序言

今年是國內(nèi)生成式人工智能大發(fā)展的一年，國產(chǎn)大模型的技術(shù)水平已經(jīng)有了長足的進(jìn)步，如零一萬物的Yi-Large、阿里的通義千問等大模型性能上逐漸步入國際一線行列。伴隨著技術(shù)的迭代與創(chuàng)新，生成式人工智能的應(yīng)用生態(tài)日益豐富，尤其在社交網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，各類智能交互服務(wù)正以前所未有的速度融入人們的日常生活，重塑著信息傳播與人際交流的方式。

在社交網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，人工智能回復(fù)機器人是生成式人工智能的一個典型應(yīng)用場景?，F(xiàn)階段，人工智能回復(fù)機器人服務(wù)的用戶數(shù)和影響力目前都在快速提升階段，其輿論影響逐漸展現(xiàn)。

本文所指的人工智能回復(fù)機器人并不是傳統(tǒng)意義上批量發(fā)布評論的機器人水軍，也不涉及非開放式的對話場景的人工智能如ChatGPT、通義千問等。人工智能回復(fù)機器人（下文簡稱為回復(fù)機器人）是指那些由社交網(wǎng)絡(luò)平臺自主研發(fā)或第三方機構(gòu)開發(fā)，并獲得平臺認(rèn)可的智能體，它們能夠自主解析用戶發(fā)布的信息，包括但不限于文字、圖片和視頻，進(jìn)而生成符合情境的回復(fù)，如安慰、鼓勵、信息補充或問題解答等。這些機器人通常不會主動發(fā)起話題，而是基于用戶的需求或提及，例如微博的“評論羅伯特”、百度的“貼吧包打聽”以及快手的“AI小快”，它們的存在既豐富了社交網(wǎng)絡(luò)的互動模式，也對公眾輿論的形成與發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。

因為其回復(fù)內(nèi)容直接發(fā)表在社交網(wǎng)絡(luò)中，默認(rèn)全網(wǎng)可見，和普通的問答對話機器人相比更有可能會產(chǎn)生輿論影響力。在接下來的篇章中，我們將深入探討這些回復(fù)機器人會如何影響我國的輿論生態(tài)，分析其背后的運作機制，以及它們可能帶來的正面與負(fù)面影響，最終提出合理的監(jiān)管建議，以期在促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的同時，維護(hù)健康有序的網(wǎng)絡(luò)空間。

一、回復(fù)機器人的技術(shù)基礎(chǔ)

在深入探討回復(fù)機器人對輿論生態(tài)的影響之前，我們必須首先理解其技術(shù)基礎(chǔ)——大語言模型（Large Language Models， LLMs）。這些模型通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在海量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，從而獲得了強大的自然語言處理能力。理解這些模型的能力和局限性，對于分析回復(fù)機器人在社交網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)至關(guān)重要。

大語言模型的能力

大語言模型在以下幾個方面表現(xiàn)出色：

· 語言理解：能夠理解復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu)和上下文，捕捉語言的細(xì)微差別。

· 文本生成：可以生成流暢、連貫且符合語境的文本。

· 情感識別：能夠識別文本中的情感傾向，并做出相應(yīng)的回應(yīng)。

· 知識整合：具備廣泛的通用知識，能夠在回答問題時融合多方面信息。

· 上下文適應(yīng)：能夠根據(jù)對話歷史和當(dāng)前語境調(diào)整回復(fù)的風(fēng)格和內(nèi)容。

這些能力使得回復(fù)機器人能夠在社交網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行看似自然的對話，提供情感支持，回答問題，甚至參與到復(fù)雜的討論中。

大語言模型的局限性

然而，大語言模型也存在一些重要的局限性：

· 事實準(zhǔn)確性：模型可能產(chǎn)生"幻覺"，即生成看似合理但實際上不準(zhǔn)確的信息。

· 推理能力：在需要復(fù)雜邏輯推理的任務(wù)中，模型的表現(xiàn)可能不如人類。

· 數(shù)學(xué)計算：對于需要精確計算的問題，模型的表現(xiàn)往往不夠理想。

· 時效性：模型的知識基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可能無法反映最新的信息和事件。

· 特定領(lǐng)域知識：對于高度專業(yè)化或小眾的領(lǐng)域知識，模型的理解可能不夠深入。

· 上下文理解限制：雖然模型能夠處理上下文，但對于長期、復(fù)雜的對話歷史，其理解能力仍有限制。

在社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中的特殊挑戰(zhàn)

將大語言模型應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)的回復(fù)機器人時，還面臨一些特殊挑戰(zhàn)：

· 多樣性和不可預(yù)測性：社交網(wǎng)絡(luò)上的用戶輸入極其多樣，包含各種網(wǎng)絡(luò)用語、俚語和新詞，這對模型的理解能力提出了更高要求。

· 實時性要求：社交網(wǎng)絡(luò)互動要求快速響應(yīng)，這限制了模型進(jìn)行深度思考和推理的時間。

· 安全性和道德考量：模型需要避免生成不當(dāng)、有害或具有偏見的內(nèi)容，這需要復(fù)雜的過濾和安全機制。

· 個性化需求：不同的社交平臺和用戶群體可能需要不同風(fēng)格的回復(fù)，這要求模型具有較強的適應(yīng)性。

· 輿論影響：由于回復(fù)內(nèi)容可能被廣泛傳播，錯誤或不當(dāng)?shù)幕貜?fù)可能引發(fā)輿論風(fēng)險。

二、該類回復(fù)機器人的產(chǎn)品形態(tài)

“評論羅伯特”為微博官方推出的評論機器人，它能夠根據(jù)用戶發(fā)布的微博原帖內(nèi)容，生成具有安慰、鼓勵、肯定或調(diào)侃等多種情感色彩的回復(fù)。這種機器人的設(shè)計旨在通過情感共鳴，增強用戶與平臺的互動。微博作為以訂閱模式為主的社交網(wǎng)絡(luò)，普通用戶的發(fā)帖相對于算法推送制為主的平臺難以得到閱讀和互動，該回復(fù)機器人也是為了彌補這方面的不足。

“貼吧包打聽“一般為主動提及后回復(fù)（用戶在回復(fù)帖子里@貼吧包打聽），生成的內(nèi)容一般為回答問題為主。

“AI小快”一般為主動提及后回復(fù)（用戶在評論里@ AI小快），生成的內(nèi)容兼具回答問題、觸發(fā)AI功能（如幫助用戶繪圖等）

目前大部分機器人并不會主動發(fā)表觀點。

三、由回復(fù)機器人引發(fā)的典型輿情案例

回復(fù)機器人為新生事物，結(jié)合當(dāng)下AIGC、大語言模型的熱潮，其舉動會帶來大量的輿論關(guān)注。

以微博 “評論羅伯特”為例，當(dāng)該類機器人回答不當(dāng)時，會被大量傳播。特別是其中反差感強烈（不像傳統(tǒng)服務(wù)類機器人語言）、帶有“侮辱性”的回復(fù)，因其流量屬性還會被其他營銷號反復(fù)截圖轉(zhuǎn)發(fā)，引發(fā)更大關(guān)注。

如圖為因 “評論羅伯特”回復(fù)不當(dāng)被截圖廣泛傳播的某案例。

同時我們觀察到發(fā)博內(nèi)容以@評論羅伯特 異常類回復(fù)為主的 微博賬號@羅伯特受害者聯(lián)盟，開博半年即迅速變?yōu)槲⒉┑念^部賬戶。目前已經(jīng)有521.7萬微博互動數(shù)據(jù)。這也從側(cè)面說明該類信息被大量關(guān)注的情況。

類似的情況也出現(xiàn)在百度的“貼吧包打聽”上，一些錯誤的回答在網(wǎng)絡(luò)上流傳，成為網(wǎng)民討論和嘲諷的對象。

因為這些錯誤及其傳播情況，很多普通用戶對該類回復(fù)機器人持負(fù)面態(tài)度。同時一些新聞報道也有類似觀點，如“微博官方推出的回復(fù)機器人，罵起人來比誰都狠”，“在評論區(qū)大殺四方，微博AI毒舌程度遙遙領(lǐng)先”等。

四、輿情生態(tài)影響及風(fēng)險分析

對用戶體驗和平臺生態(tài)的影響

回復(fù)機器人顯著提升了社交平臺的用戶體驗和互動質(zhì)量。它們能夠24小時不間斷地提供即時回應(yīng)，滿足用戶的互動需求。通過分析用戶發(fā)布的內(nèi)容，這些機器人能夠生成個性化的回復(fù)，增強用戶的參與感和歸屬感。在情感支持方面，機器人能夠識別用戶的情緒狀態(tài)，提供及時的安慰和鼓勵，特別是在用戶表達(dá)負(fù)面情緒時。這種情感陪伴功能在某種程度上填補了人際互動的空白，為用戶提供了情感寄托。

下圖為回復(fù)機器人的情感支持案例。

從回答問題、獲取信息的角度來看回復(fù)機器人的作用更為復(fù)雜。對于一些常見問題，機器人能夠快速提供準(zhǔn)確的答案，提高了信息獲取的效率。但對于一些需要復(fù)雜推理、計算或較為小眾的知識，回復(fù)機器人經(jīng)常會給出錯誤答案。且由于其幻覺特點，這個錯誤答案往往會被包裝為“肯定、專業(yè)”的形態(tài)，誤導(dǎo)用戶。

對輿論形成和傳播的影響

回復(fù)機器人在輿論形成和傳播過程中扮演著越來越重要的角色。由于這些機器人的回復(fù)往往直接、迅速，且容易引起注意，它們的言論很可能成為輿論的焦點，特別是在熱點事件中。機器人的回復(fù)可能會引導(dǎo)公眾討論的方向，影響輿論的走向。例如，在一些社會熱點問題上，機器人的表態(tài)可能會被廣泛傳播，形成初始的輿論導(dǎo)向。

然而，這種影響也帶來了潛在的風(fēng)險。由于大語言模型的局限性，機器人可能會生成不準(zhǔn)確或片面的信息。在專業(yè)性強或小眾的話題上，機器人的回答可能存在錯誤或偏差。這些不當(dāng)?shù)幕貜?fù)一旦被廣泛傳播，可能會誤導(dǎo)公眾，影響輿論的準(zhǔn)確性。更嚴(yán)重的是，一些錯誤或爭議性的回復(fù)可能會被截圖、轉(zhuǎn)發(fā)，在社交媒體上引發(fā)更大范圍的討論，形成負(fù)面輿論風(fēng)暴。

輿情風(fēng)險分析

在輿情風(fēng)險方面，回復(fù)機器人帶來的挑戰(zhàn)尤為突出: 

a) 輿論操縱風(fēng)險:

惡意用戶可能會利用回復(fù)機器人的特性來制造虛假輿論或放大某些觀點，影響公眾認(rèn)知。例如，他們可能通過反復(fù)觸發(fā)機器人的特定回復(fù)，制造某個觀點被廣泛支持的假象。在一些敏感話題或社會熱點問題上，這種操縱可能會造成嚴(yán)重的輿論偏差，影響社會穩(wěn)定。

b) 信息繭房效應(yīng)加劇:

回復(fù)機器人的算法可能會強化用戶的既有觀點，加劇信息繭房效應(yīng)。由于回復(fù)機器人傾向于根據(jù)用戶的歷史互動和偏好生成回復(fù)，這可能導(dǎo)致用戶長期接觸到與自己觀點一致的信息，減少接觸不同觀點的機會。長此以往，可能會加深社會分化，不利于多元化討論和社會共識的達(dá)成。

c) 敏感話題處理不當(dāng):

在涉及政治、宗教、種族等敏感話題時，機器人的回復(fù)可能會無意中觸及禁忌或引發(fā)爭議。由于這些話題的復(fù)雜性和敏感性，回復(fù)機器人可能難以準(zhǔn)確把握分寸，給出恰當(dāng)?shù)幕貞?yīng)。一旦出現(xiàn)不當(dāng)言論，可能會迅速引發(fā)大規(guī)模的負(fù)面輿論，甚至導(dǎo)致社會矛盾。

d) 突發(fā)事件應(yīng)對不足:

在社會突發(fā)事件或重大熱點話題討論中，回復(fù)機器人可能因缺乏最新信息或?qū)κ录?fù)雜性理解不足，而給出不恰當(dāng)?shù)幕貜?fù)。這可能會加劇輿論的混亂，誤導(dǎo)公眾對事件的理解，甚至干擾官方的信息發(fā)布和輿論引導(dǎo)工作。

e) 真實性識別困難:

隨著回復(fù)機器人技術(shù)的不斷進(jìn)步，用戶可能越來越難以區(qū)分人工回復(fù)和機器人回復(fù)。這種模糊性可能會影響信息的可信度判斷，使用戶更容易受到虛假信息的影響。長期來看，這可能會削弱公眾的信息辨別能力，增加輿論被操縱的風(fēng)險。

f) 用戶信任危機:

如果回復(fù)機器人頻繁出現(xiàn)不當(dāng)或錯誤回復(fù)，可能會導(dǎo)致用戶對平臺和人工智能技術(shù)的信任度下降。這種信任危機不僅會影響平臺的聲譽和用戶粘性，還可能延伸到對整個人工智能行業(yè)的質(zhì)疑，阻礙相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。

回復(fù)機器人在提升用戶體驗和平臺活躍度方面具有顯著優(yōu)勢，但同時也給輿論生態(tài)帶來了新的挑戰(zhàn)和風(fēng)險。這些風(fēng)險不僅涉及信息質(zhì)量和用戶體驗，更關(guān)乎輿論導(dǎo)向、社會穩(wěn)定和公眾認(rèn)知。因此，在充分利用人工智能技術(shù)提升社交網(wǎng)絡(luò)體驗的同時，我們需要高度重視其潛在的輿情風(fēng)險，采取有效措施進(jìn)行管理和規(guī)范，以維護(hù)健康有序的網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境。

五、回復(fù)機器人監(jiān)管建議

鑒于回復(fù)機器人對輿論生態(tài)的深遠(yuǎn)影響，在這里提出一些面向社交網(wǎng)絡(luò)主管部門的監(jiān)管建議，以確保其正面作用，減少負(fù)面影響：

1. 技術(shù)監(jiān)管與安全管控

督促社交網(wǎng)絡(luò)平臺持續(xù)優(yōu)化人工智能算法，提高機器人回復(fù)的準(zhǔn)確性和可靠性。建立實時監(jiān)測系統(tǒng)，及時發(fā)現(xiàn)和處理不當(dāng)言論。特別是在敏感話題和突發(fā)事件中，應(yīng)當(dāng)設(shè)置更嚴(yán)格的審核機制，必要時可以暫時限制機器人在特定話題下的回復(fù)功能。

此外，要求平臺建立完善的數(shù)據(jù)安全保護(hù)體系，防止用戶數(shù)據(jù)被濫用或泄露，避免因數(shù)據(jù)問題導(dǎo)致的輿論風(fēng)險。

2. 提升透明度與用戶識別

要求社交網(wǎng)絡(luò)平臺明確標(biāo)識機器人身份，讓用戶能夠輕松識別機器人的回復(fù)。這不僅有助于減少用戶對機器人回復(fù)的誤解，還能提升整體交互的透明度。

3. 建立多層次內(nèi)容審核機制

鼓勵平臺構(gòu)建人工智能自動審核與人工審核相結(jié)合的多層次內(nèi)容審核機制。對于機器人生成的內(nèi)容，特別是涉及敏感話題或可能引發(fā)爭議的內(nèi)容，應(yīng)進(jìn)行更嚴(yán)格的審核。同時，建立快速響應(yīng)機制，及時處理用戶舉報的不當(dāng)言論。

4. 建立輿情監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)

利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，建立針對回復(fù)機器人的專門輿情監(jiān)測系統(tǒng)。定期分析機器人回復(fù)對輿論走向的影響，建立風(fēng)險預(yù)警機制，及時識別和應(yīng)對可能引發(fā)的輿論風(fēng)險。

5. 促進(jìn)行業(yè)自律

鼓勵社交網(wǎng)絡(luò)平臺和人工智能企業(yè)成立行業(yè)協(xié)會，制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和自律公約。通過行業(yè)內(nèi)部的相互監(jiān)督和經(jīng)驗交流，不斷提高回復(fù)機器人的服務(wù)質(zhì)量和安全性。

6. 設(shè)立用戶反饋與干預(yù)機制

要求平臺為用戶提供便捷的反饋渠道，允許用戶對不當(dāng)?shù)臋C器人回復(fù)進(jìn)行舉報或反饋。同時，賦予用戶更多控制權(quán)，如允許用戶選擇是否接受機器人回復(fù)，或調(diào)整機器人回復(fù)的頻率和類型。

7. 開展定期評估與公開報告

督促平臺定期對回復(fù)機器人的表現(xiàn)進(jìn)行全面評估，包括其對用戶體驗、平臺生態(tài)和輿論環(huán)境的影響。要求平臺公開發(fā)布評估報告，接受公眾和監(jiān)管部門的監(jiān)督。

六、總結(jié)

本文深入探討了人工智能回復(fù)機器人在社交網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用及其對我國輿論生態(tài)的多層面影響。隨著國內(nèi)生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，這類回復(fù)機器人已成為社交平臺上一個新興且具有重要影響力的參與者。

從技術(shù)基礎(chǔ)來看，這些機器人建立在大語言模型的基礎(chǔ)之上，展現(xiàn)出強大的語言理解、文本生成和情感識別能力。然而，它們在事實準(zhǔn)確性、復(fù)雜推理和特定領(lǐng)域知識方面的局限性也不容忽視。這些技術(shù)特性直接影響了機器人在社交互動中的表現(xiàn)，也決定了它們可能引發(fā)的輿論反響。

在實際應(yīng)用中，回復(fù)機器人如微博的“評論羅伯特”、百度的“貼吧包打聽”等，通過提供即時回應(yīng)、情感支持和信息補充，顯著提升了用戶體驗和平臺活躍度。然而，它們也引發(fā)了一系列輿情風(fēng)險，包括信息準(zhǔn)確性問題、輿論操縱風(fēng)險、信息繭房效應(yīng)加劇等。特別是在敏感話題和突發(fā)事件中，機器人的不當(dāng)回復(fù)可能引發(fā)大規(guī)模負(fù)面輿論，甚至影響社會穩(wěn)定。

針對這些挑戰(zhàn)，本文提出了一系列監(jiān)管建議，包括加強技術(shù)監(jiān)管和安全管控、提升透明度、建立多層次內(nèi)容審核機制、構(gòu)建輿情監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)、促進(jìn)行業(yè)自律等。這些措施旨在平衡回復(fù)機器人的積極作用與潛在風(fēng)險，確保它們能在促進(jìn)社交網(wǎng)絡(luò)互動的同時，維護(hù)健康有序的輿論環(huán)境。

展望未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步和監(jiān)管機制的逐步完善，回復(fù)機器人有潛力成為社交網(wǎng)絡(luò)中的重要資產(chǎn)。它們不僅能為用戶帶來更豐富、更個性化的社交體驗，還可能在信息傳播、輿論引導(dǎo)等方面發(fā)揮積極作用。然而，我們也需要保持警惕，持續(xù)關(guān)注和應(yīng)對它們可能帶來的新挑戰(zhàn)。

回復(fù)機器人代表了社交媒體與人工智能技術(shù)融合的一個重要趨勢。如何在發(fā)揮其優(yōu)勢的同時有效管控風(fēng)險，將是社交平臺、科技公司、監(jiān)管機構(gòu)和整個社會共同面臨的重要課題。只有在技術(shù)創(chuàng)新、用戶體驗和社會責(zé)任之間找到平衡，我們才能真正實現(xiàn)人工智能技術(shù)在社交網(wǎng)絡(luò)中的價值，推動網(wǎng)絡(luò)空間的健康發(fā)展。

蟻坊軟件輿情監(jiān)測系統(tǒng)試用》》

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