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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(wǎng)上的點評，比方說大眾點評或者Yelp等等。

某種程度上，口碑已經(jīng)成為不少企業(yè)的命脈，變成服務(wù)和產(chǎn)品質(zhì)量的永久記錄。與此同時，不公平或者虛假的點評也讓企業(yè)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(jīng)學(xué)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(chuàng)造的虛假點評泛濫，最終將導(dǎo)致全部點評信息可信度急劇下降。技術(shù)進步，這一次又給社會帶來了（令人擔(dān)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，不但會讓依靠點評信息的用戶失望，而且會動搖人類對于真實和虛假的信念，我認為后者更讓人擔(dān)心”，芝加哥大學(xué)計算機科學(xué)教授趙燕斌（Ben Y． Zhao）說。

　以假亂真

《在線點評系統(tǒng)中的自動眾包攻擊和防御》是趙燕斌等芝加哥大學(xué)研究人員發(fā)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(fù)雜的點評信息。這些虛假的點評不僅機器無法檢測出來，就連人類讀者也分辨不出來。

這篇論文今年晚些時候會在計算機安全頂級會議ACM CCS上展示。

所謂復(fù)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，服務(wù)也很棒。推薦這個地方，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，里面包含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(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的深度學(xué)習(xí)技術(shù)生成的。這個RNN網(wǎng)絡(luò)使用了上千條真實在線點評訓(xùn)練而成。

研究人員表示，AI生成的點評已經(jīng)做到了“以假亂真”，有600個用戶參與的調(diào)查顯示，這些虛假的點評不僅能逃過人類的法眼，而且還被用戶認為“有用”。

“有用”是更可怕的事情：這表明虛假點評已經(jīng)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，不但很難檢測出虛假點評，而且會“誤傷”一大批真實的點評。RNN可不僅僅是對現(xiàn)有點評的復(fù)制。

人類水軍面臨下崗

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

現(xiàn)在，傳統(tǒng)水軍行業(yè)未來可能也要被AI取代了。

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

好消息是，現(xiàn)在還沒有AI在現(xiàn)實世界中生成惡意虛假點評的案例。

壞消息是，構(gòu)建一個這樣的人工智能系統(tǒng)，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(shù)據(jù)庫可以在網(wǎng)上輕易獲得。

　仍有對策

如果有人開始大規(guī)模生產(chǎn)這種假點評，大眾點評、Yelp這樣的網(wǎng)站恐怕就沒有好日子過了，畢竟，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(xù)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，但情況也不容樂觀。

不過，也有好消息。

研究者們說，這種假點評也不是完全沒法防范，人類覺得它們能以假亂真，但機器不見得這么看。用計算機去分析字符的分布等特征，他們就會發(fā)現(xiàn)真假點評之間存在著細微的差異。

假點評是從真實點評里學(xué)出來的，在這個過程中，難免會有信息流失。假點評注重的是流暢、可信，但像字符分布這種平時沒人關(guān)注的特征，就做得不那么好了。

“在訓(xùn)練過程中發(fā)生的信息遺失，會傳遞到生成出的文本中，”研究者們在論文中寫道，“因此生成文本和人類文本在基本字符分布上，有著統(tǒng)計上可檢測的差異。”

當然，攻擊者也可以騙過檢測，換好一點的硬件，做更復(fù)雜一點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就行。但這種檢測的意義在于至少提高了攻擊的門檻，為他們設(shè)置了一些障礙。

如果攻擊的成本高到一定程度，大部分沒那么執(zhí)著的攻擊者也就收手了。趙燕斌說：“這就是一種勝利，所有的安全工作都是這樣，提高攻擊的門檻。你永遠沒辦法阻止那種目標堅定、身手老練的攻擊者。”

在一份郵件聲明中， Yelp發(fā)言人Rachel Youngblade說他們“很欣賞這份研究指出了隨著欺騙點評系統(tǒng)的方法持續(xù)進化，越來越復(fù)雜，Yelp這類大型用戶點評網(wǎng)站在保障內(nèi)容真實性上面臨著重大挑戰(zhàn)。十年來，Yelp一直有保護內(nèi)容的系統(tǒng)，而正因為欺騙手段越來越復(fù)雜，我們也持續(xù)迭代這些系統(tǒng)，來識別假點評，以及偏頗、沒有幫助的內(nèi)容。這份研究的作者們以Yelp系統(tǒng)作為‘真實’的代表，并承認它的有效性，我們非常感激。”

“不過，這份研究創(chuàng)造的僅僅是看起來真實的點評文本，Yelp的推薦軟件使用了更整體的方法，除了文本之外，還使用了很多其他因素來決定是否推薦一條點評。如果某條點評沒有價值或有失偏頗，就算它是人類做出的，我們也不會推薦。”

　不止于點評

點評是測試文本生成技術(shù)的理想場所。這個領(lǐng)域有明確的方向和目的，主體單一，遵循一個相當標準的結(jié)構(gòu)，而且不長。#虛假點評越長，越容易被發(fā)現(xiàn)問題#

但技術(shù)不會止步于此。

“所以，我們只是從在線點評開始。你能相信某某人說的那些關(guān)于餐館、商品的話嗎？但這類研究還會繼續(xù)進步。”

“它會進步到更大的攻擊，可能博客上的整篇文章都完全是由機器人根據(jù)某個主題自動生成的，這時候你就真的得想想信息是哪來的、如何驗證……這是我們所有人過些年將要面對的，一個更大的挑戰(zhàn)。”

趙燕斌說他想傳遞的信息很“簡單”：“我希望人們能關(guān)注這類攻擊途徑，把它們看做真實、迫切的威脅，”如果Yelp、亞馬遜這些網(wǎng)站的工程師們還沒有開始考慮如何抵御，他希望他們立刻開始思考。

教授希望“我們希望能吸引更多注意，不僅為了設(shè)計出能防御這類攻擊的系統(tǒng)，還想讓更多人從平凡的視角，看到‘好AI’帶來的威脅。”

“我認為，那么多人都在關(guān)注奇點、天網(wǎng)這些引人注目的AI威脅，但是那些很好很好的AI，能帶來很多更實際的、有顯示影響的威脅，而這只是冰山一角。”

他補充說：“所以，我以希望安全界的人能和我一起，關(guān)注這類問題，這樣我們才有希望趕上。我認為，AI以驚人的速度和加速度在發(fā)展，如果我們不立刻開始研究如何抵御，可能永遠都趕不上了。”

來源：量子位/李林 問耕