芝加哥大学研究人员训练出一种 AI 水军，可以在亚马逊、Yelp 等网站下自动生成假评论，不但可以绕过机器检测，而且跟普通人的真实评论很像，几乎能以假乱真。

如下就是由 AI 生成的评论：

1、我已经来过这儿好几年了，每次的体验都很好。服务很棒!这儿的人都挺友善。我一定会再来的!

2、这个地方很不错!调酒师十分厉害。意大利面很好，我喜欢他们的甜点，很赞。我也喜欢这里的早餐，工作人员很友好，价格也合理。没有遇到什么不好的体验。一定会再来!

一般来说，点评网站对于虚假评论都有对应的审核机制，水军评论被局限在一个可控的范围内，而这些AI水军的假评论不但绕过了系统的检测，甚至还被很多用户点了「有用」。研究人员将 AI 生成的评论与真实评论进行对比，让不同的人对其实用性进行评估。评分为 1-5(最没用-最有用)，最终真实评论得分为 3.28，AI 生成的评论为 3.15。这表示 AI 水军生成的假评论已经和那些真实评论接近，甚至可以影响用户的消费行为，影响平台的公平性。

虚假评论可根治

社交平台上的机器人账号是导致虚假信息泛滥的一个重要原因，打击虚假信息也是每个社交平台都在做的事情。美国印第安纳大学和东北大学研究人员前段时间推出了 Botometer 系统，可以区分 Twitter 机器人和真实人类。

Botometer 系统用超过 1000 项指标来监测用户行为，从推文发布的设备、时间、地点，到内容的原创比例，还有粉丝的构成等，这些数据最终会计算出一个分数，根据用户行为可判断账号有多大概率是机器人。

在芝加哥大学研究人员的研究报告里也提到，他们能够开发可以删除 AI 假评论的技术。因为假评论和真实评论使用字词的频率是不同的，AI 要尽可能保持逻辑通顺、流畅，所以对于字词的选择会更保守，这些细微的变化一般人无法发现，但通过技术还是有方法可以识别。

对于很多已经面临各类水军威胁的社交平台、点评类网站来说，以上两种方式的技术成本、时间成本都会很高，实现起来过于复杂。对于饱受各类水军虚假评论威胁的开发者来说，数字联盟的可信ID，无疑会是一个高性价比的解决方案。

无论是机器水军、人工水军还是文中提到的AI水军，虽然都在模拟真实的用户评价行为，从根源上来说，他们却无法模拟出真实的设备，数字联盟的可信ID，正是从设备的维度出发，用ID给移动设备颁发身份证，不去辨别用户行为，而区别用户使用设备的真实性唯一性，这样就能从根本上解决批量刷虚假评论的顽疾。

目前业内已有数家社交类、直播类、点评类APP部署了数字联盟可信ID，能够对症下药的控制住虚假评价的源头，将制造虚假评论的设备封杀，因此平台环境得到了大幅度净化，用户体验大幅提升。