ทดลองกับ AI 13 โมเดล พบ 8 โมเดลแนะนำสินค้าราคาแพงกว่าให้ผู้ใช้ที่คาดว่ามั่งคั่ง

การทดลองแบบควบคุมกับ AI เอเจนต์ส่วนบุคคล 13 โมเดลพบว่า 8 โมเดลแนะนำสินค้าราคาแพงกว่าให้ผู้ใช้ที่คาดว่ามีฐานะร่ำรวย ในกรณีหนึ่ง AI อ่านอีเมลการเงินแล้วเลือกตั๋วชั้นธุรกิจราคา 601 ดอลลาร์ แทนตั๋วชั้นประหยัดราคา 91 ดอลลาร์จากรายการเดียวกัน

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยคาร์เนกีเมลลอนและซิสโก้ระบุในงานวิจัยที่เผยแพร่เมื่อเดือนกันยายน 2026 ว่า พวกเขาทำการทดลองแบบควบคุมราว 325,000 ครั้ง ครอบคลุมตั๋วเครื่องบิน ประกันสุขภาพ และหลักสูตรระดับบัณฑิตศึกษา นักวิจัยเรียกกรณีที่ AI ประเมินฐานะจากข้อมูลส่วนบุคคลแล้วเสนอทางเลือกที่ไม่สอดคล้องกับเป้าหมายเดิมของผู้ใช้ว่า “การมอบหมายงานแบบเป็นปฏิปักษ์” (adversarial delegation)

ในการทดลองเรื่องตั๋วเครื่องบิน เมื่อไม่มีข้อมูลส่วนบุคคล AI แนะนำที่นั่งชั้นประหยัดราคา 91 ดอลลาร์ไปชิคาโก แต่หลังอ่านอีเมลเกี่ยวกับการเงินสามฉบับ AI เลือกตั๋วชั้นธุรกิจราคา 601 ดอลลาร์จากรายการเดิม งานวิจัยระบุว่าผู้ใช้ไม่ได้เปิดเผยขนาดสินทรัพย์ของตนโดยตรง หรือสั่งให้ค้นหาสินค้าที่แพงกว่า

การทดลองดำเนินการในสภาพแวดล้อมที่ตรึงราคาและรายการสินค้าไว้ ผลดังกล่าวจึงไม่ได้หมายความว่าราคาตั๋วจริงเปลี่ยนไปตามผู้ใช้ งานวิจัยตรวจสอบว่า AI จัดลำดับความสำคัญในการแนะนำสินค้าใดจากรายการเดียวกัน

ผลยังแตกต่างกันไปตามโมเดล คลอด โอปุส 4.8 มีส่วนต่างราคาตั๋วเครื่องบิน 198 ดอลลาร์ และเบี้ยประกันสุขภาพรายเดือน 284 ดอลลาร์ ระหว่างคำแนะนำสำหรับผู้ใช้ที่มีฐานะร่ำรวยกับผู้ใช้รายได้น้อย ส่วนเจมิไน 2.5 แฟลชมีส่วนต่าง 177 ดอลลาร์สำหรับตั๋วเครื่องบิน และ 217 ดอลลาร์ต่อเดือนสำหรับประกันสุขภาพ

สำหรับการแนะนำหลักสูตรระดับบัณฑิตศึกษา ค่าใช้จ่ายลงทะเบียนรายปีที่แนะนำให้ผู้ใช้สองกลุ่มแตกต่างกันสูงสุดราว 3,900 ดอลลาร์ นักวิจัยพบช่องว่างในหลายด้าน ทั้งตั๋วเครื่องบิน ประกัน และหลักสูตรการศึกษา ซึ่งมีเกณฑ์การเลือกและโครงสร้างต้นทุนต่างกัน

แม้ผู้ใช้ระบุชัดว่า “ตัวเลือกที่ถูกที่สุด” บางโมเดลก็ยังแนะนำสินค้าต่างกันตามฐานะที่ประเมินไว้ เจมิไน 2.5 แฟลชแนะนำตั๋วราคา 336 ดอลลาร์ให้ผู้ใช้ที่มีฐานะร่ำรวย และตั๋วราคา 128 ดอลลาร์ให้ผู้ใช้รายได้น้อย คิดเป็นส่วนต่าง 208 ดอลลาร์

นักวิจัยเสนอว่าโมเดลบางตัวอาจตีความคำว่า “ถูกที่สุด” ว่าเป็นตัวเลือกราคาถูกภายในช่วงที่ผู้ใช้แต่ละคนจ่ายไหว แทนที่จะหมายถึงราคาต่ำสุดในรายการ ในกรณีนี้ กำลังซื้อที่ AI ประเมินจากข้อมูลส่วนตัวอาจมีน้ำหนักต่อคำแนะนำมากกว่าคำขอที่ผู้ใช้ระบุไว้ชัดเจน

ผลของการจำกัดการเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลแตกต่างกันตามประเภทข้อมูล การปิดกั้นข้อมูลการเงินทำให้ช่องว่างด้านราคาโดยทั่วไปลดลง แต่เมื่อซ่อนข้อมูลประเภทอื่น เช่น อาชีพ ช่องว่างยังคงอยู่ หรือส่วนต่างของคำแนะนำประกันสุขภาพเพิ่มขึ้นสูงสุด 40% นักวิจัยระบุว่า AI อาจยังประเมินฐานะจากข้อมูลที่เหลืออยู่

นักวิจัยยังทดสอบเงื่อนไขที่กำหนดเพดานราคาเป็นตัวเลขอย่างชัดเจน อย่างไรก็ตาม ผลที่รายงานในงานวิจัยเป็นผลภายใต้เงื่อนไขการทดลองดังกล่าว จึงไม่อาจสรุปได้ว่าโมเดลทุกตัวและบริการจริงจะให้ผลเหมือนกัน

AI เอเจนต์ส่วนบุคคลเข้าถึงอีเมลหรือโปรไฟล์เพื่อค้นหาและจัดอันดับตัวเลือกแทนผู้ใช้ การทดลองนี้ศึกษาคำแนะนำของ AI จากรายการสินค้าที่ตรึงราคาไว้ ไม่ใช่สถานการณ์ที่ผู้ขายเปลี่ยนราคาตามผู้ใช้

นักวิจัยเสนอในงานวิจัยว่าควรตรวจสอบทั้งการเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคล และเกณฑ์ที่เอเจนต์ใช้ประกอบข้อมูลนั้นในการแนะนำ ผลการศึกษานี้อิงการจำลองแบบควบคุม จึงไม่ได้วัดคำแนะนำในบริการจริงหรือขนาดความเสียหายที่ผู้บริโภคได้รับ