【實驗結果】社群媒體上高達 47% 的人無法分辨機器人與真人
由 Surfshark 與馬爾默大學進行、超過 700 人參與的實驗顯示,高達 47% 的參與者無法在社群媒體上正確分辨機器人與真人。特別是在討論移民問題或女性權利等情緒化話題時,判別能力會明顯下降。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月25日 16:20
- 🔍 收集: 2026年5月25日 07:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月25日 07:36(收集後5分鐘)
由 Surfshark 與馬爾默大學(Malmö University)碩士生共同進行、為期一週的實驗吸引了超過 700 人參與。實驗結果顯示,在模擬社群媒體平台上,只有 53% 的參與者正確識破機器人的次數,多於將真人誤認為機器人的次數。另一方面,約有半數(47%)的參與者無法正確分辨機器人。網路安全專家警告,未來無法在社群媒體上分辨機器人與真人的使用者數量,將會更快速地增加。
Surfshark 資深產品經理 Justas Pukys 表示:
「用來分辨人類或機器人的遊戲『Bot or Not』以及本次實驗,對於理解惡意機器人如何影響實際社群媒體用戶提供了重要線索。今年初的數據顯示,大型平台每年刪除超過 63 億個假帳號。這大約是全球一年新生兒數量(約 1.35 億人)的 47 倍。目前機器人正以數十億的規模被生成,而最新實驗顯示,半數參與者已經無法將其與真人區分開來。未來隨著技術進步,機器人將能更自然地融入真人的個人檔案中,這種趨勢只會加速惡化。」
情緒波動越大,越難以識破機器人
本次進行的社群媒體機器人實驗揭露了非常有趣的結果。數據顯示,當觸及政治或社會問題等敏感話題時,人們分辨機器人的能力會下降,且更容易將真人誤認為機器人。
當「Bot or Not」模擬的討論轉向情緒性內容時,參與者檢測機器人的能力便隨之下降。特別是在以移民問題為主題的政治討論中,機器人檢測率降至 54%,近半數參與者無法識破社群媒體上的機器人。此外,判定準確率也降至 63%,將真人誤認為機器人的情況有所增加。
此外,關於女性權利的議題是機器人判別難度最高的項目。機器人檢測率大幅下滑至 49%,參與者漏看的機器人數量多於成功識破的數量。同時,判定準確率也降至 61%,將真人貼文誤認為「機器人所為」的比例為最高。
Surfshark 研究負責人 Luis Costa 解釋道:
「另一方面,在許多人認為相對偏向技術性話題的資料中心討論中,參與者創下了 71% 的最高機器人檢測率,能夠正確識破大部分的機器人。此外,判定準確率也維持在 76% 的高水準。結果表明,在情緒未受強烈刺激的情況下,人們不僅能識破更多 AI 機器人,將真人誤認為機器人的可能性也較低。」
目前「Bot or Not」遊戲已在網路上公開,任何人皆可參與。
社群媒體時代,我們還能持續分辨人類與機器人嗎?
Costa 進一步表示:
「本次實驗結果非常新穎,且包含重要的啟示。這證明了單靠『解讀』貼文內容,已無法應對充斥機器人的社群媒體環境。識破機器人的能力通常受年齡、使用的社群媒體平台及使用時間等因素影響。然而,最令人印象深刻的是,『情緒』才是最大的盲點。當討論白熱化時,人們在數位環境中的判斷力很容易動搖。要對抗自動化的假資訊與欺騙,我們需要的不是更進階的文字分析,而是保持冷靜,並了解自身的弱點。」
此外,Pukys 也就實務對策說明如下:
「請務必記得重新確認在社群媒體上看到的資訊。此外,對於陌生用戶的貼文,切勿照單全收。對於聲稱中獎的訊息、引導至可疑連結的內容,或是如『家人出車禍了!』這類煽動不安情緒的文字,必須特別提高警覺。」
Pukys 進一步強調了基本數位安全防護的重要性,例如日常使用防詐騙工具。這些工具能分析電子郵件、簡訊及網站內容,以判斷其是否由機器人或攻擊者所生成。
Surfshark 資深產品經理 Justas Pukys 表示:
「用來分辨人類或機器人的遊戲『Bot or Not』以及本次實驗,對於理解惡意機器人如何影響實際社群媒體用戶提供了重要線索。今年初的數據顯示,大型平台每年刪除超過 63 億個假帳號。這大約是全球一年新生兒數量(約 1.35 億人)的 47 倍。目前機器人正以數十億的規模被生成,而最新實驗顯示,半數參與者已經無法將其與真人區分開來。未來隨著技術進步,機器人將能更自然地融入真人的個人檔案中,這種趨勢只會加速惡化。」
情緒波動越大,越難以識破機器人
本次進行的社群媒體機器人實驗揭露了非常有趣的結果。數據顯示,當觸及政治或社會問題等敏感話題時,人們分辨機器人的能力會下降,且更容易將真人誤認為機器人。
當「Bot or Not」模擬的討論轉向情緒性內容時,參與者檢測機器人的能力便隨之下降。特別是在以移民問題為主題的政治討論中,機器人檢測率降至 54%,近半數參與者無法識破社群媒體上的機器人。此外,判定準確率也降至 63%,將真人誤認為機器人的情況有所增加。
此外,關於女性權利的議題是機器人判別難度最高的項目。機器人檢測率大幅下滑至 49%,參與者漏看的機器人數量多於成功識破的數量。同時,判定準確率也降至 61%,將真人貼文誤認為「機器人所為」的比例為最高。
Surfshark 研究負責人 Luis Costa 解釋道:
「另一方面,在許多人認為相對偏向技術性話題的資料中心討論中,參與者創下了 71% 的最高機器人檢測率,能夠正確識破大部分的機器人。此外,判定準確率也維持在 76% 的高水準。結果表明,在情緒未受強烈刺激的情況下,人們不僅能識破更多 AI 機器人,將真人誤認為機器人的可能性也較低。」
目前「Bot or Not」遊戲已在網路上公開,任何人皆可參與。
社群媒體時代,我們還能持續分辨人類與機器人嗎?
Costa 進一步表示:
「本次實驗結果非常新穎,且包含重要的啟示。這證明了單靠『解讀』貼文內容,已無法應對充斥機器人的社群媒體環境。識破機器人的能力通常受年齡、使用的社群媒體平台及使用時間等因素影響。然而,最令人印象深刻的是,『情緒』才是最大的盲點。當討論白熱化時,人們在數位環境中的判斷力很容易動搖。要對抗自動化的假資訊與欺騙,我們需要的不是更進階的文字分析,而是保持冷靜,並了解自身的弱點。」
此外,Pukys 也就實務對策說明如下:
「請務必記得重新確認在社群媒體上看到的資訊。此外,對於陌生用戶的貼文,切勿照單全收。對於聲稱中獎的訊息、引導至可疑連結的內容,或是如『家人出車禍了!』這類煽動不安情緒的文字,必須特別提高警覺。」
Pukys 進一步強調了基本數位安全防護的重要性,例如日常使用防詐騙工具。這些工具能分析電子郵件、簡訊及網站內容,以判斷其是否由機器人或攻擊者所生成。
常見問題
SNSでAIボットと人間を見分けられない人はどのくらいいますか?
Surfsharkの実験によると、参加者の約半数にあたる47%がAIボットと人間を正しく見分けられませんでした。
AIボットを見分ける能力は話題によって変わりますか?
はい。移民問題や女性の権利など、感情を揺さぶられるセンシティブな話題では判別能力が下がり、データセンターのような技術的な話題では高い判別能力を維持します。
大手SNSプラットフォームは年間どのくらいの偽アカウントを削除していますか?
今年初めのデータによると、大手プラットフォームは毎年63億件以上の偽アカウントを削除しています。
「Bot or Not」とは何ですか?
人間かボットかを見分けるために作成されたシミュレーションゲームで、現在オンライン上で一般公開されています。
AIボットやSNS上の詐欺に対抗するための対策は何ですか?
専門家は、情報を再確認すること、見知らぬ投稿を鵜呑みにしないこと、不安を煽る文面に注意すること、そして詐欺対策ツールを日常的に利用することを推奨しています。