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連水軍都要失業了,因為AI水軍來了

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  文/李林 問耕 (編譯整理)

  量子位 出品 | 公眾號 QbitAI 

  無論是中國還是美國,很多人在選擇餐館或者酒店的時候,主要依靠網上的點評,比喻說大眾點評或者Yelp等等。

  某種程度上,口碑已經成為不少企業的命脈,釀成辦事和產品質量的永久記錄。與此同時,不公平或者虛假的點評也讓企業憂心忡忡,這些有可能來自憤怒的顧客,也有可能來自競爭對手。

  水軍,在全球都是一個讓人頭疼的問題,以后可能會更疼了:

  人工智能(AI)已經學會自動編寫虛假點評了。

  整個點評口碑界正面臨潛在卻是嚴重的沖擊。如果AI創造的虛假點評泛濫,最終將導致全部點評信息可信度急劇下降。技術進步,這一次又給社會帶來了(令人擔憂的)影響。

  不知道許知遠會不會更焦慮了。

  “這對整個社會是一個巨大的威脅,不單會讓依靠點評信息的用戶失望,并且會擺蕩人類對于真實和虛假的信念,我認為后者更讓人擔心”,芝加哥大學計算機科學教授趙燕斌(Ben Y. Zhao)說。

  以假亂真

  《在線點評系統中的自動眾包攻擊和防御》是趙燕斌等芝加哥大學研究人員發布的一篇論文。他們的研究說明,,人工智能可以被用來生成復雜的點評信息。這些虛假的點評不但機器無法檢測出來,就連人類讀者也分辨不出來。

  這篇論文本年晚些時候會在計算機安適頂級會議ACM CCS上展示。

  所謂復雜的點評信息,大概是這個樣子:“我喜歡這個地方。我跟我哥一起去的,我們點了素食意大利面,很好吃。啤酒不錯,辦事也很棒。保舉這個地方,是個吃早餐的好去處。地兒小但是買賣大”。

  乍一看這個點評沒有什么奇怪的,里面包羅一些具體的建議和可信的描述,雖然最后一句有點奇怪,但整體仍然是一段說人話的表達。

  實際上,這句話是一種稱為RNN(循環神經網絡)的深度學習技術生成的。這個RNN網絡使用了上千條真實在線點評訓練而成。

  研究人員體現,AI生成的點評已經做到了“以假亂真”,有 600 個用戶參與的調查顯示,這些虛假的點評不但能逃過人類的法眼,并且還被用戶認為“有用”。

  “有用”是更可怕的事情:這表白虛假點評已經可以對人類造成影響。

  反抄襲軟件也對這些虛假點評無能為力,因為這些點評是逐字生成的,而不是簡單的替換已有點評中的用詞。如果使用反抄襲軟件檢測,不單很難檢測出虛假點評,并且會“誤傷”一大批真實的點評。RNN可不但僅是對現有點評的復制。

  人類水軍面臨下崗

  人類手寫的虛假點評,已經是一個興盛的地下行業。只要有錢,你就能找到人幫你的產品寫下正面的點評,后者給對手寫下負面的評價。

  現在,傳統水軍行業未來可能也要被AI取代了。

  美國市場上,一段質量較高的Yelp點評,可能價格能到 10 美元。不過一旦有了AI的幫手,君心叵測的人可以一分錢不消就生成上千條點評,并且一起放出以免引起懷疑。

  好消息是,現在還沒有AI在現實世界中生成惡意虛假點評的案例。

  壞消息是,構建一個這樣的人工智能系統,并不需要太長的時間,所需硬件市面上都能買到,所需的點評數據庫可以在網上輕易獲得。

  仍有對策

  如果有人開始大規模生產這種假點評,大眾點評、Yelp這樣的網站恐怕就沒有好日子過了,終究,它們的招牌就是來自用戶的真實點評,如果每一條都可能是假的,誰又會繼續相信它們呢?

  接下來淪陷的,會是淘寶京東亞馬遜之類的電商,雖然趙燕斌說至少它們還能限制只有買過該商品的用戶才能點評,但情況也不容樂不雅觀。

  不過,也有好消息。

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