在过去的几年里，人们越来越担心所谓的机器人对像Twitter这样的平台的影响。在这种情况下，机器人是一个虚假账户，等同于帮助在网上传播虚假新闻或错误信息。但是你到底如何区分真正的人类用户和机器人呢？虽然使用基本默认“鸡蛋”头像、用户名由长串数字组成以及对某些话题的推文偏好等线索可能会提供一些线索，但这并不是确凿的证据。

这就是南加州大学和伦敦大学的一对研究人员最近的一个项目所要解决的挑战。他们创建了一个人工智能，旨在根据假的Twitter账号的在线行为模式，将其与真假账号进行分类。

"随着机器人的不断发展和变得更加复杂，检测机器人可能是非常具有挑战性的，"南加州大学计算机科学系研究助理教授Emilio Ferrara告诉Digital Trends。"现有的工具对较老的、较简单类型的机器人的工作效果很好，但对更复杂的机器人的预测却没有那么准确。因此，识别出人类用户行为中尚未被机器人表现出来的新的、以前未知的特征，总是让人感到兴奋。这可以[用来帮助]提高检测工具的准确性。"

研究人员利用了社区中其他研究人员提供的各种手写标记的虚假和真实Twitter帐户消息示例数据集。他们总共对3500个人类账户发出的840万条推文和5000个机器人发出的340万条推文进行了训练。这帮助他们发现了各种各样的Twitter模式。例如，人类用户回复消息的可能性要高出5倍。在长时间的Twitter会话过程中，他们与其他用户的交互也越来越频繁，而平均一条tweet的长度在同一时间段内会减少。另一方面，机器人没有显示出这样的变化。

但不要期望这项工作是这个领域的决定性的持久的词。就像软件公司和黑客之间的猫鼠游戏一样，一群人试图关闭漏洞，另一群人努力寻找新的漏洞，机器人发现领域将继续发展。

"这些发现将为未来的僵尸检测工具提供信息，"Ferrara说。"不过，我们预计僵尸制造工具也会看到这些发现，所以我们会很有趣的是，什么时候或多长时间内，一些在线的开源僵尸制造工具会调整，以反映我们发现的人类行为趋势。"