Washington Post, abonelik ücretlerini belirlemek için kişisel okuyucu verilerini kullanan algoritmik bir fiyatlandırma sistemine geçtiğini abonelerine gönderdiği e-postalarla duyurdu. Bu durum, gazetenin yapay zekaya olan ilgisi düşünüldüğünde şaşırtıcı değil; zira daha önce yapay zeka destekli arama motoru ve robot liderliğindeki podcast gibi girişimleri olmuştu. Gazete, konuyla ilgili yorum istendiğinde, mühendislik ekibinin bir blog yazısına yönlendirdi. Bu yazıda, anonim ve kayıtlı kullanıcıların ödeme duvarıyla karşılaşmadan önce erişebilecekleri ücretsiz makale sayısını belirleyen yapay zeka destekli "akıllı ölçüm modeli" açıklanıyor. Ancak, abone bilgilerinin fiyatlandırmayı nasıl etkilediğine dair spesifik bir bilgi verilmiyor.
Uzmanlar, şirketlerin karı maksimize etmek için okuyucu verilerini nasıl kullanabileceğine dair bazı bilgiler sunuyor. Virginia Üniversitesi Darden İşletme Fakültesi'nden Profesör Luca Cian, birçok algoritmik modelin kullanıcı demografisi ve konumuna dayanarak bir ürün için ne kadar ödemeye istekli olabileceklerini belirlediğini belirtiyor. Geçmişte şirketler coğrafi bilgileri fiyatlandırmada kullanmış olsa da, gerçek zamanlı AI modellerinin ortaya çıkışı, bireysel kullanıcı verileriyle daha karmaşık bir şekilde etkileşim kurmalarını sağladı. Instacart ve Amazon gibi şirketlerin dinamik fiyatlandırma modelleri daha önce tartışmalara yol açmıştı. Federal Ticaret Komisyonu (FTC) tarafından yapılan bir araştırma, kullanıcıların tarayıcı geçmişi ve konum verilerinin çevrimiçi alışverişte gördükleri fiyatları etkilemek için kullanıldığını ortaya koydu. New York eyaleti, şirketlerin algoritmik fiyatlandırma kullanımını tüketicilere açıklamasını zorunlu kılan bir yasa çıkarırken, Kaliforniya bu konuda daha kapsamlı antitröst yasalarına sahip.
Medya kuruluşlarının kişisel verileri kullanarak abonelik fiyatlarını dinamik olarak belirlemesi, tüketici gizliliği ve adil fiyatlandırma konularında önemli etik ve yasal tartışmaları beraberinde getiriyor.