AI istraživanje Twitter botova otkriva da nas dosada razdvaja od mašina

Prema nedavno objavljenom istraživanju, ljudskih i lažnih naloga na Twitter-u, naši užasni rasponi pažnje razlikuju nas od botova. Istraživači sa Univerziteta Južna Kalifornija otkrili su to nakon što su analizirali obrasce aktivnosti u dva skupa podataka sa Twitter-a.

Prvi je bio skup postupaka o predsedničkim izborima u Francuskoj 2017. godine. Drugi je bila kolekcija tvitova botova i ljudskih naloga koji su već bili ručno označeni. Odabrali su ova dva skupa podataka jer se međusobno dopunjavaju: Nalozi stvarnih ljudi pouzdano su razlikovani kao nalozi ljudi i botova, dok su francuski izborni tvitovi ponudili više kontekstualnih uvida. Zatim su istraživači analizirali njihovo ponašanje proučavanjem dužine tvitova i broja retvitova, odgovora i pominjanja koje su privukli.

Twitter botovima nikada nije dosadno

Rezultati su otkrili neke ključne razlike između aktivnosti čoveka i bota. Dok su se ljudske interakcije vremenom povećavale, istovremeno su manje tvitovali. U međuvremenu, botovi su održavali iste nivoe aktivnosti i težili su da proizvode više sadržaja u određeno vreme, kao što su intervali od 30 minuta.

Istraživači sumnjaju da je to zato što se ljudi previše umore da bi kreirali originalni sadržaj i postaju ometeni drugim sadržajem. Koristili su ove nalaze da bi obučili algoritam za otkrivanje bot-ova, zvan Botometer, kako bi razlikovali ljudske i lažne naloge. Kad je AI zanemario tajming postova, bolje je otkrivao botove.

Ovi uvidi mogli bi da pomognu veštačkoj inteligenciji da otkriva lažne naloge koji žele da utiču na izbore – barem dok botovi ne budu mogli da oponašaju našu tendenciju da se opterećujemo i umaramo. Međutim, kako su podaci u studiji stari već tri godine, možda su već i naučili.

Izvor: TNW