैसा बन जाता है — भले ही ग्राहक अब भी सेवा के लिए पैसे देने की गुहार लगाते रहें

  • Mechanical Turk की पुनरावृत्ति

  • महामारी के बीच का एक संबंधित लेख: AI shopping startup funding boom की अति को दिखाता है

  • एक दोस्त ने 2021 के आसपास मुझसे इस कंपनी पर due diligence करने को कहा था। founder ने AI आधारित "100% checkout success rate" का दावा किया था, लेकिन वह साफ़ तौर पर झूठ था। वह एक ही समय में 2 दूसरे startups भी चला रहा था

  • "मैं computer हूँ लेकिन कहूँगा कि मैं इंसान हूँ" और "मैं इंसान हूँ लेकिन कहूँगा कि मैं computer हूँ" — दोनों ही आम विचार हैं