評論區的AI水軍，你已防不勝防 | Demo可玩
銅靈 發自 凹非寺
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI
評論區的AI水軍，可能已經讓你防不勝防了。
科技博主Justin Y就自制一個能自動生成評論的水軍AI，根據油管上視訊的標題，AI能夠生成一連串相關評論。
小哥還將這個應用的Demo和開原始碼放了出來，下載後還能自己感受。
釋出短短一天，這條介紹視訊就在油管收穫了800多條評論，網友評論：你的生成機器人真實得讓人害怕！
輕輕一點，假評論馬上就來。
以假亂真
如果不擺明告訴你這是AI，不仔細看，這枚水軍還有以假亂真的潛質。
語句中夾雜了一絲絲的幽默感，配上常用的表情符號，以假亂真沒有問題。
比如，假定視訊標題為無厘頭風的Thanos and shrek are the same character（滅霸和史萊克是同一個角色），確定，AI馬上生成一連串評論。
從沒聽說過整部電影。
像這樣，我甚至不知道這部電影聽起來是什麼樣的。
一旦滅霸拿下了半個宇宙……
根據題目，AI自動聯想到了電影，並能根據電影話題進行下一步評論。
如果輸入視訊標題為“最糟糕的說唱（官方音樂視訊）”（literally the worst rap [Offical Music Video]），AI水軍將會生成怎樣的評論呢？
即便如此，我真的覺得這個挺搞笑的。
我永遠無法與這個匹敵。
AI水軍看起來還蠻謙虛的。
再來一組例子，如果輸入“博弈論：馬里奧其實是個蜥蜴人”，會發生怎樣的神奇反應？
想象不出在這個世界裡將發生什麼。
最終，這個理論是一個笑話。
我覺得他是製造這個的人。
雖然AI生成的評論有時會出現“大腦洞”，但整體效果還OK，還能從多個不同的角度給出評論。
迴圈神經網路加持
打造這樣一個AI水軍，需要用到哪些方法？
小哥哥表示，從識別視訊標題到生成逼真評論，中間只差一個迴圈神經網路。
通過油管自帶的資料API，可以下載大量的視訊名字和下面的使用者評論，這些資料可以用來的訓練資料。
開始訓練前，記得先清潔資料，不要擔心耗時太長，乾淨的資料對於模型的訓練幫助很大。
小哥哥是用詞嵌入的方法預測評論中的下一個單詞是什麼，並且需要教會模型理解標題表示了什麼含義。
最後，通過迴圈神經網路架構，下一個最有可能出現的片語就確定了。
傳送門
Github地址：
https://github.com/HackerPoet/YouTubeCommenter
如果你是windows的64位系統，還可以 下載Demo 來玩。
下載地址（需要科學前往）：
http://t.cn/Eo66Vr0
視訊網站的彈幕，也可能不是人類寫的了。
最後，附上整條視訊：