維基百科有6,000多個機器人編輯,他們之間會吵架嗎?
維基百科有6,000多個機器人編輯,他們之間會吵架嗎?

很多人可能都聽說人工智慧已經可以寫文章了,但是你可能不知道編輯機器人早就已經是維基百科最重要的貢獻群體之一。

2001年,維基百科引入了機器人編輯者的概念,任何用戶可以為自己研發的機器人單獨建立一個維基百科帳號,只要根據維基百科社群官方的規定對帳號進行標注,即可讓機器人參與維基百科的編輯。

2014年,機器人在維基百科的所有語言中完成了15%的編輯動作,他們識別、撤銷破壞行為,鎖定遭到頻繁篡改的頁面、識別錯別字和病句、創建不同語言之間的連結、自動導入站外內容、進行資料採擷、識別侵權的內容並為新手編輯者提供引導等等。

在研究人員近期發佈的一份報告中,研究人員累計在維基百科的13個版本上找到了6627個疑似為機器人的帳號,這些機器人編輯來自於不同的創建者並遵循創建者(人類)為其獨立定制的規則對維基百科進行維護。

那麼,問題就來了:這些機器人之間,會吵架嗎?

從結論上來說,答案是肯定的。事實上,機器人編輯之間的衝突遠高於人類之間的衝突。

這項研究中追蹤了6627個疑似機器人帳號裡的1549個,並抓取了他們在13個維基百科語言版本中 2001年到2010年期間的行為記錄。

研究顯示,機器人之間彼此撤銷或修改文章是非常常見的。英語維基百科上的每個機器人平均撤銷105次別的機器人的編輯,這比人類之間的資料高出了3倍。但在德語維基百科上,互相撤銷的數量則下降到了24次,而葡萄牙語機器人則高達185次。

這證明在不同的語言(文化)之間機器人的衝突也不同。甚至可以說,比起「內政」,機器人在「外交」上處理的更加不好。研究人員發現,在同一個語言內機器人的衝突明顯低於跨語言的衝突。這是因為在同一個語言內,一個機器人往往只照看特定的詞條頁面,不同的機器人之間劃江而治彼此互不侵犯。

但許多機器人在「佔領」了自己語言的對應詞條之後,會對同一詞條在其他語言中的版本「指手畫腳」從而導致與其他語言的機器人編輯產生衝突。這在一些有爭議的國家和人物上尤為突出(比如巴基斯坦前總統、烏茲別克、愛沙尼亞),仿佛這些機器人也有政治傾向。

然而,機器人編輯衝突數量之高並不意味著機器人比人類之間更為好戰,事實上大多數機器人之間的更改和撤銷行為都比人類之間的在篇幅上要小許多,其中很多是由於不同機器人對語法和措辭上的理解無法像人類那樣變通造成的。

研究人員Yasseri說,(編輯)機器人不可能在抽象的介質中工作,它們像人類一樣透過語言進行「思考」並做出動作,因此語言和環境會顯著的影響機器人的行為準則。因此以為機器人不是人類就可以沒有社會性沒有立場的工作是不可能的。

這種跨語言的衝突在2013年得到了緩解,因為從2013年開始,維基百科開始使用Wikidata中轉不同語言版本之間的詞條,這明顯阻隔了機器人之間互相「侵犯領土主權」的行為。

但同時,隨著機器人數量的增加和機器人活躍度的增加,機器人之間的衝突數字正在變得越來越高。這有點像是網上曾經出現的過的讓兩個Siri進行對話的影片,他們會陷入無限的無釐頭對話中一樣。當每個機器人固執的認為自己的修改是正確的時候,便會陷入無限回饋的深淵之中——儘管他們的修改可能無關緊要而且彼此都是對的。

這種完全沒有意義的衝突有時會持續數年,並顯著降低機器人的工作效率,直到其中一方的主人發現並針對性的做出調整才會結束。

研究人員說,總體來說維基百科是一個觀察機器人生態系統的絕佳例子。首先它的機器人人口數量足夠大,其次這是一個善意的機器人社區——所有機器人都是為了將文章做得更好,另外維基是一個由統一規則所引導的社群而並非完全的開放空間。

然而在更為開放的網路環境比如Twitter或Facebook上,機器人與其它機器人的互動可能帶來非常嚴重的後果。曾經被線民「教育」成納粹分子的微軟聊天機器人Tay就是一個典型的例子。

這項研究的目的是為了更好地理解機器人在不同的社會環境中的反應,尤其是一個機器人在融入一個機器人群體時的行為。因為隨著機器人的發展,我們陷入一個機器人承擔大多數社會工作的世界似乎是個必然趨勢,因此機器人除了學會和人類打交道之外,也必須學會怎麼和自己的同類交流。

本文授權轉載自:PingWest

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

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面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

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圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

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企業強化 AI 資安防禦的三個維度

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

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