網路機器人

網路機器人（Internet Bot），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運行的軟體，它使用自動化的腳本執行大量簡單任務，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，它可通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robots.txt文件，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。如果發布的文本文件沒有關聯的程序/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創建者或實施者閱讀或承認robots.txt文件。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

一些機器人通過即時通訊（IM）、網際網路中繼聊天（IRC）或其他網路界面（如Facebook機器人和Twitter機器人）與基於網際網路的服務的使用者進行通信。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SmarterChild。

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接。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·圖靈以及他設計通過圖靈測試的指令代碼集的願景。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電腦程式，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序。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。

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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導，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。南加州大學的電腦科學家Emilio Ferrara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，導致社交媒體平台上出現了大量關於這些機器人的虛假報導和聲明。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編程，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編程為在整個社交媒體平台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代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Bet exchange，Betfair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，通過它可以主動管理機器人交互。

眾所周知，機器人農場被用於在線應用程式商店，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允許開發者在其平台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。在最初的六個月里，為Messenger創建了30,000個機器人，到2017年9月增加到100,000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台的使用證據來看，隨著網站上的「實時聊天」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在線參與度並簡化溝通。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，Domino's開發了一種可以通過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電腦進行自動化攻擊的協調和操作，例如殭屍網絡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擊欺詐，並且最近作為電腦遊戲機器人出現在大型多人在線角色扮演遊戲中。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（通常添加廣告連結）的網際網路機器人。超過94.2%的網站都曾遭受過機器人攻擊。

惡意機器人（以及殭屍網絡）的類型如下：

- 從聯繫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
- 通過下載整個網站來消耗帶寬的已下載程序
- 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。>
- 病毒和蠕蟲
- DDoS攻擊
- 殭屍網絡、殭屍電腦等。
- 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。這些機器人會運行娛樂活動票務網站的購買流程，並通過儘可能多地搶占座位來獲得更好的座位。
- 在大型多人在線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，這可能會對在線遊戲經濟造成影響。
- 通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。Comscore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，自動發布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 iReport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的帳戶中刪除了數百萬次觀看次數。

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、Solve Media和NuCaptcha。然而，驗證碼並不能完全防止機器人，因為它們通常可以被電腦字符識別、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：清晰度和面對面支持。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能遠低於人類，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。