|
|
|
Chance（2026年8月25日）
https://www.fivedoves.com/letters/aug2026/chance825-12.htm
約翰和鴿子們，你們好！
似乎很多事情都「失控」了，或者「沒有按預期發生」，或者「比預期發生的時間早得多」…在這封信中，我指的是人工智能機械人和非人工智能機械人。
並非所有機械人都是人工智能——許多機械人「沒有智慧」，它們僅依靠簡單的程式運行。它們沒有推理能力、學習能力或對上下文的理解能力。它們無法做出超出預設程序範圍的決定。而有些機械人則擁有人工智能支援——它們可能擁有由語言模型驅動的系統——它們可以產生自己的回應、理解意義並調整自身行為。它們可以完成一些原本未被程式設計執行的任務。它們可以「識別文本中的情緒語氣、理解問題背後的意圖、理解詞語之間的語法關係並識別出特定的實體，例如姓名、地點和日期」…它們甚至可以進行「真正的對話」。
「生成式人工智能機械人，就像基於大型語言模型構建的現代聊天機械人一樣，功能更強大。它們不僅能理解輸入並從預先編寫的答案中進行選擇，還能根據訓練所用的海量數據生成全新的內容，包括文本、圖像和音頻。基於規則的聊天機械人的輸出完全取決於開發者預先編寫的內容，而生成式人工智能回覆則能生成從未存在過的聊天機械人。」
在這封信裡，我寫了關於「機械人」以及它們如何「接管」網路。正因為有了機械人，人類現在常常要「證明」自己是人類！
我寫了一篇關於「什麼是機械人？」的文章。
我還撰寫了關於人工智能代理（抗原人工智能）以及這些「代理」在2026年將要做的事情的文章。人工智能代理是最新一代的「機械人」。它們以目標為導向，能夠進行多步驟推理，旨在從頭到尾解決複雜問題。它們同時從多個系統中提取訊息，並根據上下文做出決策，而不是遵循預先設定的路徑。
機械人之間的差異，相當於計算器和筆記型電腦之間的差異。
機械人是人工智能嗎？未必如此
- ScienceInsights
什麼是機械人？
Bot是「robot」（機械人）的縮寫。它基本上是一種「透過網路執行任務的軟體應用程序，其速度和規模通常遠遠超出人類的能力」。
「機械人可以被編程與用戶聊天、搜尋和索引網路內容、收集和分析數據，甚至在網路環境中模仿人類行為。它們為從搜尋引擎和客戶服務聊天到社交媒體自動化和電子商務推薦等一切應用程式提供支援。」
機械人分為兩類：好機械人和壞機械人。
好機械人：
好機械人「會在道德規範範圍內運行，並且通常會遵守網站所有者制定的規則」。
搜尋引擎機械人：Googlebot、Bingbot
和
Amazonbot「系統地掃描網站，索引新內容，並確保您在幾秒鐘內獲得相關的搜尋結果。」
客戶服務聊天機械人回答常見問題、協助交易、幫助追蹤訂單、處理退貨事宜等等。
監控和分析機械人：追蹤網站效能，監控網站正常運作時間，幫助網站所有者改善其服務。
內容聚合機械人：收集新聞或資訊、收集招募訊息，並以易於閱讀的格式呈現。
「好的機械人對於當今互聯網的運作至關重要。如果沒有它們，尋找資訊、獲得幫助或監控服務將會變得更加困難和耗時。」
惡意機械人：
有些「機械人」作用不大——「散播垃圾郵件或試圖入侵帳號」。
垃圾郵件機械人：它們會向論壇、評論區和郵箱發送大量「無關或惡意訊息、廣告或釣魚連結」。它們的目的是欺騙用戶或將流量引至可疑網站。它們還會收集電子郵件地址和電話號碼，然後發送垃圾郵件。
黃牛和搶購機械人：他們「搶購限量版產品或演唱會門票…讓真正的顧客空手而歸，並推高轉售價格。」
虛假社交媒體機械人：它們會人為地增加點讚數、評論數…「扭曲人們對受歡迎程度和信任度的認知。它們還會散佈虛假信息或放大垃圾信息。」
憑證填充機械人：「它們使用竊取的用戶名和密碼嘗試在各種網站上進行未經授權的登錄，從而導致潛在的資料外洩。」
網路爬蟲機械人：它們「竊取專有內容或定價訊息，違反網站政策」。
聊天機械人：惡意聊天機械人出現在網站聊天室或社群媒體上，「偽裝成真人」。它們被編程為聽起來很可信，但其目的是誘騙你分享敏感資訊。網路釣魚詐騙會竊取你的日期，並在你的電腦或手機上秘密安裝惡意軟體。
殭屍網路(Botnets)：「由多個受感染的設備組成，這些設備在單一指令下協同工作。在協同攻擊（DDoS
或分散式拒絕服務攻擊）中，它們會用虛假流量淹沒網站，使伺服器不堪重負，導致網站崩潰。」
惡意機械人會「損害您的品牌聲譽、危害資料安全、擾亂業務運作並對用戶體驗產生負面影響」。
機械人指南：好機械人與壞機械人、常見類型以及2026年的網路安全
| Splunk
如今機械人產生的網路流量比人多得多：
「…網路史上首次出現機器產生的網路流量超過人類的情況。」超過57%的網路流量來自機械人。（全球範圍）
「互聯網的設計以人類的易用性和注意力為中心，而整個數位廣告領域…如果公司繼續基於用戶是人類的假設來運營，就有可能誤讀自己的系統。」
到2025年，人工智能驅動的流量成長速度將是人類流量的八倍。問題在於人工智能的自主性。一個自主人工智能機械人可以訪問數千個網站，而人類用戶可能只會瀏覽五個網站。
智慧AI機械人流量從2024年的1.7%成長到2025年底的8000%。
如今，網路上的機械人數量已經超過了人類，而網路最初的設計目的並非如此。
一項研究表明，在北美，機械人程式佔網路流量的68.6%，因此，人類用戶僅佔31.4%。
這篇發表於2026年6月25日的文章報導，Cloudflare
Radar的測量結果「顯示，截至2026年6月，人類仍然佔觀察到的HTTP流量的36%，而機械人佔網路流量的64%」。
「人工智能代理可以比較產品、收集資訊、填寫表單、執行工作流程並觸發交易。有些甚至完全繞過網站，直接與API互動。安全研究人員越來越多地將這種轉變描述為從「搜尋和點擊」式網路轉向「請求和執行」式網路的轉變…
為什麼這很重要？「出版商和線上企業已經開始擔心人工智能系統會在沒有回頭客的情況下收集資訊。（企業主無法確定網站的『訪客』是真人還是人工智能。）「網路基礎設施需要成本。每次請求都會消耗頻寬、儲存空間、處理能力和安全系統。隨著自動化程度的提高，企業需要為可能永遠不會轉換為客戶的流量支付更多費用。」
根據Radware
2026
年報告，惡意機械人佔假日電商流量的43%，幾乎與合法人類購物者的流量相當。這導致託管和基礎設施成本上升，分析和轉換資料失真，庫存囤積和結帳濫用現象增多，以及人們對行銷活動效果的信任度下降。
「如今，企業不再僅僅追求訪客成長，而是將資金投入機械人管理、行為分析、應用程式介面(API)安全、身份驗證和流量品質等方面。」
「互聯網仍然繁忙。不同之處在於，現在更多的活動發生在機器之間。」
「機械人的隱性影響不僅僅是安全風險——它正在積極塑造數位格局，悄然削弱人類的批判性思維，並引發全球範圍內關於人工智能倫理的碎片化辯論。」
「系統可能不會假定訪客是人類，而是會要求訪客提供意圖證明、身份證明或授權證明。」
早在2010年代末期，就有人提出了「網路已死」的理論。該理論認為，最終機械人和人工智能將主導網路的大部分活動。
據估計，臉書上40%的貼文都是機械人生成的。（在伊隆馬斯克收購Twitter之前，他想知道「用戶」中究竟有多少是真人。）
Axios的一份報告稱，「人工智能產生了52%的線上文章」。
如今，網路機械人數量已超過人類用戶。這為何如此重要？
- CNET
這篇發表於2026年1月7日的文章報導：「Kapwing的一項最新分析顯示，YouTube上低品質的AI生成影片數量顯著增加，這些影片通常被稱為『AI垃圾』或『腦殘』。研究表明，YouTube資訊流中相當一部分內容現在都是自動產生的，這些內容優先考慮數量和YouTube
數量，據可考慮數量和YouTube」。
低品質的AI生成影片在YouTube內容中佔據了很大一部分——創作者手冊
結語：
這就解釋了為什麼我們有時必須「驗證自己是真人」。而驗證碼系統（CAPTCHA）最讓我惱火：「點擊所有消防栓、公車或行人道」——有些圖片很模糊，我根本不知道是不是應該點擊每一個包含他們想讓我識別的物品一小部分的方框。有一次，我花了至少十分鐘才完成驗證碼！真是荒謬。
至於YouTube，我注意到人工智能生成的內容大幅增加。
看看這篇2024年8月的文章，然後再看看下面這些2026年的文章－人工智能的應用正在呈指數級增長！
「隨著人工智能代理技術的不斷進步，在互聯網上區分人工智能用戶和真人用戶可能會變得越來越困難。」
「人工智能可能具備創建帳戶、發佈內容、生成虛假內容、在網路上冒充人類或透過演算法大規模放大內容的能力。」
三個問題：如何在網路上證明人性
|
麻省理工學院新聞
|
麻省理工學院
來看看這些來自
2026
年的文章吧！
代理商現在可以建立Cloudflare帳戶、購買網域並進行部署
| Cloudflare
部落格
Meow Technologies推出首個針對人工智能代理的代理銀行平台
沒有機械人，我們會過得更好嗎？上世紀六、七十年代，我們的社會發展得如何？
而如今，問題的關鍵在於：驗證我們是人類。未來這是否將變得不可能？看來「機械人」正在接管一切。
主必快來！
機會
|
