美國零售業者正加速導入人工智慧（AI）定價工具，藉由高科技方法設定商品價格，卻也引發美國消費者日益加劇的不滿與不安。儘管業者強調這些工具能提升效率，但消費者擔憂個人數據可能遭到濫用，導致不同人購買相同商品卻支付不同價格。

所謂的AI輔助定價，主要體現在幾種形式：首先是「動態定價」，也就是根據市場供需等因素即時調整價格，例如飛機票或叫車服務的浮動價格。另一種是「個人化定價」（又稱「監控定價」），這種方式會運用消費者的個人數據，例如地理位置、收入水準、甚至網路瀏覽習慣，來提供不同的商品價格或優惠。還有一種是「演算法定價」，透過軟體推薦或設定價格，AI則從銷售數據、競爭對手價格等模式中學習，預測需求並優化利潤，這就是AI在零售業定價的具體應用。

儘管這些工具在歐洲與亞洲部分地區已漸普及，並陸續應用於美國的沃爾瑪（Walmart）和全食超市（Whole Foods）等大型零售商，但消費者普遍對此感到困惑與不安。他們習慣於旅遊或交通服務的浮動價格，但面對日常消費品也受演算法及個人數據影響時，這種缺乏透明度的情況，加深了消費者對於可能遭遇價格歧視的疑慮，反映出消費者對AI定價的心理變化。凱爾尼諮詢公司（Kearney）的消費者行為智庫負責人 Katie Thomas 便指出，在這些演算法與AI的應用中，公司與消費者之間存在著權力拉扯。

針對這些疑慮，沃爾瑪執行長 John Furner 上個月在部落格文章中澄清，電子價格標籤主要是為了節省員工時間，確保價格即時更新，並非根據天氣、時間或個人等外部因素來調整價格。他強調：「我們是根據商品定價，而不是根據人來定價。」有研究追蹤一家未具名雜貨連鎖店的價格變化，發現電子標籤導入後「幾乎沒有出現浮動定價」。此外，Decodo公司在2025年追蹤的商品價格變動中，約有一半是下降的，顯示動態定價不必然只會提高價格。

然而，立法者與監管機構已開始關注此議題。美國聯邦貿易委員會（FTC）已提出一項執法政策，警告企業若未能揭露使用個人數據進行個人化定價，可能違反消費者保護法。今年，至少有30個州的立法機關審議了涉及演算法及個人化定價的法案，其中馬里蘭州、紐澤西州和康乃狄克州已立法限制商家利用消費者數據來定價。

過往也有業者因定價行為引發爭議。2022年，加州檢察官曾對 Target 提起訴訟，指控其應用程式在顧客進入商店前顯示較低價格，店內價格卻更高。Target 最終支付500萬美元達成和解，並同意禁用透過地理圍欄（geofencing，在特定地理區域內依定位調整價格）技術提高價格。Target 表示，其應用程式的目的是提供不同店面與銷售通路的精確價格，而非基於個人數據來調整。此外，亞馬遜（Amazon）也曾被美國聯邦貿易委員會在2023年的反壟斷訴訟中挑戰，指控其名為「Project Nessie」的演算法工具，利用競爭對手可能跟進的心理來提高價格，獲取逾10億美元的超額利潤。亞馬遜則回應，該工具旨在防止因價格匹配導致的不可持續低價，且已在訴訟前停用。

參考來源

• Consumer apprehension grows as US retailers adopt AI-assiste…（Ksl.com）

• Consumer apprehension grows as US retailers adopt AI-assiste…（The Miami Times）

• Consumer apprehension grows as US retailers adopt AI-assiste…（The Miami Times）

• Consumer apprehension grows as U.S. retailers adopt AI-assis…（Durango Herald）