D∬G 'D∬G' 发布于2017-09-04,阅读1356次,热度7次

五毛党可能要失业了,因为AI水军来了


当AI已经开始写稿、唱歌、翻译文章、把语音转录为文字的时候,我们其实应该清醒的认识到,五毛党要消亡了。


相信大部分人和小编一样,现在只要出门吃饭,就会打开大众点评搜好吃的,看评分,看网友的评论。一般来说,餐厅下面的评论对我的选择影响还挺大的,要是下面评论都比较好的话,我肯定会优先考虑的


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,不公平或者虚假的点评也让企业忧心忡忡,这些有可能来自愤怒的顾客,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)已经学会自动编写虚假点评了。


整个点评口碑界正面临潜在却是严重的冲击。如果AI创造的虚假点评泛滥,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。


“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,而且会动摇人类对于真实和虚假的信念,我认为后者更让人担心”,芝加哥大学计算机科学教授赵燕斌(Ben Y. 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。这些虚假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ACM CCS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,但整体仍然是一段说人话的表达。


实际上,这句话是一种称为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,这些虚假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”是更可怕的事情:这表明虚假点评已经可以对人类造成影响。


反抄袭软件也对这些虚假点评无能为力,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,不但很难检测出虚假点评,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



人类手写的虚假点评,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,一段质量较高的Yelp点评,可能价格能到10美元。不过一旦有了AI的帮助,君心叵测的人可以一分钱不用就生成上千条点评,而且一起放出以免引起怀疑。


好消息是,现在还没有AI在现实世界中生成恶意虚假点评的案例。


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假的,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限制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差异。


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基本字符分布上,有着统计上可检测的差异。”


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提高了攻击的门槛,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,提高攻击的门槛。你永远没办法阻止那种目标坚定、身手老练的攻击者。”


在一份邮件声明中, Yelp发言人Rachel Youngblade说他们“很欣赏这份研究指出了随着欺骗点评系统的方法持续进化,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挑战。十年来,Yelp一直有保护内容的系统,而正因为欺骗手段越来越复杂,我们也持续迭代这些系统,来识别假点评,以及偏颇、没有帮助的内容。这份研究的作者们以Yelp系统作为‘真实’的代表,并承认它的有效性,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整体的方法,除了文本之外,还使用了很多其他因素来决定是否推荐一条点评。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。#虚假点评越长,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,一个更大的挑战。”


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考虑如何抵御,他希望他们立刻开始思考。


教授希望“我们希望能吸引更多注意,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以惊人的速度和加速度在发展,如果我们不立刻开始研究如何抵御,可能永远都赶不上了。”




是真是假?



最后,来个小测验吧。


这有六个案例,其中有一些是神经网络生成的虚假点评,其他的是真实的人类点评。你看看是否能分辨出来是真是假。


1、我最喜欢去的意大利餐厅。大爱这家菜品,一切都很棒。我推荐生牛肉配芦笋。可惜现在名气太大了,越来越难在黄金时间预定到座位。


2、我们全家都是这间餐厅的超级粉丝。工作人员非常奈斯,食物很棒。鸡肉非常好吃,蒜汁堪称完美。上面配有水果的冰淇淋也很美味。强烈推荐!


3、每年圣诞节我都来,最爱意大利面!物有所值!


4、非常好的披萨、烤宽面条以及最好吃的扇贝之一。甜品很大很美味。


5、这的食物好吃得惊人,分量也很大。芝士百吉饼做得非常完美,新鲜又美味!服务很快。毫无疑问是我们最爱的地方!我们还会回来的!


6、我来这吃饭已经一年半了,除了好吃我无话可说。我总是点披萨,意大利牛肉也很好,给我留下深刻印象。服务非常出色。是我见过的服务最好的餐厅。强烈推荐。



你看出哪些点评有问题了么?




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