GPT-駆動型スパムボットがオンラインプラットフォームに挑戦
簡単に言えば
GPT-Twitter や Telegram などのプラットフォームでは、迷惑な宣伝を目的としたスパム ボットが重大な問題になっています。
これらの高度な AI プログラムは、投稿のコンテキストを分析して複製することができるため、干渉がより有機的に見え、特定が困難になります。
新しいタイプの混乱が次の形で現れました。 GPT-駆動型スパムボット。 これらの高度な AI プログラムはスパム ハンドブックに新たなページを巻き起こし、Twitter や Telegram などのプラットフォーム上の投稿を頻繁に標的にし、一方的なプロモーションを行っています。
ボーマン GPT- スパム ボットは投稿のコンテキストを分析して複製できるため、その干渉がより自然に見え、以前の単純なスパムよりも発見されにくくなります。 従来の保護対策の多くは効果がないため、これによって困難が生じています。 現時点では、これらのボットは応答時間が速いことによってのみ識別できるため、手動による介入と削除が可能です。
スパムの絶え間ない集中砲火は、作成者と管理者に負担を与えます。 Telegram などのプラットフォームの多くのチャネル オペレーターは、このニーズの高まりに応えて、これらの高度なスパム コメントを認識して削除できる特殊なサービスを望んでいます。 自らを「サービスとしてのモデレーター」と想定しているこれらのオペレーターは、ソリューションに投資する用意があり、月額 20 ～ 30 ドルを支払うか、投稿またはメッセージの量に基づいた使用量ベースの課金モデルを使用する意向を表明しています。監視されているのです。
しかし、困難はこれで終わりではありません。 の波が差し迫っています GPT- スパム発信者は、テクノロジーの進歩に伴い、応答遅延などの戦略を使用したり、互いに対話するさまざまな AI パーソナリティを使用したりして、さらに熟練することが予想されます。 このような状況では、人間のユーザーとボットを区別するのは困難な作業になります。
さらに ハイテク巨人 という問題に取り組んでいます。 OpenAI は、AI によって生成されたコンテンツを識別するように設計されたテキスト検出器の開発により、この問題の解決に向けた一歩を踏み出しました。 残念ながら、検出器の精度が低いためにプロジェクトが棚上げされ、彼らの努力は挫折に直面しました。 2023年XNUMX月にTechCrunchが報じたとおり.
この増加を懸念しているのはプラットフォーム管理者だけではありません。 GPT-強化されたスパムボット。 AI によって生成された投稿から本物のコンテンツを分離するという課題は、現在、ソーシャル メディア マネージャーやスタートアップ企業さえも直面しています。 この状況は緊急の必要性を浮き彫りにし、現代の高度なスパム手法に対抗する効率的なソリューションを生み出す新しい取り組みやプロジェクトのチャンスをもたらしています。
言語モデルの進歩とオンラインの誤った情報への影響
実用性と人間に近い会話適性 GPT ユーザーから指摘されています。 しかし、賞賛を集めた同じ機能が、潜在的な悪用に関する懸念も引き起こしています。
AI が人間のような反応を模倣する能力に優れていることを考えると、悪意のある目的での導入には懸念があります。 学界、サイバーセキュリティ、AI 分野の専門家は、 GPT 悪意のある個人がデジタル プラットフォーム上でプロパガンダを広めたり、不安を助長したりする行為。
歴史的に、誤った情報を広めるには人間による大幅な介入が必要でした。 洗練された言語処理システムの導入により、影響力操作の規模と範囲が拡大する可能性があります ソーシャルメディアをターゲットにする結果として、よりカスタマイズされた、したがってより説得力のあるキャンペーンが実現する可能性があります。
ソーシャルメディアプラットフォームでは、これまでにも、誤った情報を広めようとする組織的な取り組みが目撃されてきた。 たとえば、2016 年の米国選挙の準備期間中、サンクトペテルブルクに拠点を置くインターネット リサーチ エージェンシーは、 大規模なキャンペーンを開始しました。 2019年に上院情報委員会が推定した彼らの目的は、 大統領候補者に対する有権者の認識に影響を与えるはずだった.
XNUMX 月のレポートでは、AI を活用したテクノロジーの出現が強調されています。 言語モデル 誤解を招くコンテンツの拡散を助長する可能性があります。 コンテンツの量が増えるだけでなく、説得力の質も向上する可能性があるため、平均的なインターネット ユーザーがその真偽を見極めることが困難になります。
ジョシュ・ゴールドスタインジョージタウンのセキュリティと新興技術センターに所属し、この研究に貢献した同氏は、大量の独自のコンテンツを量産する生成モデルの能力について言及しました。 このような機能により、悪意のある個人が、繰り返しのコンテンツに頼ることなく、さまざまな物語を広めることが可能になる可能性があります。
Telegram のようなプラットフォームの努力にもかかわらず、 TwitterとFacebook、偽アカウントに対抗へ、言語モデルの進化により、これらのプラットフォームがより欺瞞的なプロファイルで飽和する恐れがあります。 カーネギーメロン大学のコンピューターサイエンス教授であるヴィンセント・コニッツァー氏は、次のように述べています。 ChatGPT, 偽造プロフィールの蔓延を大幅に促進する可能性がある、本物のユーザーと自動アカウントの間の境界線がさらに曖昧になります。
ゴールドスタイン氏の論文やセキュリティ会社ウィズセキュア・インテリジェンスによるレポートなどの最近の研究は、 生成言語モデル 欺瞞的なニュース記事を作成する際に。 これらの誤った物語が広まると、 ソーシャルプラットフォーム、特に重要な選挙期間中に世論に影響を与える可能性があります。
チャットなどの高度な AI システムによって促進される誤った情報の増加GPT オンライン プラットフォームはもっと積極的な対策を講じるべきでしょうか? プラットフォームは疑わしいコンテンツに厳密にフラグを立てるべきだと主張する人もいるが、課題は依然としてある。 ノースウェスタン複雑システム研究所に所属するルイス・A・ヌネス・アマラル氏は、各投稿を監視するコストと、そのような分裂を招く投稿がもたらす不用意な関与の促進の両方を挙げて、プラットフォームの苦戦についてコメントした。
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著者について
Damir は、チームリーダー、プロダクトマネージャー、編集者です。 Metaverse PostAI/ML、AGI、LLM、メタバース、 Web3に関連するフィールド。 彼の記事は、毎月 10 万人を超えるユーザーという膨大な読者を魅了しています。 彼はSEOとデジタルマーケティングでXNUMX年の経験を持つ専門家のようです。 ダミールはMashable、Wired、 Cointelegraph、The New Yorker、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto、およびその他の出版物。 彼はデジタル遊牧民として UAE、トルコ、ロシア、CIS の間を旅しています。 ダミールは物理学の学士号を取得しており、これにより、インターネットの絶え間なく変化する状況で成功するために必要な批判的思考スキルが身についたと信じています。
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