Im Mai des vergangenen Jahres hatte Mozilla die Übernahme von Fakespot bekannt gegeben, einem Anbieter, der vor gefälschten Bewertungen beim Online-Shopping schützen soll. Firefox 122 wird die Erkennung unglaubwürdiger Produktbewertungen auf amazon.de unterstützen.

Bei Fakespot handelt es sich um einen Anbieter, welcher Künstliche Intelligenz nutzt, um gefälschte Rezensionen auf Shopping-Plattformen wie Amazon zu erkennen. Nach eigenen Angaben nutzen derzeit über eine Million Menschen Fakespot. Anfang Mai hatte Mozilla bekannt gegeben, das Unternehmen Fakespot vollständig und inklusive seiner 13 Mitarbeiter übernommen zu haben.

Seit der Übernahme von Fakespot arbeitet Mozilla an der nativen Integration einer Funktion zur Bewertung von Produkt-Reviews in Firefox. Im August 2023 hatte ich eine erste Vorschau auf das neue Firefox-Feature gegeben.

Wenn Mozilla kommende Woche Firefox 122 veröffentlichen wird, wird die Fakespot-Integration zwar noch nicht standardmäßig aktiviert sein, kann aber über about:config aktiviert werden, indem der Schalter browser.shopping.experience2023.enabled auf true gesetzt wird.

Dies funktioniert zwar bereits im aktuellen Firefox 121, allerdings werden ausschließlich amazon.com, walmart.com sowie bestbuy.com unterstützt. Für Nutzer in Deutschland, Österreich und der Schweiz sehr viel relevanter ist die Version von Amazon für den deutschsprachigen Raum, welche unter amazon.de aufrufbar ist. Diese wird, ebenso wie die französische Version unter amazon.fr, ab Firefox 122 unterstützt.

Der Nutzung dieser Funktion muss zunächst explizit durch den Benutzer zugestimmt werden. Standardmäßig erfolgt keine Anzeige von Review-Bewertungen.

Bei Aufruf der Produktseite zeigt Firefox die Glaubwürdigkeit der abgegebenen Nutzer-Bewertungen in Form einer Schulnote nach amerikanischem System („A“ ist die beste, „F“ die schlechteste Note) an. Darunter wird die bereinigte Durchschnitts-Bewertung des jeweiligen Produkts angezeigt, sprich der Durchschnitt aller Bewertungen abzüglich derer, die nach Einschätzung von Fakespot keine echten Bewertungen sind. Erkennt Fakespot, dass die Bewertung nicht mehr auf dem neuesten Stand ist, bietet Firefox die Möglichkeit an, die Analyse neu durchführen zu lassen.

Schließlich folgt noch eine Anzeige aktueller Highlights aus den Bewertungen, eingeteilt nach Kategorien wie Qualität und Preis. Dabei werden nur die glaubwürdigen Bewertungen der letzten 80 Tage als Grundlage genommen.

Das Bewerben eines alternativen Produkts aus der gleichen Kategorie, welches eine gute Bewertung für die Glaubwürdigkeit der Produktbewertungen erhalten hat, ist für Deutschland und Frankreich aktuell nicht geplant.

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Mozilla hatte mit Fakespot einen KI-Spezialisten gekauft, dessen Technologie Fake-Rezensionen auf Shopping-Plattformen erkennen soll. Nun kommt ein der Chatbot Fakespot Chat hinzu, der als Large Language Model (LLM) Fragen zu Produkten auf Amazon und Co beantwortet.

Der Fakebot Chat ist laut Ankündigung von Mozilla als frühe Alpha-Version in englischer Sprache für amazon.com verfügbar. Fakespot Chat beantwortet Fragen von Nutzern zu Produkten in Shops. Der Chatbot durchfortstet dazu neben der Produktbeschreibung des Anbieters auch Nutzerbewertungen.

Fakespot Chat muss für eine Nutzung zuerst aktiviert werden. Hat der Anwender die Browser-Erweiterung von Fakespot installiert, kann auf Produktseiten von Amazon.com mit Klick auf den Analysieren-Button die Seite auf fakespot.com geöffnet werden. Dort sind Details zu dem Produkt und der Chatbot verfügbar, der dann Fragen beantwortet. Wer die Erweiterung nicht installieren will, kann die URL der Produktseite auf fakespot.com eingeben.

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Mit dem Fakespot Chat ist Mozillas erstes sogenannte Large Language Model (LLM) gestartet. Der Chatbot berät beim Online-Shopping auf Amazon.

Im Mai hatte Mozilla angekündigt, das Unternehmen Fakespot gekauft zu haben. Bei Fakespot handelt es sich um einen Anbieter, der Künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um gefälschte Rezensionen auf Shopping-Plattformen wie Amazon zu erkennen. Seit dem arbeitet Mozilla an einer Integration in Firefox für den Desktop, Android sowie iOS, welche voraussichtlich mit Firefox 120 erstmals in den USA für Amazon, Walmart sowie Best Buy starten wird, bald darauf auch für Amazon in Deutschland und Frankreich. Eine erste Vorschau auf die Integration hatte ich im August gegeben.

Nun hat Mozilla Fakespot Chat angekündigt. Dabei handelt es sich um einen Chatbot, welcher derzeit als erste Alpha-Version für amazon.com und in englischer Sprache verfügbar ist. Das ist gleichzeitig Mozillas erstes sogenanntes Large Language Model (LLM). LLMs sind dazu in der Lage, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren und bilden damit die Grundlage für KI-Chatbots wie ChatGPT und Google Bard.

Mit dem Fakespot Chat können Fragen zu einem konkreten Produkt gestellt werden, welche der Bot dann nicht einfach anhand der Produktbeschreibung vom Hersteller, sondern auf Basis von echten Nutzer-Bewertungen beantwortet. So kann beispielsweise die Frage nach der Akkulaufzeit der Apple AirPods damit beantwortet werden, dass diese laut einigen Nutzern eine gute Akkulaufzeit hätten, während manche Nutzer davon berichten, dass eine Ladung nur sechs Stunden oder weniger hält.

Um Fakespot Chat nutzen zu können, muss die Funktion zunächst auf der eigens dafür eingerichteten Website aktiviert werden. Wenn die Browser-Erweiterung von Fakespot installiert ist, öffnet sich bei Klick auf den Analysieren-Button auf amazon.com dann die entsprechende Produktseite auf fakespot.com, welche Vorteile, Nachteile und Highlights des Produkts zusammenfasst. Zusätzlich steht dort dann auch der Chatbot zur Verfügung, dem Fragen zum jeweiligen Produkt gestellt werden können. Alternativ kann ohne Erweiterung auch direkt auf fakespot.com die URL der Produktseite eingegeben werden.

Wenn man sich nicht sicher ist, was man fragen soll, schlägt der Fakespot Chat Fragen vor, die zum jeweiligen Produkt passen. Unter jeder Antwort gibt es einen Daumen nach oben sowie einen Daumen nach unten, um mitzuteilen, ob eine Antwort korrekt oder ungenau war, womit jeder dazu beitragen kann, das Modell und seine Antworten zu verbessern.

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