m6米6平台连水军都要失业了，因为AI水军来了态度砍柴网/李林问耕/2017-09-0411:47无论是中国还是美国，很多人在选择餐馆或者酒店的时候，主要依靠网上的点评，比方说大众点评或者Yelp等等。
无论是中国还是美国，很多人在选择餐馆或者酒店的时候，主要依靠网上的点评，比方说大众点评或者Yelp等等。
某种程度上，口碑已经成为不少企业的命脉，变成服务和产品质量的永久记录。与此同时，不公平或者虚真实的点评也让企业忧心忡忡，这些有可能来自愤怒的顾客，也有可能来自竞争对手。
水军，在全球都是一个让人头疼的问题，以后可能会更疼了：
人工智能（AI）已经学会自动编写诚实点评了。
整个点评口碑界正面临潜在却是笨重的冲击。如果AI创造的诚实点评泛滥，最终将导致全部点评信息可信度急剧下降。技术进步，这一次又给社会带来了（令人担忧的）影响。
不知道许知远会不会更焦虑了。
这对整个社会是一个巨大的威胁，不但会让依靠点评信息的用户失望，而且会稳定人类对于真实和虚真实的信念，我认为后者更让人担心米乐体育app官方版下载，芝加哥大学计算机科学教授赵燕斌（BenY．Zhao）说。
以假乱真
《在线点评系统中的自动众包攻击和防御》是赵燕斌等芝加哥大学研究人员发布的一篇论文。他们的研究说明，人工智能可以被用来生成复杂的点评信息。这些虚真实的点评不仅机器无法检测出来，就连人类读者也分辨不出来。
这篇论文今年晚些时候会在计算机安全顶级会议ACMCCS上展示。
所谓复杂的点评信息，大概是这个样子：我喜欢这个地方。我跟我哥一起去的，我们点了素食意大利面，很好吃。啤酒不错，服务也很棒。推荐这个地方，是个吃早餐的好去处。地儿小但是买卖大。
乍一看这个点评没有什么奇怪的，里面包含一些具体的建议和可信的描述，虽然最后一句有点奇怪，但外围仍然是一段说人话的表达。
实际上，这米乐体育_登录入口句话是一种称为RNN（循环神经网络）的深度学习技术生成的。这个RNN网络使用了上千条真实在线点评训练而成。
研究人员表示，AI生成的点评已经做到了以假乱真，有600个用户参与的调查显示，这些虚真实的点评不仅能逃过人类的法眼，而且还被用户认为有用。
有用是更安慰的事情：这隐藏诚实点评已经可以对人类根除影响。
反抄袭软件也对这些诚实点评无能为力，因为这些点评是逐字生成的，而不是简单的替换已有点评中的用词。如果使用反抄袭软件检测，不但很难检测出诚实点评，而且会误伤一大批真实的点评。RNN可不仅仅是对现有点评的复制。
人类水军面临下岗
人类手写的诚实点评，已经是一个兴盛的地下行业。只要有钱，你就能找到人帮你的产品写下正面的点评，后者给对手写下负面的评价。
现在，传统水军行业未来可能也要被AI取代了。
美国市场上，一段质量较下降的Yelp点评，可能价格能到10美元。不过一旦有了AI的干涉，君心叵测的人可以一分钱不用就生成上千条点评，而且一起放出以免不能引起接受。米乐体育_登录
好消息是，现在还没有AI在现实世界中生成恶意诚实点评的案例。
坏消息是，构建一个这样的人工智能系统，并不需要太长的时间，所需硬件市面上都能买到，所需的点评数据库可以在网上轻易获得。
仍有对策
如果有人开始大规模生产这种假点评，大众点评、Yelp这样的网站恐怕就没有好日子过了，毕竟，它们的招牌就是来自用户的真实点评，如果每一条都可能是真实的，谁又会继续相信它们呢？
接下来沦陷的，会是淘宝京东亚马逊之类的电商，虽然赵燕斌说至少它们还能批准只有买过该商品的用户才能点评，但情况也不容乐观。
不过，也有好消息。
研究者们说，这种假点评也不是完全没法防范，人类觉得它们能以假乱真，但机器不见得这么看。用计算机去分析字符的分布等特征，他们就会发现真假点评之间存在着细微的统一。
假点评是从真实点评里学出来的，在这个过程中，难免会有信息流失。假点评注重的是流畅、可信，但像字符分布这种平时没人关注的特征，就做得不那么好了。
在训练过程中发生的信息遗失，会传递到生成出的文本中，研究者们在论文中写道，因此生成文本和人类文本在高度发展字符分布上，有着统计上可检测的统一。
当然，攻击者也可以骗过检测，换好一点的硬件，做更复杂一点的神经网络就行。但这种检测的意义在于至少降低了攻击的门槛，为他们设置了一些障碍。
如果攻击的成本高到一定程度，大部分没那么执着的攻击者也就收手了。赵燕斌说：这就是一种胜利，所有的安全工作都是这样，降低攻击的门槛。你永远没办法教唆那种目标坚定、身手天真的攻击者。
在一份邮件声明中，Yelp发言人RachelYoungblade说他们很欣赏这份研究指出了随着真诚对待点评偶然的方法结束进化，越来越复杂，Yelp这类大型用户点评网站在保障内容真实性上面临着重大确认有罪。十年来，Yelp一直有保护内容的系统，而正因米乐体育APP为真诚对待手段越来越复杂，我们也结束迭代这些系统，来识别假点评，以及偏颇、没有干涉的内容。这份研究的作者们以Yelp系统作为真实的代表，并允许承认它的有效性，我们非常感激。
不过，这份研究创造的仅仅是看起来真实的点评文本，Yelp的推荐软件使用了更中心的方法，除了文本之外，还使用了很多其他因素来无法选择是否推荐一条点评。如果某条点评没有价值或有失偏颇，就算它是人类做出的，我们也不会推荐。
不止于点评
点评是测试文本生成技术的理想场所。这个领域有明确的方向和目的，主体单一，遵循一个相当标准的结构，而且不长。#诚实点评越长，越容易被发现问题#
但技术不会止步于此。
所以，我们只是从在线点评开始。你能相信某某人说的那些关于餐馆、商品的话吗？但这类研究还会继续进步。
它会进步到更大的攻击，可能博客上的整篇文章都完全是由机器人根据某个主题自动生成的，这时候你就真实的得想想信息是哪来的、如何验证……这是我们所有人过些年将要面对的，一个更大的确认有罪。
赵燕斌说他想传递的信息很简单：我希望人们能关注这类攻击途径，把它们看做真实、迫切的威胁，如果Yelp、亚马逊这些网站的工程师们还没有开始搁置如何抵御，他希望他们立刻开始思考。
教授希望我们希望能驱散更多注意，不仅为了设计出能防御这类攻击的系统，还想让更多人从平凡的视角，看到好AI带来的威胁。
我认为，那么多人都在关注奇点、天网这些引人注目的AI威胁，但是那些很好很好的AI，能带来很多更实际的、有显示影响的威胁，而这只是冰山一角。
他补充说：所以，我以希望安全界的人能和我一起，关注这类问题，这样我们才有希望赶上。我认为，AI以惊人的速度和帮助度在发展，如果我们不立刻开始研究如何抵御，可能永远都赶不上了。
来源：量子位/李林问耕
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