薛之謙人設崩塌？AI混進撕逼水軍你能辨別出來嗎。。

半夜睡不著，刷微博，刷著刷著就精神了……

這劇情反轉也太快了吧！！！（先是薛之謙和前妻高調複合、緊接著跳出一個李雨桐，曝薛之謙婚內出軌還騙錢。。。）

三天後（三天，正是新聞事件暗自發酵的最佳期限），在網友們已經想象了無數個版本的劇情下，薛之謙終於微博發聲：

「把愛情拿出來撕，是這個世界上最不堪的事情」。

所以，他才不想「回復這些像生產線一樣的圍撕…」

「生產線」？

「圍撕」？

……

這種流程化操作且批量化生產的工種，不經讓星球君腦海中浮現出「水軍」這個神秘的組織。

前段時間，還有網友爆料薛之謙的搞笑段子除了由十幾個人共同操作外，還找了水軍費盡心思刷評論。

網友曬的爆料圖

由於星球君對水軍也是一知半解，於是便在百度搜索了關鍵詞：

根據維基百科的定義，水軍是「一群在網路中針對特定內容發布特定信息的、被雇傭的網路寫手。他們通過偽裝成普通網民或消費者，通過發布、回復和傳播博文等對正常用戶產生影響」。

不過，大多數人對水軍的認識僅僅停留在五毛的階段。

可以說，水軍是互聯網興起的產物，後來逐漸發展成一個新興的行業，甚至有一套屬於自己的玩法。

從微博熱搜、評論、豆瓣到視頻網站，水軍就像毛細血管一樣滲透到各個」地下組織」，刷熱點和評論。

利用水軍刷電影評分本來就是行業潛規則，大家心知肚明互不戳破。

直到2011年4月28日，上映僅三天的《關雲長》在豆瓣的評分暴跌，水軍的差評排山倒海般湧來~~

一氣之下，《關雲長》片方道出了行業秘密，發出「江湖追緝令」——出資10萬元懸賞惡意評論影片的幕後主謀，也就是「黑水」。

一開始，大家也覺得有炒作嫌疑，「片子拍的爛還不讓人說了？」但很快就發現了端倪。

根據網站評分時段可以看出，評分暴跌的時候，很多評論的ID賬號都是新註冊用戶，而且同一個ID在不同平台下留言。

最重要的是，評論的風格都非常一致，就像同一個語文老師……不對，就像同一個人想出來的（教師節剛過，你們不要這樣污衊老師），就是我們說的水軍。

去年年底上映的《擺渡人》也重蹈了《關雲長》的覆轍，看似群眾無比操心、若有所思的評論，語句都有模板可循。

而且，超過一半的「一星差評」都主要集中於對導演和演員的攻擊，時間也剛好集中在電影剛上映的那幾天。

最後，《擺渡人》的評分從原本就不高的6.9狂跌到3.3。

這樣的結果顯然令阿里影業始料未及，甚至直接玩起了輿論控制——你有你的水軍，我有我的明星。

一時間，華語影壇一個個重量級人物從微博跳出來表忠心，就連星爺也親自寫紙條為《擺渡人》站隊。

此外，豆瓣短時間內也刷出了大量好評，分數從3.3急劇拉升到4.0（好像，也沒有很高）。

除了被水軍黑慘的作品，還有很多成功的營銷案例，比如《泰囧》。

《泰囧》這部電影很多人都看過，劇情和搞笑程度大家心裡有桿自己的秤。

但在電影剛上映時，也出現了很多誇張離譜的口碑和好評，《泰囧》很快就被扶上神壇。

最後的票房可是一點都不「囧」啊！12.67億！

成為首部110億級票房的華語電影，打破了3D版《泰坦尼克號》9.34億的紀錄，成為2012年度票房冠軍。

發帖、回帖、頂貼；

回答百度知道；

點開某個視頻，打開某個鏈接；

下載一個App，為某部電影評分；

與女神互動

……

所有這些動動手指的操作，都能帶來收入。

很多正義的讀者恐怕要揭竿而起義了，這不就等於數據造假嗎？！！

於是乎，去年11月，微博「話題」官方賬號發布了《關於嚴厲打擊話題榜盜號刷榜行為的公告》，並封禁了部分刷榜名單，比如：

「吳尊武動乾坤」

「賈乃亮你要去哪裡」

「三行情詩告白薛之謙」（能紅真的是在用心的）

「偶滴歌神啊」

「心疼蔣勁夫」

......

原來，熱搜並不是那些像星球君一樣的夜貓子無聊時「搜」出來的，而是，水軍「刷」上去的，營造全民關注的假象~

不要以為「水軍」只是「特色」，老外們也有。

他們用另一個辭彙來形容這種生產虛假冬粉或通過點擊來盈利的組織——點擊農場（click farm)。

點擊工需要手指靈活，動個不停。。。

我是說，要忙著按贊、點閱影片或者轉發Twitter，推高Twitter的冬粉或是Youtube影片的觀賞次數啦。

這些點擊工通常都來自印度、菲律賓、孟加拉國這樣的亞洲發展家。

每天，公司僱員會坐在電腦前不停地點擊鏈接、用搜索引擎搜關鍵詞、或是在Facebook這樣的社交網路偽造殭屍賬號。

星球君試著往Google里輸入「buy facebook」，就會發現搜索框自動彈出「buy facebook likes」這樣的字眼。

而且相關信息能搜索出兩億條結果——無論如何都能讓想要購買這項服務的客戶滿意而歸。

其中，某網站的套餐價格是：

「購買來自全球的真實Facebook冬粉或者頁面贊數，250個冬粉8美元；購買美國、歐洲、美洲混合冬粉，500個混合冬粉20美元」。

而在前不久，央視也曝光了一份水軍的報價單和行業規則，根據工作難度不同，某藝刷一萬條40塊，某訊一萬條是10塊。而微博千萬級的搜索點擊量一天就能完成。

雖然外界都對「水軍」這個職業充滿一絲「鄙視」，但「水軍」本人並不認為這是什麼見不得人的工作：

@羅密歐：我覺得自己就是在做新媒體啊，和做廣告是一樣的，只是幫助愜企業去宣傳。

@伊麗莎白：哪有不做水軍的，比如台上表演，下面的人刷刷鼓掌，這不也是水軍嗎？我們只是把線下的事情搬到了線上。

@哈姆雷特：我們只是一個助推器，從營銷的角度幫他們更好的曝光。只是寫個評論嘛，又不是寫產品鑒定書，最終怎麼樣還是看他們自己的產品。

遺憾的是，水軍們恐怕就要被更先進的技術代替了。我們來看兩段評論：

1.「我喜歡這，我和我女朋友一塊去的，我們點了一份披薩，很好吃。咖啡不錯，服務也不錯。推薦這裡，是個約會的好地方。地方不大但買賣大」。

2.「我來這吃飯已經一年半了，除了好吃我無話可說。我總是點披薩，義大利牛肉也很好，給我留下深刻印象。服務非常出色。是我見過的服務最好的餐廳。強烈推薦。」

如果在平台上看到這兩段點評，你會選擇去這家餐館嗎？起碼不會覺得它難吃吧。

如果這是水軍刷出來評論，你或許不會感到驚訝，但事實上，這是AI乾的！！！！

說具體一點，這是一種被稱為RNN（循環神經網路）的深度學習技術生成的。

在此之前，它已經被餵了成千上萬條真人、或者說真人水軍的點評。

如果真是這樣，頭疼的就不是消費者了，反正都是刷，真人刷和AI刷都沒什麼區別。但有了AI，真人水軍恐怕要面臨下崗危機了。

先莫慌！AI目前還沒有在現實中生成惡意點評事件的案例。

但，構建這樣的人工智慧系統也不是什麼太難的事情，評論的資料庫也不是那麼難搞，或許不久后就會出現AI水軍的身影。

難道真人評論和AI點評的區別一點都看不出來嗎？

事實上，這種細微的差別，計算機是可以檢測出來的，比如訓練過程中發生的信息遺失，導致AI寫出的評論在字元分佈上會有顯微的差異。

從造句上，句子越長，也越容易出現問題。

就拿上面兩段AI點評，你或許也發現和水軍類似的規律，比如：主體單一，句子會遵循一個標準的結構，每一小句都很規整，而且不長。

「我喜歡這」、「我總是點披薩」、「是個約會的好地方」、「是我見過服務最好的餐廳」......

寫過真實評論的人都知道，這樣的點評缺少對商家具體特點和細節的描述，基本可以「反之四海皆準」。

但是道高一尺魔高一丈，攻擊者只要換一套好點的硬體、做更優化的神經網路，又能將這種細微差別彌補過去。

不過至少，提高了他們攻克的門檻

如今，科研人員都開始呼籲如Yelp、亞馬遜這類網站的工程師們重視這個問題，畢竟，我們接納新技術是因為它能讓生活更美好，而不是為了被它欺騙。

最後，星球君決定不刷手機，乖乖看書去了，明星那麼紅都還在不停找冬粉刷數據上熱搜，我們還有什麼理由不努力？！

周末愉快！

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