7月23日，“南国北师·智能与计算传播”沙龙第九期活动顺利举办。本次活动邀请了美国东北大学博士后研究员杨凯程做主题分享。
本次活动由北京师范大学计算传播学研究中心许小可教授主持。
杨凯程博士现为美国东北大学博士后研究员。他的兴趣领域为计算社会科学，致力于解决社交媒体上的机器人和虚假信息传播问题，以及研究生成式人工智能在这些领域中的滥用和应用。研究成果曾被包括 CNN，BBC，The New York Times 在内的众多知名媒体报道，并接受过时代杂志和路透社等媒体的专题访谈。其研制的社交机器人检测工具 Botometer 在过去几年中服务了来自世界各地、不同行业的众多用户。曾担任 Twitter 诉 Elon Musk 一案以及美国参议院听证会的专家顾问。
个人主页：www.kaichengyang.me
Twitter：@yang3kc
社交媒体上的机器人账号可以有组织地在短时间内发布大量内容，影响用户正常的交流和信息获取。在重大公共事件如自然灾害和疫情爆发时，恶意的机器人账号则可能造成严重的社会危害。因此不断有学者对对其进行研究，试图寻找更有效的侦测方法并揭示机器人账号在不同事件中所起到的作用。
杨凯程以2023年为界限，系统回顾了 Twitter 平台上社交机器人的前生今世。
以往传统社交机器人的侦测依赖于对账号特征的细致剖析，如个人主页的千篇一律、推文发布的异常频繁与内容模式的机械重复，以及社交网络互动中的非自然行为等，这些都成为了研究人员识别它们的重要线索。随着2023年生成式AI的井喷式发展，新型社交机器人以其前所未有的智能水平，悄然取代了传统模式，开启了新的篇章。社交机器人的面貌愈发多样且难以捉摸，目前典型的社交机器人主要有两种，一是机器人使用 ChatGPT 等的大语言模型来产生自然的文字，并和其他用户进行对话；二是机器人使用诸如对抗生成式网络等的技术生成以假乱真的头像，进而伪装成真实用户。
最后，杨凯程与现场观众深入探讨了生成式AI技术为社交机器人研究带来的全新挑战与无限可能。
在本次分享中，杨凯程老师详细剖析了生成式AI技术如何赋予社交机器人更加自然、灵活的行为模式，同时也强调了侦测与识别这些社交机器人行为的重要性，为维护网络空间的健康与真实提供了宝贵的思路与策略。随着生成式AI的广泛应用，如何更好地利用这一工具促进信息的有效传播，同时又能有效甄别并防范虚假信息的泛滥，是我们都需要深思的问题。
“南国北师·智能与计算传播”沙龙
活动介绍
以ChatGPT为代表的大语言模型等人工智能技术的发展，正在引发传播学研究的变革。这使得计算传播研究进入AIGC时代。为此，我们举办“南国北师·智能与计算传播”沙龙，广邀国内外智能与计算传播领域的青年才俊、知名学者分享他们最前沿的研究和最鲜活的思考，共同探讨AIGC时代计算传播学研究的新问题与新方向。
“南国北师·智能与计算传播”沙龙由北京师范大学计算传播学研究中心、北京师范大学新闻传播学院和粤港澳高校计算传播学联盟主办。
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