亚马逊的Project PI（或称"私家侦探"）设置结合了生成式人工智能和计算机视觉技术，可以在商品发送给客户之前"看到"商品的损坏情况，或确定商品的颜色或尺寸是否有误。

它的工作原理是，产品在运往客户的途中要经过一条扫描通道。计算机视觉程序（一种人工智能，可以查看图像并理解图像中的内容）会检查是否有损坏。如果发现问题，该产品就会被撤出流水线，同时系统会对缺陷进行评估，并确定类似产品是否存在问题，从而找出根本原因。

据亚马逊称，"Project PI"已在"几个"北美仓库投入使用，并将在全年内加入更多站点。 去年，亚马逊推出了一个不同的系统，对经常退货的商品进行标记，以便在客户真正点击订单按钮之前，突出显示容易出现问题的商品。这一切都凸显了避免潜在的"噩梦般"退货流程对顾客体验、亚马逊和减少碳排放的环境都有好处。

该公司表示，亚马逊的员工会对"Project PI"标记的物品进行审查，以决定这些物品是在亚马逊的"第二次机会"转售网站上以折扣价出售，还是捐赠给其他地方。

亚马逊还在努力引入多模态大型语言模型，以调查顾客对收到的商品不满意的原因。该人工智能工具会查看客户在反馈中所说的话，然后扫描来自 Project PI 和其他数据源的图像，试图找出问题所在。

亚马逊表示，这项技术可能会对其他卖家有所帮助，让他们知道自己是否不小心贴错了标签。