論文鏈接：https://www.researchgate.net/publication/371661341_Social_bot_detection_in_the_age_of_ChatGPT_Challenges_and_opportunities

目錄

摘要：

引言

1.1. Background on social bots and their role in society

1.2. The rise of AI-generated chatbots like ChatGPT

1.3. The importance of social bot detection

1.4. Scope and objectives of the paper?

2. The evolution of social bot detection techniques

?2.1. Early detection methods based on simple heuristics

2.2. The incorporation of machine learning and natural language processing

2.3. Deep learning and neural network-based approaches

2.4. The impact of large language models on detection techniques

3. Novel challenges in social bot detection

3.1. Increasingly sophisticated AI-generated content

3.2. Adversarial attacks and evasion tactics

3.3. Scalability and real-time detection

3.4. Ethical considerations and privacy concerns

4. Opportunities and emerging trends

4.1. Leveraging transfer learning and unsupervised learning

4.2. Multimodal approaches to detection

4.3. Collaborative and federated learning for detection

4.4. Explainable AI and interpretability in detection techniques

4.5. Combining multiple detection techniques

4.6. Constantly updating and fine-tuning models

4.7. Generative agents as source of synthetic data

5. Case studies: Social bot detection in real-world applications

5.1. Election interference and political manipulation

5.2. Detection of disinformation campaigns by social bots

5.3. Financial scams and cryptocurrency manipulation

6. Conclusions

6.1. Recap of challenges and opportunities in social bot detection

6.2. The future of social bot detection in the age of ChatGPT

6.3. Final remarks and potential research directions

摘要：

????????我們全面概述了在復雜的基于人工智能的聊天機器人興起的背景下社交機器人檢測的挑戰(zhàn)和機遇。通過研究社交機器人檢測技術的最新水平和迄今為止更突出的現(xiàn)實世界應用，我們確定了該領域的差距和新興趨勢，重點是解決人工智能生成的對話和行為所帶來的獨特挑戰(zhàn)。

????????我們建議社交機器人檢測方面潛在的有前途的機會和研究方向，包括（i）使用生成代理進行合成數(shù)據(jù)生成、測試和評估； (ii) 需要基于協(xié)調和影響的網(wǎng)絡和行為特征進行多模式和跨平臺檢測；; (iii) 將機器人檢測擴展到非英語和資源匱乏的語言環(huán)境的機會； (iv) 開發(fā)協(xié)作、聯(lián)合學習檢測模型的空間，這些模型可以幫助促進不同組織和平臺之間的合作，同時保護用戶隱私。

引言

????????人工智能（AI）和自然語言處理（NLP）技術的激增催生了先進的社交機器人，給在線通信和網(wǎng)絡安全帶來了新的挑戰(zhàn)。這些機器人模仿人類行為并跨平臺交互，通常可能帶有惡意意圖，例如傳播虛假信息或操縱公眾情緒。 ChatGPT 等人工智能生成的聊天機器人的出現(xiàn)放大了這些問題，使得社交機器人檢測和緩解成為一項勢在必行的任務。

回顧

????????本文對社交機器人檢測進行了深入回顧，概括了該領域的挑戰(zhàn)、前景和新興趨勢。我們追蹤機器人檢測技術的演變，從最初的啟發(fā)式方法到機器學習、NLP 和深度學習方法的使用。還討論了檢測技術上的高級語言模型（例如 ChatGPT）。然后，我們解決社交機器人檢測的復雜性，例如人工智能生成內容的復雜性、對抗性策略、可擴展性、實時檢測以及道德和隱私考慮。

未來研究方向

同時，我們強調了未來的方向，例如在檢測方法中使用遷移學習、無監(jiān)督學習、多模式方法、協(xié)作學習和可解釋的人工智能。

真實世界應用案例

????????此外，我們還介紹了現(xiàn)實世界的案例，展示了機器人檢測在選舉干擾、虛假信息活動、在線陰謀論和金融欺詐等領域的應用。我們還討論了生成代理和合成數(shù)據(jù)在推進該領域的潛在作用。

總結?

????????總之，我們提出了社交機器人檢測的最佳實踐。這涉及集成不同的檢測技術、數(shù)據(jù)源和模式，定期完善模型，在聯(lián)合環(huán)境中維護隱私，以及利用生成代理和合成數(shù)據(jù)。

1.1. Background on social bots and their role in society

????????社交機器人或在社交媒體平臺上模仿人類行為的自動化軟件，通過從簡單腳本到復雜人工智能的算法進行操作，參與任務或在線對話（Ferrara 等，2016）。隨著社交媒體的興起，它們的使用（無論是善意的還是惡意的）都在增長。

良性

????????良性社交機器人有助于實現(xiàn)內容共享、新聞聚合、客戶服務和支持的自動化，從而幫助企業(yè)管理其社交媒體存在并提高用戶參與度（Ferrara，2020；M?nsted 等，2017；Brandtzaeg 和 F?lstad，2017）。

惡意

????????相反，惡意社交機器人因其對在線社區(qū)的潛在危害和操縱公眾情緒的能力而受到更多關注，它們參與了虛假信息傳播、在線陰謀擴散和政治干預（Bessi 和 Ferrara，2016 年；Shao 等人） .，2018；費拉拉，2020；Wang 等人，2023）。因此，它們的檢測和緩解變得至關重要。

????????社交機器人的復雜性已從早期基于規(guī)則、關鍵字驅動的交互發(fā)展到機器學習和自然語言處理的結合，從而實現(xiàn)更真實的類人交流（Chu 等人，2010 年；Chang 和 Ferrara，2022 年） ）。例如，一些機器人采用基于馬爾可夫鏈的模型來生成文本，模仿人類生成的內容（Hwang 等人，2012 年；Pozzana 和 Ferrara，2020 年）。

????????深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的進步進一步增強了機器人的語言能力（Radziwill 和 Benton，2017）。人工智能驅動的機器人，例如 OpenAI 的 ChatGPT，可以掌握復雜的人類通信模式，生成與實際人類對話越來越難以區(qū)分的響應，從而提升社交機器人的能力。

1.2. The rise of AI-generated chatbots like ChatGPT

????????先進人工智能技術的引入促進了復雜聊天機器人的創(chuàng)建，例如 OpenAI 的 ChatGPT。 ChatGPT 基于 GPT-4 架構（原始 GPT 的擴展）（Radford 等人，2018），生成與人類對話非常相似的連貫且上下文感知的文本。該架構采用了稱為 Transformer 的深度學習模型（Vaswani 等人，2017 年），對于涉及自然語言理解和生成的任務非常有效。

????????由于其大規(guī)模和廣泛的訓練數(shù)據(jù)，ChatGPT 接受了數(shù)千億個單詞的訓練，并使用人類反饋的強化學習 (RLFH) 進行微調（OpenAI，2021）。無監(jiān)督預訓練和基于強化學習的微調相結合，使 ChatGPT 能夠生成適合上下文且符合人類需求的響應。

????????ChatGPT 和其他大型語言模型（例如 BERT（Devlin 等人，2018）和 XLNet（Yang 等人，2019））在自然語言生成方面取得的進展大大增強了社交機器人的能力。這使得用戶交互更加復雜和細致，開辟了新的人工智能應用機會，但也加劇了濫用的可能性，從而使社交機器人檢測變得復雜。

1.3. The importance of social bot detection

????????識別并區(qū)分人類用戶和社交機器人對于維護在線社區(qū)和社交媒體平臺的完整性至關重要。有效的社交機器人檢測可以減少惡意機器人的影響，例如虛假信息傳播、輿論操縱和有害內容放大。

·????????惡意社交機器人利用社交媒體平臺傳播虛假信息并影響公共話語（Ferrara，2017；Shao 等，2018）。在選舉等政治場景中，這些機器人會傳播虛假信息來操縱公眾情緒（Bessi 和 Ferrara，2016；Howard 和 Kolanyi，2016）?？煽康纳缃粰C器人檢測可以幫助發(fā)現(xiàn)和抵制這些虛假信息活動，促進透明和民主的在線空間。

????????社交機器人也延續(xù)了在線陰謀論（Samory 和 Mitra，2018；Muric 等，2021）。這些機器人可以放大破壞性內容并開展有針對性的活動。采用強大的機器人檢測機制可以幫助保護用戶免受此類惡意活動的侵害，確保安全和包容的在線環(huán)境。

????????社會媒體平臺的政策禁止的自動帳戶的惡意活動或操縱平臺的指標，如喜歡的股份，并追隨者(Ferrara,2022年). 執(zhí)行這些政策要求有效地檢測和消除社會的機器人，因此增強了用戶體驗真實性。此外，社交機器人可能會通過未經(jīng)授權的數(shù)據(jù)收集或監(jiān)視來侵犯用戶隱私（Gorwa 和 Guilbeault，2020），這凸顯了強大的社交機器人檢測的重要性。

????????雖然社交機器人檢測技術多種多樣，從簡單的基于規(guī)則的方法和特征工程方法（Chu，et al.，2010；Subrahmanian，et al.，2016）到先進的機器學習和深度學習技術（Ferrara，et al.，2016） ；Z. Yang 等，2019），ChatGPT 等人工智能驅動的聊天機器人的復雜性帶來了新的檢測挑戰(zhàn)，強調了該領域正在進行的研究的重要性（Abdullah 等，2022；Hajli 等， 2022）。

1.4. Scope and objectives of the paper?

????????這篇觀點論文旨在在 ChatGPT 等人工智能生成的聊天機器人日益復雜的背景下，對社交機器人檢測進行詳細分析。它將重點關注新一代聊天機器人為機器人檢測帶來的挑戰(zhàn)和機遇，強調創(chuàng)新解決方案和利益相關者協(xié)作的必要性。

????????機器人檢測的挑戰(zhàn)：ChatGPT 等人工智能驅動的聊天機器人的復雜性給傳統(tǒng)機器人檢測技術（例如基于規(guī)則的系統(tǒng)和特征工程方法）帶來了重大障礙（Cresci 等人，2020）。研究人員正在轉向先進的機器學習和深度學習技術來解決這個問題（Yang 等人，2019 年；Varol 等人，2017 年）。本文將深入研究現(xiàn)有的檢測局限性并討論可能的解決方案。

????????最佳實踐和未來方向：本文將重點介紹社交機器人檢測的最佳實踐，包括混合不同的檢測技術、持續(xù)的模型更新以及解決檢測方法中的道德考慮。它還將探索社交機器人檢測的潛在未來趨勢，例如采用可解釋的人工智能技術（Adadi 和 Berrada，2018）以及人機交互方法的集成（Holzinger，2016）。

2. The evolution of social bot detection techniques

?2.1. Early detection methods based on simple heuristics

?????????在社交機器人檢測的早期階段，研究人員主要依靠簡單的啟發(fā)式和基于規(guī)則的系統(tǒng)來識別機器人（Ferrara, et al., 2016；Cresci, 2020；Orabi, et al., 2020）。這些技術側重于利用易于觀察的模式和特征來指示類似機器人的行為。??????????????

????????帳戶活動：與人類用戶相比，機器人通常會表現(xiàn)出高頻的消息傳遞和帳戶活動。通過分析每單位時間的帖子、轉發(fā)或消息數(shù)量，研究人員能夠識別潛在的機器人（Benevenuto 等，2010）。

????????帳戶元數(shù)據(jù)：與用戶個人資料相關的某些元數(shù)據(jù)，例如帳戶創(chuàng)建日期、關注者數(shù)量以及關注者與關注者比率，可以指示機器人行為。例如，機器人通常具有不成比例的高關注者比率和較短的帳戶生命周期（Chu，et al.，2010；Wang，et al.，2012）。

????????基于內容的功能：機器人通常會生成重復的、包含特定關鍵字或源自有限來源的內容。通過分析內容的多樣性、某些關鍵詞的存在以及來源的分布，研究人員可以識別潛在的機器人（Ratkiewicz 等人，2011 年；Lee 等人，2011 年）。

????????基于網(wǎng)絡的特征：機器人通常表現(xiàn)出不同的網(wǎng)絡模式，例如形成緊密連接的群體或幾乎沒有互惠關系。通過分析關注者和朋友網(wǎng)絡的結構，研究人員可以檢測潛在的機器人帳戶（Stringhini 等，2010）。

????????雖然這些早期檢測方法為識別社交機器人提供了基礎，但它們適應機器人行為不斷發(fā)展的復雜性的能力有限。更先進的機器人可以通過模仿人類行為、調整其活動模式或生成不同的內容來輕松規(guī)避這些基于啟發(fā)式的方法（Chang 和 Ferrara，2022）。

????????此外，對手動制定的規(guī)則和功能的依賴使得這些方法容易受到誤報和誤報的影響，因為真正的用戶可能會表現(xiàn)出類似機器人的行為，反之亦然。這種限制導致了更先進技術的發(fā)展，這些技術結合了機器學習和自然語言處理，以提高檢測準確性和適應性（Subrahmanian 等人，2016 年；Ferrara 等人，2016 年）。

2.2. The incorporation of machine learning and natural language processing

? ??隨著社交機器人變得越來越復雜，檢測方法不斷發(fā)展，包括機器學習和自然語言處理 (NLP) 技術。這些創(chuàng)新方法旨在通過分析機器人行為、語言使用和網(wǎng)絡特征的細微差別模式來識別機器人，從而與傳統(tǒng)的啟發(fā)式方法相比提高準確性和適應性。

????????機器學習算法，例如決策樹、支持向量機、邏輯回歸和隨機森林，被用來根據(jù)賬戶在線行為的不同特征將賬戶分類為機器人或人類（Subrahmanian 等人，2016 年；Ferrara 等人）等，2016）。通過在經(jīng)過驗證的機器人和人類賬戶的數(shù)據(jù)集上訓練模型，研究人員設計了可以泛化到不熟悉的實例并適應社交機器人不斷發(fā)展的行為的分類器。

????????基于機器學習的檢測的有效性很大程度上取決于分類特征的質量，其中包括帳戶元數(shù)據(jù)、基于內容的特征和基于網(wǎng)絡的屬性。還使用了機器人生成內容的語言特征，例如情感分數(shù)、詞匯多樣性和主題分布（Davis 等人，2016 年；Kudugunta 和 Ferrara，2018 年）。

????????在標記數(shù)據(jù)有限或獲取成本高昂的情況下，研究人員轉向無監(jiān)督和半監(jiān)督學習技術來檢測機器人。聚類、異常值檢測和標簽傳播等技術試圖通過分析固有的數(shù)據(jù)結構和模式來識別機器人，而不需要顯式標簽（Chavoshi 等人，2016 年；Cao 等人，2014 年）。這些方法可以發(fā)現(xiàn)監(jiān)督學習技術忽視的新穎的機器人行為和模式。

????????此外，研究人員應用 NLP 技術來分析機器人生成文本的語言特征。情感分析、主題建模和句法解析能夠提取更高級別的語言模式和結構（Beskow 和 Carley，2018；Addawood 等人，2019）。通過將 NLP 功能集成到機器學習模型中，研究人員可以更有效地區(qū)分機器人生成的內容和人類生成的內容。

2.3. Deep learning and neural network-based approaches

????????深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡技術的出現(xiàn)徹底改變了社交機器人檢測領域。這些先進的技術可以從原始數(shù)據(jù)中學習復雜的模式和特征，從而消除了手動特征工程的需要。它們已用于檢查與用戶配置文件和活動相關的文本內容和元數(shù)據(jù)，提供比傳統(tǒng)機器學習和 NLP 方法更強的檢測功能。

????????卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 (CNN) 已被部署來檢查文本內容并從單詞或字符序列中提取復雜的特征。這些網(wǎng)絡由多層卷積和池化操作組成，可以識別數(shù)據(jù)中的局部模式和層次結構（Zhang 等，2015）。研究人員利用 CNN 通過研究社交機器人生成內容中的文本模式和特征來檢測社交機器人（Min 等人，2017 年；Cresci 等人，2017 年）。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 (RNN) 和長短期記憶 (LSTM) 網(wǎng)絡（Hochreiter 和 Schmidhuber，1997 年；Chung 等人，2014 年）已用于分析社交機器人生成的內容中的時間依賴性和序列。這些網(wǎng)絡擅長學習遠程依賴性和捕獲上下文數(shù)據(jù)，使其成為分析文本序列、用戶活動或時間序列數(shù)據(jù)的理想選擇。它們已被用來根據(jù)社交機器人生成的內容和時間活動的模式和結構來識別社交機器人（Kedugunta 和 Ferrara，2018）。圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）已被用來對在線平臺上的網(wǎng)絡結構和用戶之間的交互進行建模。這些網(wǎng)絡旨在檢測圖結構數(shù)據(jù)中的復雜關系模式和依賴性，已用于根據(jù)網(wǎng)絡屬性和關系模式檢測社交機器人（Guo 等人，2021）。

????????最后，研究人員利用遷移學習和預訓練語言模型，例如 BERT、GPT 和 RoBERTa（Devlin 等人，2018 年；Radford 等人，2018 年；Liu 等人，2019 年）來進行社交機器人檢測。這些模型在廣泛的文本語料庫上進行了預訓練，并針對特定任務進行了微調，可以從文本中提取豐富的語義和句法信息。利用這些預先訓練的模型可以增強檢測能力，并有助于區(qū)分人類和機器人生成的內容（Heidari 和 Jones，2020；Guo 等人，2021）。遷移學習在使現(xiàn)有機器人檢測模型適應低資源語言設置、即使在嚴格的數(shù)據(jù)約束下也能提高檢測性能方面表現(xiàn)出了希望（Haider 等人，2023 年）。

2.4. The impact of large language models on detection techniques

????????ChatGPT 等人工智能生成的聊天機器人的興起給社交機器人檢測帶來了新的挑戰(zhàn)。這些復雜的模型可以生成具有顯著連貫性、流暢性和上下文感知能力的類人文本（Radford 等，2019）。因此，依賴于語言模式或基于內容的特征的傳統(tǒng)檢測方法可能難以區(qū)分人工智能生成的內容和人類生成的內容（Gehrmann 等人，2019 年；Zellers 等人，2019 年；Grimme 等人，2022 年） ）。

????????研究人員已開始開發(fā)創(chuàng)新的檢測方法和技術，以應對 ChatGPT 和類似的人工智能生成的聊天機器人帶來的挑戰(zhàn)。是尋找特定于模型訓練數(shù)據(jù)或架構的對抗性示例或工件。通過研究生成文本中的異常和偏差，研究人員可以找出表明人工智能生成內容的模式或特征（Ippolito 等人，2020 年；Solaiman 等人，2019 年）。此外，在包含人工智能生成和人類生成內容的數(shù)據(jù)集上微調預訓練的語言模型可以提高這些模型的檢測能力（Guo 等人，2021）。

????????隨著人工智能生成的文本變得越來越復雜，研究人員正在將基于文本的社交機器人與生成逼真的、經(jīng)過操縱的圖像或視頻的深度偽造技術進行比較。為深度偽造檢測開發(fā)的技術，如取證特征、集成學習和對抗訓練，可能適用于檢測 AI 生成的文本（Afchar 等人，2018 年；Li 等人，2020 年）。研究人員正在探索可解釋的人工智能 (XAI) 技術和特征歸因方法，例如 LIME、SHAP 和集成梯度（Ribeiro 等人，2016 年；Lundberg 和 Lee，2017 年；Sundararajan 等人，2017 年），以更好地理解深度學習模型的決策過程并增強其檢測能力。通過揭示影響模型預測的因素，這些方法可以幫助識別表明人工智能生成內容的新特征和模式，從而為更有效的檢測技術的設計提供信息。

????????隨著人工智能生成的聊天機器人不斷發(fā)展，它們可能會用于多模式環(huán)境中，例如同時生成文本和圖像或參與交互式對話。研究人員已經(jīng)開始研究能夠分析和整合來自各種模態(tài)的信息以提高檢測準確性的多模態(tài)檢測技術（Cao 等人，2023）。

3. Novel challenges in social bot detection

????????在本節(jié)中，我們討論由于人工智能和自然語言處理技術的進步而在社交機器人檢測中出現(xiàn)的新挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)包括日益復雜的人工智能生成內容、惡意行為者采用的對抗性攻擊和規(guī)避策略、對可擴展和實時檢測方法的需求，以及必須解決的道德考慮和隱私問題。通過研究這些挑戰(zhàn)，我們的目標是更深入地了解數(shù)字時代檢測和減輕社交機器人影響所涉及的復雜性。

3.1. Increasingly sophisticated AI-generated content

????????先進的人工智能生成的聊天機器人（例如 ChatGPT 及其后繼者）的出現(xiàn)可以導致社交機器人生成的內容的復雜性顯著增加。依賴基于內容的特征或淺層學習方法的傳統(tǒng)檢測技術可能難以將人類生成的內容與人工智能生成的內容區(qū)分開。

????????最近的幾項研究強調了復雜的人工智能生成內容在社交機器人檢測背景下帶來的挑戰(zhàn)：

????????GLTR 研究（Gehrmann 等人，2019）發(fā)現(xiàn)，即使像 GPT-2 這樣簡單的語言模型也可以生成以下文本：即使對于專家注釋者來說，也很難將其與人類書寫的文本區(qū)分開來。據(jù)推測，基于 GPT 的語言模型（包括 ChatGPT 和 GPT-4）的未來迭代已經(jīng)縮小了人類生成的內容和人工智能生成的內容之間的差距，這對基于語言模式或基于內容的特征的檢測技術提出了挑戰(zhàn)。

????????GROVER 研究（Zellers 等，2019）證明，人工智能生成的文本可以非常有效地逃避人類和自動分類器的檢測。研究人員發(fā)現(xiàn)，預訓練的語言模型在針對生成和檢測虛假帳戶的任務進行微調時，在生成誤導性內容方面更有效，并且對對抗性攻擊更穩(wěn)健。

????????由于需要集成和分析來自多種模態(tài)的信息，在多模態(tài)環(huán)境中檢測人工智能生成的內容（例如圖像標題或視頻描述）提出了額外的挑戰(zhàn)。為了應對這些挑戰(zhàn)，研究人員已經(jīng)開始探索新穎的檢測技術和方法，以有效地區(qū)分人類生成的內容和人工智能生成的內容。識別特定于模型訓練數(shù)據(jù)或架構的對抗性示例或工件可以幫助檢測 AI 生成的內容（Solaiman 等人，2019 年；Wolff 和 Wolff，2020 年；Ippolito 等人，2020 年）。

????????利用預訓練語言模型（例如 BERT、GPT 和 RoBERTa）中包含的知識，可以通過捕獲文本中豐富的語義和句法信息來增強分類器的檢測能力（Cresci 等人，2017 年；Heidari 和 Jones， 2020；郭等人，2021）。采用可解釋的人工智能技術和特征歸因方法可以深入了解影響模型預測的因素，有助于識別表明人工智能生成內容的新穎特征和模式。

3.2. Adversarial attacks and evasion tactics

????????隨著社交機器人檢測技術的發(fā)展，惡意行為者逃避檢測的策略也在不斷發(fā)展。社交機器人越來越擅長通過采用對抗性攻擊和規(guī)避策略來避免檢測，這給該領域的研究人員和從業(yè)者帶來了重大挑戰(zhàn)。該領域的一些關鍵策略和挑戰(zhàn)包括：

????????模仿人類行為：社交機器人可以越來越多地調整其行為以模仿人類用戶，從而使它們更難以使用行為模式或基于網(wǎng)絡的功能進行檢測（Chang 和 Ferrara，2022）。情感分析、主題建模和用戶分析等技術已被用來更好地區(qū)分真實的人類行為和機器人行為（Chavoshi 等人，2016 年；Cresci 等人，2017 年）。

????????動態(tài)內容生成：社交機器人可以采用更加多樣化和復雜的內容生成策略，利用 ChatGPT 等先進人工智能生成的聊天機器人的功能來生成上下文感知、連貫且類似人類的文本（Zellers 等，2019）。這就需要開發(fā)新穎的基于內容的檢測技術，該技術可以識別人工智能生成的文本并將其與人類生成的內容區(qū)分開來。

????????對抗性機器學習：惡意行為者可以通過制作旨在欺騙分類器的對抗性示例來利用基于機器學習的檢測技術的漏洞（Biggio 等人，2013 年）。研究人員需要開發(fā)更強大、更有彈性的檢測技術，能夠抵御對抗性攻擊，采用對抗性訓練、集成學習和數(shù)據(jù)增強等方法（Szegedy, et al., 2013; Goodfellow, et al., 2014; Tramèr, et al. .，2017）。

????????偽裝和混淆：社交機器人可能采用各種偽裝和混淆策略，例如改變其發(fā)布模式、改變其網(wǎng)絡結構或使用不同的通信渠道以避免檢測（Ferrara 等人，2016 年；Grimme 等人，2018 年） ）。研究人員必須不斷監(jiān)控和調整他們的檢測方法來應對這些不斷變化的威脅，結合新功能并根據(jù)需要更新他們的模型。

3.3. Scalability and real-time detection

????????在大規(guī)模動態(tài)在線環(huán)境中檢測社交機器人在可擴展性和實時檢測方面提出了重大挑戰(zhàn)。流行的社交媒體平臺會生成大量數(shù)據(jù)，需要能夠快速有效地處理和分析這些信息的檢測技術。此外，社交網(wǎng)絡上信息的快速傳播需要實時或近實時檢測，以在惡意社交機器人的活動造成重大損害之前減輕其影響。對于有害內容尤其如此，因為負面、煽動性和虛假謠言傳播得更快（Ferrara 和 Yang，2015；Stella 等，2018；Vosoughi 等，2018）。

????????許多先進的檢測技術，特別是基于深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的技術，需要大量的計算資源，并且訓練和執(zhí)行可能非常耗時。例如，訓練大規(guī)模 Transformer 模型（例如 BERT 或 GPT）涉及大量計算開銷，因此很難部署這些模型進行實時社交機器人檢測（Devlin 等人，2018 年；Radford 等人， 2019）。為了應對這些挑戰(zhàn)，研究人員探索了各種方法來提高社交機器人檢測技術的可擴展性和效率：

????????模型壓縮和蒸餾：模型剪枝、量化等技術知識蒸餾可用于減少深度學習模型的規(guī)模和計算復雜性，從而能夠在實時檢測場景中更有效地部署（Buciluǎ，et al.，2006）。這些方法可以幫助保持模型的準確性，同時減少與訓練和推理相關的計算開銷。

????????增量學習和在線算法：增量學習技術和在線算法可以適應新數(shù)據(jù)，從而在動態(tài)環(huán)境中進行更有效的檢測（JafariAsbagh 等，2014）。這些方法可以逐步更新模型，減少昂貴的重新訓練的需要，并實現(xiàn)社交機器人的實時或近實時檢測。

????????并行和分布式處理：并行和分布式處理技術可用于利用多個處理器或機器的計算能力，從而實現(xiàn)大規(guī)模社交媒體數(shù)據(jù)的高效處理和分析（Gao等人，2015）。這些方法可以幫助擴展社交機器人檢測技術，以處理流行社交媒體平臺生成的海量數(shù)據(jù)。

????????基于流的處理和數(shù)據(jù)縮減：基于流的處理技術可用于實時分析生成的數(shù)據(jù)，從而可以更有效地檢測動態(tài)在線環(huán)境中的社交機器人（Morstatter 等人，2013 年；JafariAsbagh）等，2014；高等，2015）。數(shù)據(jù)縮減技術，例如采樣、草圖和聚合，也可用于最大限度地減少需要處理和存儲的數(shù)據(jù)量，從而提高檢測技術的效率。

3.4. Ethical considerations and privacy concerns

????????社交機器人檢測技術應對復雜的道德和隱私環(huán)境。確保檢測和緩解惡意機器人不會侵犯真正用戶的權利或損害他們的個人信息至關重要。因此，在社交機器人檢測技術的開發(fā)和部署過程中，必須解決道德和隱私相關的挑戰(zhàn)。

????????社交機器人檢測的一個主要問題是誤報的風險，即合法用戶被錯誤地識別為機器人。這可能會給無辜用戶帶來不公正的后果，比如賬戶被暫?；騼热荼粍h除，潛在地侵犯了他們的言論自由和獲取信息的權利。為了最大限度地降低這種風險，研究人員必須專注于開發(fā)極其準確且在多樣化和代表性數(shù)據(jù)集上經(jīng)過廣泛驗證的檢測技術。此外，決策過程的透明度和可解釋性對于確保公平公正地檢測和緩解社交機器人至關重要（Ribeiro 等，2016）。

????????檢測社交機器人通常涉及分析用戶生成的內容、元數(shù)據(jù)和行為模式，這引發(fā)了重大的隱私和數(shù)據(jù)保護問題。為了保護用戶隱私，檢測技術應符合歐盟通用數(shù)據(jù)保護條例（GDPR）等數(shù)據(jù)保護法規(guī)，并應盡量減少敏感個人信息的收集、存儲和處理。使用差分隱私和聯(lián)邦學習等隱私保護技術可以幫助在分析過程中保護用戶數(shù)據(jù)（Dwork，2006；Ezzeldin，et al.，2021），但也有局限性（Fung，et al.，2020）。

????????人工智能生成內容的快速發(fā)展為社交機器人檢測帶來了機遇和挑戰(zhàn)。雖然這些模型可以提高檢測技術的準確性和穩(wěn)健性，但它們也可能被惡意行為者濫用來創(chuàng)建更先進和難以捉摸的社交機器人。因此，研究人員和從業(yè)者需要確保用于社交機器人檢測的人工智能生成內容的開發(fā)和部署符合道德和負責任的方式進行，并采取適當?shù)谋Ｕ洗胧﹣矸乐篂E用。

4. Opportunities and emerging trends

????????在本節(jié)中，我們將探討塑造社交機器人檢測未來的機遇和新興趨勢。這些發(fā)展提供了創(chuàng)新的方法來應對日益復雜的人工智能生成內容和社交機器人采用的對抗策略所帶來的挑戰(zhàn)。我們將討論遷移學習和無監(jiān)督學習的潛力、多模式檢測方法、協(xié)作和聯(lián)合學習的作用，以及可解釋的人工智能和可解釋性在檢測技術中的重要性。我們還將討論結合多種檢測技術并隨著時間的推移微調模型的機會。最后，我們提出使用生成代理作為合成訓練數(shù)據(jù)源的想法。通過強調這些機會，我們的目標是為研究人員和從業(yè)者提供一個路線圖，以利用這些進步并提高社交機器人檢測的有效性。

4.1. Leveraging transfer learning and unsupervised learning

遷移學習案例

????????遷移學習是一種允許模型利用從預訓練模型或相關任務中獲得的知識的技術，可以對其進行微調以檢測社交機器人（Pan 和 Yang，2010）。例如，預訓練語言模型，如 BERT (Devlin, et al., 2018) 和 GPT (Radford, et al., 2019)，已經(jīng)證明了遷移學習在自然語言處理任務中的有效性。通過在較小的、特定于任務的數(shù)據(jù)集上微調這些模型，研究人員可以利用預訓練期間捕獲的豐富語義和句法信息來識別機器人生成的內容。這種方法可以幫助提高分類器的準確性，同時減少對大量標記訓練數(shù)據(jù)的需求。此外，遷移學習可以幫助減輕域轉移的影響，當用于訓練的數(shù)據(jù)分布與目標數(shù)據(jù)的分布不同時，就會發(fā)生域轉移（Torrey 和 Shavlik，2010）。通過利用預先訓練的模型，研究人員可以更有效地適應社交機器人不斷變化的行為和策略，正如 Yang 等人的工作所證明的那樣。 (2020) 使用基于 BERT 的模型檢測機器人。

無監(jiān)督學習技術案例（自編碼器）

????????無監(jiān)督學習技術不需要標記數(shù)據(jù)，可用于識別數(shù)據(jù)中可能指示社交機器人活動的模式、異?；蚣海–handola 等，2009）。聚類、降維和自動編碼器等混合方法可以幫助捕獲數(shù)據(jù)的底層結構并揭示潛在的類似機器人的行為，而無需依賴標記的示例。例如，降維技術，如 t 分布隨機鄰域嵌入 (tSNE)，可用于可視化高維數(shù)據(jù)，促進用戶行為模式和異常的識別（van der Maaten 和 Hinton，2008）。與自動編碼器（一種神經(jīng)網(wǎng)絡）相結合，它們可以用于無監(jiān)督特征學習，捕獲可能被證明對檢測機器人有用的數(shù)據(jù)的潛在表示（Haider 等人，2023）。

????????總之，利用遷移學習和無監(jiān)督學習方法可以解決與數(shù)據(jù)稀缺、昂貴的注釋過程以及適應社交機器人檢測任務中機器人不斷變化的行為相關的挑戰(zhàn)。通過利用預訓練模型和無監(jiān)督技術捕獲的豐富知識，研究人員可以開發(fā)更準確、更穩(wěn)健的檢測方法。

4.2. Multimodal approaches to detection

????????多模態(tài)方法結合了文本、圖像和網(wǎng)絡特征等不同類型的數(shù)據(jù)，可以提供對用戶行為更全面、更穩(wěn)健的理解，從而改進社交機器人的檢測。通過整合不同的信息源，這些技術可以捕獲數(shù)據(jù)中復雜而微妙的模式，而單模態(tài)方法可能會忽略這些模式。

多模態(tài)方法研究（文本與圖像）

????????最近，人們對使用多模態(tài)數(shù)據(jù)進行社交機器人檢測越來越感興趣。一個有前途的方向是文本和圖像分析的集成。例如，吳等人（2019）提出了一種通過聯(lián)合建模文本和視覺信息來檢測假新聞的多模式方法。他們的方法使用分層注意力網(wǎng)絡來捕獲文本和視覺特征之間的依賴關系，使模型能夠識別通過文本和視覺內容傳播誤導性信息的機器人。同樣，Besel 等人?(2018) 提出了一種結合文本和視覺線索來檢測 Twitter 上的社交機器人的模型，證明了多模式方法在捕獲補充信息方面的有效性。

多模態(tài)方法研究（網(wǎng)絡，時間與內容）

????????多模態(tài)方法的另一個方向是網(wǎng)絡特征的結合。社交機器人檢測可以受益于分析用戶交互和網(wǎng)絡結構，這可以揭示可疑的交互模式或網(wǎng)絡結構，這些交互模式或網(wǎng)絡結構可能表明協(xié)調的機器人活動（Pacheco 等人，2020 年；Pacheco 等人，2021 年）。 Sharma 等人（2021）提出了一種將時間特征與基于內容的特征相結合以協(xié)調社交媒體平臺上的影響力活動的方法，證明了時間特征的價值。

????????多模式方法還可以擴展到其他數(shù)據(jù)類型，例如音頻或視頻，以進一步提高社交機器人檢測能力。例如，音頻或視頻分析可用于識別生成或分發(fā)深度偽造內容的機器人，這對在線平臺構成重大威脅（R?ssler 等人）。結合這些不同的信息源可以產生更準確、更強大的檢測方法，更好地應對社交機器人不斷發(fā)展的性質。

????????總之，社交機器人檢測的多模式方法對于提高檢測方法的效率具有很大的希望。通過結合不同類型的數(shù)據(jù)，例如文本、圖像和網(wǎng)絡特征，研究人員可以捕獲數(shù)據(jù)中可能被單模態(tài)方法忽略的復雜而微妙的模式。這可以帶來更準確、更強大的社交機器人檢測技術，從而更有效地減輕社交機器人對在線平臺的負面影響。

4.3. Collaborative and federated learning for detection

????????協(xié)作和聯(lián)合學習方法可以實現(xiàn)多個組織或平臺之間的聯(lián)合學習和知識共享，同時保護數(shù)據(jù)隱私。這些方法允許在分布式數(shù)據(jù)源上訓練模型，而不需要集中數(shù)據(jù)，這有助于克服隱私問題和數(shù)據(jù)共享限制。通過匯集不同組織的集體知識和資源，這些方法可以帶來更準確、更強大的社交機器人檢測技術，可以跨不同平臺和領域部署。

????????聯(lián)邦學習是一種分布式機器學習方法，使多個客戶端能夠協(xié)作訓練共享模型，同時將數(shù)據(jù)保存在本地（McMahan 等，2016）。這種方法對于社交機器人檢測特別有用，因為它允許基于各個組織的集體知識創(chuàng)建全局模型，而不會損害用戶數(shù)據(jù)的隱私。在聯(lián)合學習設置中，每個組織使用其數(shù)據(jù)訓練本地模型，并僅與中央服務器共享模型更新（例如梯度），中央服務器聚合這些更新以改進全局模型。這個過程不斷重復，直到收斂，從而形成一個受益于參與組織的不同經(jīng)驗的模型。

聯(lián)邦學習的相關研究

????????多項研究探討了聯(lián)邦學習在社交機器人檢測方面的潛力。例如，馮等人（2020）提出了一種聯(lián)合學習方法，用于檢測在線社交網(wǎng)絡中的社交機器人。他們證明，他們的方法可以有效地檢測機器人，同時保護數(shù)據(jù)隱私，即使在客戶端之間存在非 IID（獨立同分布）數(shù)據(jù)的情況下也是如此。同樣，Nguyen 等人?(2021)提出了一種用于社交機器人檢測的聯(lián)邦學習框架，該框架利用分層注意力機制來捕獲用戶特征、內容特征和社交網(wǎng)絡特征之間的關系。

協(xié)作學習

????????協(xié)作學習是分布式學習的另一種方法，它使多個組織能夠在保護隱私的同時共同從數(shù)據(jù)中學習（Veale 等人，2018）。聯(lián)邦學習依賴中央服務器來聚合模型更新，與之相反，協(xié)作學習技術通常依賴去中心化協(xié)議（例如八卦學習或點對點網(wǎng)絡）來交換信息并相互學習。在沒有可信中央服務器的情況下或者當組織想要保持對其數(shù)據(jù)和學習過程的控制時，協(xié)作學習特別有用。

????????最后，協(xié)作和聯(lián)合學習方法在改善跨多個組織和平臺的社交機器人檢測同時保護數(shù)據(jù)隱私方面具有巨大潛力（Ezzeldin 等，2021）。通過在不需要集中數(shù)據(jù)的情況下實現(xiàn)聯(lián)合學習和知識共享，這些方法可以幫助克服傳統(tǒng)機器學習技術的局限性，并帶來更準確、更強大的社交機器人檢測方法。

4.4. Explainable AI and interpretability in detection techniques

????????可解釋的人工智能 (XAI) 和可解釋性在提高社交機器人檢測技術的可信度、透明度和問責制方面發(fā)揮著至關重要的作用。通過了解人工智能模型的底層決策過程，利益相關者可以深入了解有助于檢測社交機器人的因素，從而做出更明智的決策并促進檢測方法的改進。此外，可解釋性可以幫助解決對偏見和道德影響的擔憂，這在在線平臺和社交媒體的背景下尤為重要。

????????可解釋的模型，例如決策樹、線性模型和基于規(guī)則的系統(tǒng)，本質上是可解釋的，因為它們的決策過程很容易被人類理解(Ribeiro, et al., 2016)。例如，決策樹允許決策過程的可視化，節(jié)點表示特征分割，葉節(jié)點表示類別決策（Quinlan，1986）。在社交機器人檢測的背景下，決策樹可以幫助識別表明機器人行為的關鍵特征和決策規(guī)則（Ferrara 等，2016）。

可解釋性技術

????????然而，許多最先進的機器學習模型，例如深度神經(jīng)網(wǎng)絡，由于其復雜的架構和大量的參數(shù)，通常被認為是黑盒模型（Adadi 和 Berrada，2018）。為了使這些模型更具可解釋性，人們提出了幾種技術，包括局部可解釋模型不可知解釋（LIME）和 SHapley 加性解釋（SHAP）。

????????LIME 是一種解釋技術，旨在為黑盒模型的個體預測提供局部解釋（Ribeiro 等，2016）。它的工作原理是使用可解釋的模型（例如線性模型或決策樹）來近似模型的局部決策邊界。在社交機器人檢測中，LIME 可以幫助識別對于將特定用戶分類為機器人或人類最重要的特征，從而提供對底層決策過程的洞察。

????????SHAP 是另一種解釋技術，它基于合作博弈論，通過計算每個特征對給定實例的預測的貢獻來為每個特征分配重要性值（Lundberg 和 Lee，2017）。通過計算每個特征的 Shapley 值，SHAP 可以在所有特征之間提供一致且公平的預測貢獻分配。在社交機器人檢測的背景下，SHAP 可以幫助發(fā)現(xiàn)有助于檢測機器人的最有影響力的特征，從而促進對檢測方法的理解和改進。

????????總之，可解釋的人工智能和可解釋性對于提高社交機器人檢測技術的可信度、透明度和問責制至關重要。通過提供對人工智能模型決策過程的洞察，利益相關者可以做出更明智的決策，改進檢測方法，并解決對偏見和道德影響的擔憂。未來的研究應側重于開發(fā)更多可解釋和可解釋的社交機器人檢測模型，并探索可解釋性和模型性能之間的相互作用。

4.5. Combining multiple detection techniques

????????有效檢測社交機器人需要一種綜合方法，考慮這些惡意實體采用的不同行為和策略。集成多種檢測技術可以帶來更準確、更穩(wěn)健的結果，解決更廣泛的機器人特征和行為。在本節(jié)中，我們將探討各種檢測技術及其集成，同時參考相關研究論文。

機器學習與自然語言處理技術集成

????????社交機器人檢測中廣泛采用的一種方法是機器學習和自然語言處理技術的結合。通過結合監(jiān)督和無監(jiān)督學習算法以及自然語言處理方法，研究人員可以分析社交機器人生成的內容，并識別將其與人類用戶區(qū)分開來的模式和特征（Ferrara 等，2016）。例如，楊等人（2019）提出了一種基于深度學習的方法，結合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）來分析機器人檢測的內容和特征，實現(xiàn)高精度和召回率。

網(wǎng)絡結構與用戶信息集成，時間動態(tài)與發(fā)文集成

? ? ? ? ·網(wǎng)絡分析是檢測社交機器人的另一項重要技術，因為它側重于分析機器人帳戶的社交網(wǎng)絡結構和交互模式。通過調查這些模式，研究人員可以識別異常行為并發(fā)現(xiàn)協(xié)調的活動，例如 astroturfing 活動和虛假信息活動（Ratkiewicz 等，2011）。時間分析也被證明是揭示社交機器人行為的寶貴工具。通過研究機器人活動的時間動態(tài)，例如發(fā)布頻率和互動時間，研究人員可以識別可能表明自動化行為的異常模式（Chavoshi 等，2016）。 Chavoshi 等人在他們的研究中?(2016) 通過檢查用戶活動和內容生成之間扭曲的相關性，應用時間分析來檢測 Twitter 上的社交機器人。他們的方法成功地識別了具有高精度和召回率的機器人，證明了時間分析在機器人檢測中的有效性。

跨平臺框架

????????跨平臺分析是社交機器人檢測的另一種有前景的技術，因為它涉及檢查多個社交媒體平臺上可疑機器人帳戶的行為。通過檢測協(xié)調活動并提高檢測技術的通用性，研究人員可以開發(fā)更有效、適應性更強的機器人檢測方法（Zhou 和 Zafarani，2018）。舒，等人。 （2018）引入了一個名為 FakeNewsNet 的跨平臺框架，用于研究假新聞的傳播以及社交機器人在其傳播中的作用。通過收集大量被標記為虛假或真實的新聞文章數(shù)據(jù)集，并分析跨平臺的社交機器人的活動，他們能夠識別虛假新聞傳播的模式以及參與傳播虛假新聞的機器人的特征。

????????總之，結合多種檢測技術，包括機器學習和自然語言處理、網(wǎng)絡分析、時間分析和跨平臺分析，可以帶來更準確、更穩(wěn)健的社交機器人檢測結果。

4.6. Constantly updating and fine-tuning models

????????為了有效應對社交機器人不斷發(fā)展的格局，在檢測模型的開發(fā)和部署中保持積極主動的方法至關重要。這需要不斷更新和微調模型，以響應機器人操作員不斷變化的戰(zhàn)術和策略。在本節(jié)中，我們參考相關研究論文，深入探討模型維護和改進的各個方面。

收集新的數(shù)據(jù)集很重要

????????確保用于機器學習算法的訓練數(shù)據(jù)是最新的并代表當前的機器人環(huán)境對于維持檢測模型的有效性至關重要。這可能涉及收集新數(shù)據(jù)、重新標記現(xiàn)有數(shù)據(jù)或合并外部數(shù)據(jù)源，例如來自其他研究人員或組織的標記數(shù)據(jù)集（Ruchansky 等，2017）。例如，克雷西等人?(2017) 證明了使用多樣化的最新數(shù)據(jù)集來訓練和評估社交機器人檢測模型的重要性。他們對多個數(shù)據(jù)集進行了系統(tǒng)比較，發(fā)現(xiàn)在較舊的數(shù)據(jù)集上訓練的模型的性能明顯低于在較新的和多樣化的數(shù)據(jù)上訓練的模型的性能。

模型適應平臺變化很重要

????????適應平臺變化是維護檢測模型的另一個重要方面。社交媒體平臺不斷發(fā)展，API 或用戶界面的更新可能會影響某些功能的可用性或引入新的機器人行為模式。監(jiān)控這些變化并相應地調整檢測技術可以幫助確保檢測模型的持續(xù)有效性（Gorwa 等人，2020）。例如，Echeverria 和 Zhou（2017）研究了 Twitter API 速率限制對社交機器人檢測的影響，發(fā)現(xiàn)施加的限制降低了某些檢測功能的準確性，強調需要調整模型以適應平臺變化。

?微調模型參數(shù)

????????微調模型參數(shù)是維持檢測模型有效性的重要組成部分。定期評估這些模型的性能并調整其參數(shù)以優(yōu)化準確性、召回率和其他相關指標可以改善結果。這可能涉及使用不同的特征集、算法或參數(shù)值進行實驗，并進行交叉驗證以評估模型的穩(wěn)健性。 Kudugunta 和 Ferrara (2018) 引入了一種基于上下文 LSTM 網(wǎng)絡的深度學習模型來檢測 Twitter 上的社交機器人。他們對模型的各種超參數(shù)進行了微調，并通過交叉驗證評估了其性能，證明了參數(shù)優(yōu)化對于獲得最佳結果的重要性。

納入反饋循環(huán)

????????納入反饋循環(huán)是維護檢測模型的另一個重要實踐。建立反饋機制來收集用戶對機器人檢測結果準確性的輸入可以幫助完善模型并提高其性能。這可能涉及眾包、專家驗證或其他形式的用戶參與，以收集見解并評估檢測技術的有效性。例如，楊等人。 (2022) 開發(fā)了一種名為 Botometer 的系統(tǒng)，它將基于機器學習的機器人檢測與用戶反饋相結合，以提高其性能。該系統(tǒng)允許用戶報告誤報和漏報，并且輸入用于微調底層檢測模型。

????????總之，不斷更新和微調社交機器人檢測模型對于保持領先于社交機器人不斷發(fā)展的格局至關重要。通過采用更新訓練數(shù)據(jù)、適應平臺變化、微調模型參數(shù)以及納入反饋循環(huán)等實踐，研究人員和從業(yè)者可以開發(fā)更有效、更有彈性的檢測技術，更好地保護在線信息生態(tài)系統(tǒng)。

4.7. Generative agents as source of synthetic data

????????社交機器人檢測領域可以極大地受益于利用合成數(shù)據(jù)，尤其是使用可信的人類行為代理生成的數(shù)據(jù)。我們討論了生成代理（模擬可信人類行為的計算軟件代理）的潛力，通過提供基于大型語言模型的豐富的合成數(shù)據(jù)源來增強社交機器人檢測技術。

????????最近的文獻中對生成代理進行了探索，旨在通過以自然語言存儲代理經(jīng)驗的完整記錄，將記憶隨著時間的推移合成更高層次的反射，并動態(tài)檢索它們來規(guī)劃行為，從而表現(xiàn)出類人行為。 Park 等人，2023）。這些代理可以產生可信的個人和突發(fā)社交行為（見圖 1），使它們成為訓練和評估社交機器人檢測模型的寶貴合成數(shù)據(jù)來源。

????????

?????????通過將大型語言模型與計算交互式代理融合，研究人員可以生成大量真實且多樣化的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用于訓練更強大、更準確的檢測模型。生成代理創(chuàng)建的合成數(shù)據(jù)可用于模擬各種場景和通信模式，使研究人員能夠開發(fā)可以在不同環(huán)境中很好地推廣的檢測模型。

????????此外，使用生成代理創(chuàng)建的合成數(shù)據(jù)可以幫助解決社交機器人檢測中面臨的一些挑戰(zhàn)，例如標記數(shù)據(jù)的稀缺性以及機器人生成內容的不斷發(fā)展的性質。由于生成代理可以被控制和操縱，研究人員可以大規(guī)模生成標記數(shù)據(jù)，有效減少對手動注釋和數(shù)據(jù)收集過程的依賴。

????????此外，生成代理可以隨著時間的推移進行更新和微調，以模仿機器人生成內容中觀察到的最新趨勢和模式，確保合成數(shù)據(jù)對于訓練和評估檢測模型保持相關性和有用性。這種適應性對于與日益復雜的社交機器人的持續(xù)戰(zhàn)斗至關重要。

????????總之，生成代理和合成數(shù)據(jù)的使用為增強社交機器人檢測技術提供了有希望的機會。通過利用大型語言模型和計算代理來生成真實且多樣化的數(shù)據(jù)，研究人員可以開發(fā)更強大、更準確的檢測模型，這些模型能夠更好地識別和減輕惡意社交機器人的影響。

5. Case studies: Social bot detection in real-world applications

????????在本節(jié)中，我們將介紹一系列案例研究，說明社交機器人檢測技術在各個領域的實際應用。這些例子證明了社交機器人檢測在解決選舉干擾和政治操縱、虛假信息活動和假新聞、金融詐騙和加密貨幣操縱等關鍵問題方面的重要性。通過研究這些案例研究，我們的目的是闡明社交機器人檢測的實際影響以及該領域持續(xù)研究和開發(fā)的重要性。

5.1. Election interference and political manipulation

操縱輿論和干擾選舉

2016 年美國總統(tǒng)選舉

????????社交機器人被廣泛用于操縱輿論和干擾選舉，因為它們可以輕松傳播政治宣傳、虛假信息和兩極分化內容。 2016 年美國總統(tǒng)選舉是一個眾所周知的例子，社交機器人在放大和傳播政治偏見內容方面發(fā)揮了重要作用，影響了選舉的動態(tài)（Ferrara，2015；Bessi 和 Ferrara，2016；Badawy 等人， 2018；Chang 等人，2021）。研究人員開發(fā)了各種專門針對政治機器人的社交機器人檢測技術，旨在最大程度地減少其對公共話語和民主進程的影響（Gorwa 等人，2020 年；Howard 和 Kolanyi，2016 年）。

????????Bessi 和 Ferrara（2016）對 2016 年美國總統(tǒng)大選進行了深入分析，發(fā)現(xiàn)社交機器人負責在社交媒體平臺（尤其是 Twitter）上生成和傳播很大一部分與選舉相關的內容。他們觀察到，機器人產生了大約五分之一的圍繞選舉的整個對話，并且對特定的政治話題和候選人有強烈的偏見。通過使用機器學習算法根據(jù)行為模式識別機器人帳戶，貝西和費拉拉能夠發(fā)現(xiàn)機器人的廣泛存在及其對選舉的潛在影響。這些發(fā)現(xiàn)后來與俄羅斯領導的一項干預美國大選的國家資助行動有關（Badawy 等人，2018 年；Addawood 等人，2019 年；Luceri 等人，2019 年）。

英國 2016 年脫歐公投

????????Howard 和 Kolanyi（2016）的另一項研究調查了社交機器人在英國 2016 年脫歐公投中的作用。他們發(fā)現(xiàn)，機器人貢獻了與公投相關的 Twitter 流量的很大一部分，支持脫歐的機器人比支持留歐的機器人更活躍。研究人員采用監(jiān)督機器學習技術，利用推文頻率、轉發(fā)率和內容相似度等特征對機器人帳戶進行分類。他們的發(fā)現(xiàn)強調了社交機器人在重大政治事件中塑造公眾輿論的潛在影響。

2017 年加泰羅尼亞獨立公投

????????斯特拉等人?(2018) 提出了一種在 Twitter 上的政治討論背景下檢測社交機器人的方法，重點關注 2017 年加泰羅尼亞獨立公投。他們結合使用了無監(jiān)督學習技術（例如聚類和降維）來識別相似用戶組并根據(jù)他們的行為模式檢測機器人。通過分析這些機器人產生的內容，Stella 等人。能夠發(fā)現(xiàn)協(xié)調一致的虛假信息活動，并深入了解機器人操作員在選舉期間采用的策略。

????????綜上所述，社交機器人在各國操縱輿論、干擾選舉方面發(fā)揮了重要作用。關于檢測和理解政治機器人行為的研究為了解其策略及其對民主進程的潛在影響提供了寶貴的見解。通過開發(fā)有效的檢測技術和對策，可以減輕社交機器人對公共話語的影響并保護選舉過程的完整性。

5.2. Detection of disinformation campaigns by social bots

傳播虛假信息和假新聞

????????通過社交媒體平臺傳播虛假信息和假新聞已成為一個重大問題，因為它可能導致錯誤信息、加劇兩極分化以及降低對媒體和機構的信任。社交機器人可以通過快速傳播虛假信息并制造對特定敘述進行廣泛支持的假象來加劇這一問題（Ferrara，2017；Shao 等人，2018）。檢測參與虛假信息活動的社交機器人對于減少虛假新聞的傳播和維護在線信息的完整性至關重要。

傳播政治偏見內容的自動帳戶

????????我們分析了社交機器人在法國總統(tǒng)選舉期間塑造公眾輿論的作用（Ferrara，2017）。我們對虛假信息傳播（尤其是在 Twitter 上）的調查發(fā)現(xiàn)，大量存在傳播政治偏見內容的自動帳戶。該研究強調了社交機器人在宣揚扭曲敘事、操縱公共話語和兩極分化在線對話方面的廣泛使用。

放大低可信度內容

????????邵，等人?(2018) 對 2016 年美國總統(tǒng)大選期間和之后社交機器人在 Twitter 上傳播低可信度內容中的作用進行了一項研究。他們發(fā)現(xiàn)社交機器人在放大低可信度內容方面發(fā)揮了重要作用，有些機器人甚至以協(xié)調的方式運作。通過采用機器學習技術，Shao 等人。我們能夠檢測和描述參與傳播虛假信息的機器人的行為，為他們的策略和對公共話語的潛在影響提供有價值的見解。

?檢測假新聞和導致其傳播的社交機器人

????????Ruchansky 等人的一項研究中?(2017)，作者提出了一種稱為 CSI（捕獲、評分和集成）的混合深度學習模型，用于檢測假新聞和導致其傳播的社交機器人。通過利用內容和社交網(wǎng)絡結構的特征，他們的模型在檢測假新聞和傳播假新聞的機器人方面實現(xiàn)了高精度，展示了基于人工智能的技術在應對虛假信息挑戰(zhàn)方面的潛力。

社交機器人的活動虛假信息比真實信息傳播得更快、更廣泛

????????Vosoughi 等人在他們的研究中（2018）研究了真實和虛假新聞在網(wǎng)上的傳播，發(fā)現(xiàn)虛假信息比真實信息傳播得更快、更廣泛，部分原因是社交機器人的活動。他們使用各種機器學習技術來模擬新聞傳播并識別區(qū)分真假信息的特征。他們的發(fā)現(xiàn)強調了有效的社交機器人檢測和對策以限制虛假信息傳播的必要性。

開發(fā)社交機器人檢測技術(?解決虛假信息和虛假新聞)

????????解決虛假信息和虛假新聞問題需要采取多方面的方法，包括開發(fā)社交機器人檢測技術，該技術可以識別和減輕參與傳播虛假信息的機器人的活動。通過利用先進的機器學習和自然語言處理方法，研究人員可以更好地了解虛假信息活動所采用的戰(zhàn)略和策略，并設計干預措施來保護在線信息源的完整性。

5.3. Financial scams and cryptocurrency manipulation

研究社交機器人如何解決這些問題的技術細節(jié)

????????社交媒體平臺上社交機器人的激增導致金融詐騙和加密貨幣操縱增加。在本節(jié)中，我們將深入研究社交機器人如何解決這些問題的技術細節(jié)，討論它們的策略和潛在的檢測方法。我們還參考了相關已發(fā)表的論文，以深入了解這一日益嚴重的問題。

????????社交機器人可以被編程來執(zhí)行各種金融詐騙，例如拉高拋售計劃、網(wǎng)絡釣魚以及傳播虛假信息以操縱股票價格或加密貨幣價值。這些機器人經(jīng)常模仿人類行為，并能以驚人的速度傳播錯誤信息，這使得它們在欺騙毫無戒心的用戶方面特別有效。

????????在加密貨幣領域，社交機器人被發(fā)現(xiàn)通過影響公眾情緒來操縱市場。通過生成大量宣傳某些加密貨幣的虛假消息或傳播有關市場趨勢的虛假信息，這些機器人可以創(chuàng)造人為需求，從而推高目標加密貨幣的價值。一旦價值達到預定閾值，機器人或其控制者就可以出售其持有的資產，導致加密貨幣價值迅速下跌，并使其他投資者蒙受損失（Vasek 和 Moore，2015）。

????????檢測涉及金融詐騙和加密貨幣操縱的社交機器人可能具有挑戰(zhàn)性，因為它們能夠適應自己的行為并逃避傳統(tǒng)的檢測方法。然而，一些研究提出了解決這個問題的創(chuàng)新技術。例如，Nizzoli 和合作者 (2020) 開發(fā)了一個數(shù)據(jù)驅動的框架來識別加密貨幣市場中的拉高和拋售計劃。通過收集和分析來自 Twitter、Telegram 和 Discord 等平臺的數(shù)百萬條消息，他們的模型能夠揭示兩種機制（拉高拋售和龐氏騙局），揭示與涉及加密貨幣欺詐的可疑機器人賬戶相關的欺騙活動。

????????Nghiem 等人的另一項研究?(2018) 提出了一種在 Twitter 上檢測與加密貨幣相關的社交機器人的方法。作者結合使用網(wǎng)絡分析、內容分析和機器學習技術來識別正在宣傳或傳播有關加密貨幣的虛假信息的機器人帳戶。事實證明，這種多方面的方法可以有效地檢測參與加密貨幣操縱的機器人，即使存在復雜的規(guī)避策略。

????????為了減輕社交機器人在金融詐騙和加密貨幣操縱中的影響，研究人員開發(fā)新的檢測技術來適應這些機器人所采用的不斷發(fā)展的策略至關重要。潛在的研究方向包括深度學習和強化學習算法的結合，以及開發(fā)可以分析文本、圖像和視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)源的模型（Ferrara，2022）。

6. Conclusions

????????隨著惡意機器人繼續(xù)影響在線信息生態(tài)系統(tǒng)并在各個領域造成重大問題，社交機器人檢測已成為一個日益重要的研究領域。在本結論部分，我們回顧了社交機器人檢測中的挑戰(zhàn)和機遇，討論了 ChatGPT 時代檢測的未來，并提出了最終的想法和潛在的研究方向。

6.1. Recap of challenges and opportunities in social bot detection

????????在本文中，我們探討了社交機器人檢測領域的各種挑戰(zhàn)和機遇，以及先進的人工智能生成的聊天機器人（例如 ChatGPT）對該領域的影響。在整個討論過程中，我們參考了大量相關已發(fā)表的論文，為該主題提供了全面且技術上詳細的觀點。

人工智能生成的內容日益復雜(對抗性攻擊和規(guī)避策略，可擴展和實時解決方案，道德隱私)

????????社交機器人檢測面臨著幾個挑戰(zhàn)。一項重大挑戰(zhàn)是人工智能生成的內容日益復雜，這使得區(qū)分人類用戶和社交機器人變得更加困難。此外，對抗性攻擊和規(guī)避策略使檢測過程進一步復雜化，因為機器人變得更加擅長規(guī)避傳統(tǒng)檢測方法。鑒于社交媒體平臺的巨大規(guī)模和動態(tài)性質，對可擴展和實時檢測解決方案的需求是另一個挑戰(zhàn)。最后，與社交機器人檢測相關的道德考慮和隱私問題帶來了獨特的挑戰(zhàn)，需要解決這些挑戰(zhàn)，以維護公眾信任并遵守法律和道德框架。

遷移學習和無監(jiān)督學習，多模式檢測方法，協(xié)作和聯(lián)合學習，可解釋的人工智能

????????盡管存在這些挑戰(zhàn)，但改進社交機器人檢測技術仍然存在許多機會。遷移學習和無監(jiān)督學習提供了有前途的方法來利用現(xiàn)有知識并發(fā)現(xiàn)機器人行為的潛在模式。多模式檢測方法可以利用不同數(shù)據(jù)源和特征的集成，從而實現(xiàn)更穩(wěn)健和準確的檢測。檢測的協(xié)作和聯(lián)合學習有助于促進不同組織和平臺之間的合作，提高檢測方法的整體有效性。最后，將可解釋的人工智能和可解釋性結合到檢測技術中可以幫助建立信任，并為這些模型的底層決策過程提供有價值的見解。

6.2. The future of social bot detection in the age of ChatGPT

????????隨著我們進入 ChatGPT 和其他高級語言模型的時代，社交機器人檢測的未來將需要適應人工智能生成內容的日益復雜性。面對人工智能生成的聊天機器人的快速發(fā)展，研究人員和從業(yè)者必須保持警惕，這些機器人不斷模糊了人類和機器生成內容之間的區(qū)別（Radford 等人，2019）。本節(jié)討論社交機器人檢測的未來，重點關注先進的人工智能生成的聊天機器人的影響以及檢測方法相應發(fā)展的潛在途徑。

????????為了有效抵消人工智能生成的聊天機器人的改進能力，研究人員必須探索補充現(xiàn)有技術的新方法和途徑。一個潛在的方向是開發(fā)更復雜的機器學習模型，該模型可以解釋 ChatGPT 等高級聊天機器人生成的內容中的微妙之處和細微差別。這些模型不僅應該能夠識別語言特征，還應該能夠識別與機器人生成的內容相關的上下文和行為方面。

????????遷移學習和對抗訓練（Goodfellow 等，2014）為提高社交機器人檢測模型的穩(wěn)健性和泛化性提供了有希望的途徑。遷移學習可以幫助利用預先訓練的模型和其他領域的知識來增強機器人檢測能力。另一方面，對抗性訓練可以在模型訓練過程中引入對抗性示例，從而提高模型對機器人使用的規(guī)避技術的適應能力。

????????將上下文和多模態(tài)信息納入檢測方法是增強機器人檢測技術能力的另一個潛在途徑。通過不僅分析文本內容，還分析圖像、視頻和其他媒體類型，并考慮用戶行為和網(wǎng)絡結構，研究人員可以開發(fā)更全面、更強大的檢測模型，以解釋更廣泛的機器人特征和行為。

????????隨著人工智能生成的聊天機器人不斷發(fā)展，考慮社交機器人檢測的道德影響至關重要。有必要制定解決該問題的道德、法律和社會層面的指導方針和政策，以確保檢測方法尊重用戶隱私并遵守法律框架。

????????總之，ChatGPT 和其他高級語言模型時代的社交機器人檢測的未來將需要能夠適應人工智能生成內容快速變化的格局的創(chuàng)新技術。通過探索新的方法論和方法、促進跨學科合作以及解決 ChatGPT 時代的社交機器人檢測：挑戰(zhàn)和機遇、檢測的倫理影響，研究人員可以為更安全、更值得信賴的在線環(huán)境做出貢獻。

6.3. Final remarks and potential research directions

????????在本文中，我們探討了社交機器人檢測中的挑戰(zhàn)和機遇，重點關注先進人工智能生成的聊天機器人（例如 ChatGPT）的影響。在最后一節(jié)中，我們概述了潛在的研究方向，這些方向可以幫助推進社交機器人檢測領域，并有助于開發(fā)更有效、更可靠的檢測技術。

????????人機協(xié)作：隨著人工智能生成的聊天機器人變得越來越復雜，有必要考慮人機協(xié)作在社交機器人檢測中的潛力。主題專業(yè)知識可以幫助指導和完善檢測模型，而人工智能可以提供分析大量數(shù)據(jù)所需的計算能力。研究人類與人工智能協(xié)作的新范式，例如主動學習和混合主動系統(tǒng)，可以產生有價值的見解并改進社交機器人檢測性能。

????????跨平臺檢測：大多數(shù)關于社交機器人檢測的研究都集中在特定平臺上，例如 Twitter 或 Facebook。然而，隨著新的社交媒體平臺不斷出現(xiàn)，開發(fā)可以跨平臺推廣的檢測方法至關重要。這將涉及跨平臺數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建以及可以考慮平臺特定功能和用戶行為的模型的開發(fā)。

????????機器人的時間動態(tài)：許多現(xiàn)有的檢測方法是靜態(tài)的，側重于機器人行為的單個快照。然而，機器人可能會隨著時間的推移而改變其行為，無論是作為其策略的一部分還是為了響應檢測工作（Luceri 等人，2019 年；Luceri 等人，2020 年）。未來的研究應該探索社交機器人的時間動態(tài)，結合時間序列分析和其他技術來跟蹤和檢測不斷變化的機器人行為（Pozzana 和 Ferrara，2020）。

????????反事實推理：隨著人工智能生成的聊天機器人的改進，它們可能能夠生成密切模仿人類行為的內容。在這種情況下，探索反事實推理作為檢測機器人的手段可能會有所幫助。通過考慮機器人在每種情況下與人類用戶相比會做什么，研究人員也許能夠開發(fā)新的、更有效的檢測技術。

????????低資源環(huán)境：研究和開發(fā)低資源語言的社交機器人檢測新技術，利用跨語言遷移學習、無監(jiān)督學習和數(shù)據(jù)增強方法來提高檢測能力，可以支持代表性不足的社區(qū)對抗惡意社交機器人。

????????多模態(tài)檢測：探索社交機器人檢測框架中文本、圖像、音頻和視頻等多種數(shù)據(jù)模態(tài)的集成，以增強檢測算法的魯棒性和準確性，可以解決單模態(tài)方法在識別復雜和復雜的數(shù)據(jù)方面的局限性。復雜的社交機器人。

????????隱私保護檢測技術：隨著對用戶隱私和數(shù)據(jù)保護的日益關注，開發(fā)可以在隱私保護框架內運行的檢測技術至關重要?？梢圆捎貌罘蛛[私和聯(lián)合學習等技術來確保檢測方法不會損害用戶隱私，同時仍能有效識別惡意機器人。

????????總之，社交機器人檢測領域為研究人員提供了大量的機會來探索和開發(fā)創(chuàng)新技術，以應對人工智能生成的聊天機器人日益復雜的問題。通過解決這些潛在的研究方向并促進研究人員、從業(yè)者和政策制定者之間的合作，我們可以努力為所有用戶提供更安全、值得信賴的在線環(huán)境。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-630434.html

到了這里，關于論文閱讀 - Social bot detection in the age of ChatGPT: Challenges and opportunities的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！