在社交媒体上,你和ai的区别是,你有多“懒”?
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大数据文摘出品
来源:frontiersin
编译:Fisher、刘俊寰
一说到机器人账号,大多数人脑海里第一反应都是水军、控评,如果在国外竞选期间,这些机器人账号还能在社交媒体上被广泛运用于舆论操作中,想来后怕。但是机器人账号也有积极的一面,不少公司将其运用到新闻聚合、在线零售等领域,也着实为人们制造了不少便利。
根据2017年的一项调查,Twitter中的机器人数量达4800万,占比15%。在庞大的虚拟AI用户占比和信息爆炸的夹击下,我们如何分辨一个账号究竟是真实的人类,还是虚拟的AI账号?
早在1993年,Peter Steiner在《纽约客》刊登了一幅漫画,“在互联网上,没人知道你是一条狗”,被传诵至今。
不过现在,我们或许要改一改,“在互联网上,没人知道你是一个AI”。
以“懒”识人!随着话题演进,人类用户原创内容递减
最近,《物理学前沿》发表了一项新研究,主要研究的正是人类用户和AI用户之间的区别,他们发现人类用户和AI用户并非无法区分。
论文指出,人类用户存在短期行为趋势,但机器人账号不存在这类趋势,也就是说,在互联网上人类有着自己的“专属标签”,这恰是关键所在。
论文链接:
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphy.2020.00125/full?utm_source=fweb&utm_medium=nblog&utm_campaign=ba-sci-fphy-physics-ai-bots
结果显示,随着话题的演进,人类用户参与社交互动的数量会增加,但是并非表示为增加原创内容,增加的只是转发、回复的比例,以及单条推文中提及话题的次数。与此同时,人类用户原创的内容在减少,推文平均长度呈下降趋势。
这些趋势的成因被认为是随着事件发展,人类用户对该话题越来越感到疲劳,更不倾向于做出复杂行为。另一个可能的解释是,随着时间的推移,用户接触到更多的帖子,因此增加了他们对内容做出反应和互动的概率。
无论是哪种情况,机器人都被证明不受这些因素的影响,没有观察到它们的行为随时间发生变化。也就是说,区分人类用户和AI用户的关键点在于是否能从他们的推文中察觉到“懒”的痕迹。
AI:有被摆了一道的感觉。
首次研究AI用户的检测问题
值得注意的是,这项研究可用于开发更精准的机器人检测策略,该研究将用户在社交媒体会话中的行为用于机器人检测问题,在同类研究中尚属首次。
在这项工作中,研究人员使用一个与近期政治事件相关的大型Twitter数据集,研究了人类账号和机器人账号的行为如何随着某个话题的进展而改变。对这些话题演进的整个过程,研究人员计量了多种因素,以捕捉用户的行为特征,包括参与社交互动的倾向和产生的内容量,然后将这些结果在机器人和人类之间进行了比较。
对此,研究人员关注的社交媒体行为包括转发数、回复数和推文中提及话题的次数,以及推文本身的长度。也就是说,他们关注的是能够刻画用户参与社交互动的数量和质量。
确定研究标准之后,研究人员将结果用于优化机器人检测系统,观察加入这些新特征后是否能提高检测器的性能。他们使用了一系列机器学习技术对两套不同的分类器进行了训练:一套包含这些新特征,另一套不包含以作为基准。
研究人员用这些行为特征来优化机器人检测系统,他们发现包含时间动态特征的完整模型在检测准确性上明显优于未考虑这些特征的基准模型。
这些结果凸显了在话题进展的过程中,机器人账号和人类用户之间存在可以计量的行为演变上的差异;同时表明这些差异可以用来实现一个机器人检测系统,或者用来改进现有的系统。
“值得注意的是,机器人在不断改进,越来越多地模仿人类在社交媒体上的行为。每当我们发现一个我们以为是人类独有的行为特征,比如在一个账号所关注的话题中体现出的思想情绪,我们会发现,新开发的机器人已经可以体现这些特征了。”论文的共同作者、南加州大学信息科学学院计算机科学助理教授兼研究团队负责人Emilio Ferrara博士说。
Emilio强调说,“机器人在不断进化——随着人工智能的快步推进,有可能创造出越来越逼真的机器人,可以越来越好地模仿我们在网络平台上讲话和互动的方式。”
“我们在不断尝试发现社交媒体上的人类行为所特有的维度,这些发现又能用来开发更精准的工具以检测机器人。“
相关报道:
https://blog.frontiersin.org/2020/04/22/whos-a-bot-and-whos-not/
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