美國(guó)麻省理工學(xué)院(MIT)的研究團(tuán)隊(duì)近日發(fā)表論文指出，現(xiàn)有的第三方推特(Twitter)機(jī)器人賬戶自動(dòng)檢測(cè)工具并不準(zhǔn)確，因?yàn)槠鋽?shù)據(jù)集過于簡(jiǎn)單，缺乏泛用性。

　　此前有消息稱，機(jī)器人賬戶過多是阻止馬斯克收購(gòu)?fù)铺氐脑蛑?。推特?dāng)時(shí)聲稱其日活躍用戶中有 5% 是機(jī)器人賬戶，但馬斯克表示這個(gè)數(shù)字要比 5% 高得多。

　　推特有自己的機(jī)器人賬戶識(shí)別系統(tǒng)，但并未公開。因此，對(duì)于普通公眾而言，第三方工具是較為可行的檢測(cè)方法。這些第三方工具使用從推特收集的數(shù)據(jù)集和機(jī)器學(xué)習(xí)模型來檢測(cè)機(jī)器人的可疑跡象，許多工具和模型已被用于研究社交媒體上的機(jī)器人活動(dòng)，相關(guān)論文甚至已達(dá)數(shù)千篇。

　　這些論文中的大多數(shù)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集都是在不同推文中收集的數(shù)據(jù)集合，其中許多都是在特定推文(例如包含特定主題標(biāo)簽的推文)中收集的，每條都由人類手動(dòng)標(biāo)記為機(jī)器人或人類。然而這種經(jīng)過專門訓(xùn)練的機(jī)器人檢測(cè)模型在該專業(yè)領(lǐng)域表現(xiàn)出色，卻并沒有涵蓋全部領(lǐng)域，并且嚴(yán)重依賴于特定數(shù)據(jù)，而不是機(jī)器人和人類之間的根本差異。

　　當(dāng)這些模型在其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試時(shí)，它們的準(zhǔn)確性很差，幾乎與隨機(jī)預(yù)測(cè)水平相當(dāng)。同時(shí)，在許多數(shù)據(jù)集上，即使是相對(duì)簡(jiǎn)單的模型也與最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型(SOTA)準(zhǔn)確率相當(dāng)。

　　換言之，在一個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的模型不能推廣到其他數(shù)據(jù)集，現(xiàn)有的機(jī)器人檢測(cè)數(shù)據(jù)集由于數(shù)據(jù)收集簡(jiǎn)單而通用性較低。

　　最后，研究人員警告說，當(dāng)使用現(xiàn)有的機(jī)器人檢測(cè)數(shù)據(jù)集時(shí)，用戶應(yīng)該仔細(xì)考慮可能存在哪些類型的偏差。研究人員認(rèn)為，一個(gè)根本的解決方案是推特等社交媒體本身就應(yīng)該為研究人員提供豐富、可靠的數(shù)據(jù)以及高質(zhì)量的真實(shí)標(biāo)簽。
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