網路機器人，也稱為網際網路機器人、機器人或簡稱為 bot（機器人的縮寫），是一種在網際網路上執行的軟體，它使用自動化的指令碼執行大量簡單任務，能夠高效完成人類短時間內難以完成的任務。機器人能夠以比人類快得多的速度執行簡單重複的任務，其最廣泛的用途是網路爬蟲，例如網路爬蟲機器人，它可透過抓取網頁上的資訊來達到資訊索引的目的。網際網路機器人在客戶端 伺服器模型中扮演客戶端角色，而伺服器角色通常由網路伺服器扮演。目前，網際網路上過半的流量來自網路機器人。 網路伺服器限制機器人的努力各不相同。一些伺服器有一個 robotstxt 檔案，其中包含管理該伺服器上機器人行為的規則。從理論上講，任何不遵守規則的機器人都可能被拒絕訪問或從受影響的網站中刪除。如果釋出的文字檔案沒有關聯的程式 軟體 應用程式，則遵守規則完全是自願的。沒有辦法強制執行規則，也沒有辦法確保機器人的建立者或實施者閱讀或承認 robotstxt 檔案。有些機器人是 良性的，例如網路蜘蛛；而另一些則被用於對政治運動發起惡意攻擊。有的伺服器會利用驗證碼等技術來確保訪問者是真人。 即時通訊和 IRC 一些機器人透過即時通訊（IM）、網際網路中繼聊天（IRC）或其他網路介面（如和）與基於網際網路的服務的使用者進行通訊。 這些聊天機器人可以讓人們用簡單的英語提問，然後給出答案。 這些機器人通常可以處理天氣預報、郵政編碼資訊、體育比分、貨幣或其他單位換算等。 其他機器人則用於娛樂，例如 AOL Instant Messenger 和 MSN Messenger 上的。 IRC 機器人的其他作用可能是在對話頻道上監聽，並對參與者說出的某些短語進行評論（基於模式匹配）。 這有時被用作新使用者的幫助服務或用來審查髒話。 社交機器人 社交機器人是一組演算法，它們執行重複的指令集，以便在社交網路使用者之間建立服務或連線。在各種網路機器人設計中，最常見的是聊天機器人（一種旨在與人類使用者對話的演算法）和社交機器人（一種旨在模仿人類行為以與類似於人類使用者的模式進行對話的演算法）。社交機器人的歷史可以追溯到 20 世紀 50 年代的 艾倫圖靈 以及他設計透過 圖靈測試 的指令程式碼集的願景。20 世紀 60 年代，約瑟夫維森鮑姆 創造了 ELIZA，這是一個自然語言處理計算機程式，被認為是人工智慧演算法的早期指標。ELIZA 激勵程式設計師設計可以將其行為模式與其指令集相匹配的任務程式。因此，自然語言處理已成為影響人工智慧和社交機器人發展的一個因素。隨著資訊和思想在社交媒體網站上大規模傳播，創新技術進步也遵循著同樣的模式。 最近的選舉（包括 2016 年美國大選和 2017 年英國大選）中有關政治干預的報道， 讓人們更加認為機器人的普遍存在是因為機器人的設計與其設計者之間的倫理挑戰。南加州大學的計算機科學家 在 ACM 通訊上發表的報告中， 指出，由於缺乏可用於實施 事實核查 和資訊驗證的資源，導致社交媒體平臺上出現了大量關於這些機器人的虛假報道和宣告。就推特而言，大多數此類機器人都使用搜索過濾器功能進行程式設計，這些功能針對有利於政治議程的關鍵詞和短語，然後轉發它們。雖然機器人的注意力被程式設計為在整個社交媒體平臺上傳播未經證實的資訊， 但這仍然是程式設計師在敵對的政治氣候下所面臨的挑戰。Ferrara 將 機器人效應 報告為機器人和人類使用者的社交化，這使得個人資訊洩露和機器人程式碼倫理之外的極化影響變得更加容易，Guillory Kramer 在他的研究中證實了這一點，他觀察了情緒波動使用者的行為以及機器人對他們的影響，改變了他們對現實的看法。 商用機器人 關於機器人在自動化交易功能中的使用一直存在著很大的爭議。拍賣網站 eBay 採取法律行動，試圖阻止第三方公司使用機器人在其網站上尋找便宜貨；這種做法適得其反，反而吸引了更多機器人的注意。總部位於英國的 ， 發現來自機器人的流量非常大，因此推出了一個針對機器人程式設計師的 WebService API，透過它可以主動管理機器人互動。 眾所周知，機器人農場被用於線上應用程式商店，如 Apple App Store 和 Google Play，以操縱排名 或增加正面評分 評論。 一種快速增長、良性的網際網路機器人形式是 chatbot（聊天機器人）。自 2016 年 Facebook Messenger 允許開發者在其平臺上放置聊天機器人以來，僅在該應用程式上，聊天機器人的使用就呈指數級增長。在最初的六個月裡，為 Messenger 建立了 30000 個機器人，到 2017 年 9 月增加到 100000 個。 SnatchBot 的首席技術官 Avi Ben Ezra 告訴《福布斯》，從他們聊天機器人構建平臺的使用證據來看，隨著網站上的 即時聊天 被機器人取代，在不久的將來將節省數百萬小時的人力勞動。 公司使用網際網路機器人來提高線上參與度並簡化溝通。公司經常使用機器人來降低成本；公司不再僱傭人員與消費者溝通，而是開發了提高效率的新方法。這些聊天機器人用於回答客戶的問題：例如，Dominos 開發了一種可以透過 Facebook Messenger 接單的聊天機器人。聊天機器人允許公司將員工的時間分配給其他任務。 惡意機器人 惡意使用機器人的一個例子是對網路計算機進行的協調和操作，例如殭屍網路發起的拒絕服務攻擊。網際網路機器人或網路機器人也可以用於實施點選欺詐，並且最近作為出現在大型多人線上角色扮演遊戲中。另一類是垃圾郵件機器人，即試圖在網際網路上傳播大量內容（通常新增廣告連結）的網際網路機器人。超過 942 的網站都曾遭受過機器人攻擊。 惡意機器人（以及殭屍網路）的型別如下： 從聯絡方式頁面或留言板頁面收集電子郵件地址的垃圾郵件機器人 透過下載整個網站來消耗頻寬的已下載程式 抓取網站內容並在自動生成的入口頁面上未經許可重複使用內容的網站抓取工具 將特定電子郵件地址註冊到眾多服務，以便確認郵件充斥電子郵件收件箱並掩蓋指示安全漏洞的重要郵件的註冊機器人。Dima Bekerman 如何註冊機器人掩蓋了我的亞馬遜賬戶被駭客攻擊，應用程式安全，行業視角，2016 年 12 月 1 日，來源：wwwImpervacomblog 病毒和蠕蟲 DDoS 攻擊 殭屍網路、殭屍計算機等。 試圖將人們重定向到惡意網站的垃圾郵件機器人，有時出現在各種網站的評論區或論壇中 觀看機器人創造虛假觀看次數 特別是由黃牛用來搶購熱門演唱會門票的機器人，他們會轉售這些門票。 這些機器人會執行娛樂活動票務網站的購買流程，並透過儘可能多地搶佔座位來獲得更好的座位。 在大型多人線上角色扮演遊戲中使用的機器人，用於獲取原本需要花費大量時間或精力才能獲得的資源，這可能會對線上遊戲經濟造成影響。 透過增加分析報告中的流量計數來從廣告商那裡騙取錢財的機器人。的一項研究發現，在 2012 年 5 月至 2013 年 2 月期間，在數千個廣告系列中展示的廣告中，有一半以上沒有提供給人類使用者。 在網際網路論壇上使用的機器人，自動釋出煽動性或無意義的帖子來擾亂論壇並激怒使用者。 2012 年，記者 Percy von Lipinski 報告說，他發現 CNN 上有數百萬個機器人或機器人或被 ping 的觀看次數。CNN iReport 悄悄地從 iReporter Chris Morrow 的賬戶中刪除了數百萬次觀看次數。 目前尚不清楚 CNN 從虛假觀看次數中獲得的廣告收入是否 ever returned to the advertisers 使用最廣泛的反機器人技術是使用驗證碼。供應商的例子包括 Recaptcha、Minteye、和。然而，驗證碼並不能完全防止機器人，因為它們通常可以被計算機字元識別、安全漏洞以及將驗證碼解決外包給廉價勞動力來規避。 人類與社交機器人的互動 人類與機器人互動主要存在兩方面的顧慮：清晰度和麵對面支援。人類的文化背景會影響他們與社交機器人交流的方式。 許多人認為機器人的智慧遠低於人類，因此不值得我們尊重。 金敏善提出了與社交機器人交流時可能出現的五個擔憂或問題，即避免傷害人類情感、最小化強加於人的感覺、避免他人的反對、清晰度問題以及資訊傳達的有效性。 反對社交機器人的人認為，它們也會剝奪人類建立真正關係的機會。 參考文獻 參見 網路爬蟲 Category 網路軟體