Reddit竞争对手Digg刚刚因无法处理机器人泛滥问题而关闭,周三,Reddit宣布将自己应对这一挑战。
该公司将开始为向用户提供服务的自动化账户添加标签,类似于X平台上"良性机器人"的标注方式,并且现在要求疑似机器人账户验证其是否为真人用户。
Reddit强调这不会成为全站验证要求,只有当某些迹象表明该账户不是人类时才会触发验证,包括其在网站上的活动或其他技术标记。如果账户无法通过测试,可能会受到限制。
为识别潜在机器人,Reddit使用专门工具来分析账户级别信号和其他因素,比如账户尝试写作或发布内容的速度。不过,使用AI撰写帖子或评论并不违反其政策(尽管社区版主可能设置自己的规则)。
为验证账户是否为真人,Reddit将利用第三方工具,如苹果、谷歌、YubiKey的通行密钥,以及其他第三方生物识别服务,如Face ID甚至Sam Altman的World ID——或在某些国家使用政府身份证件。Reddit指出,由于英国、澳大利亚和一些美国州的年龄验证本地法规要求,最后一类验证可能是必需的,但这不是公司的首选方法。
Reddit联合创始人兼CEO史蒂夫·霍夫曼在周三的公告中写道:"如果我们需要验证账户是否为真人,我们会以隐私优先的方式进行。我们的目标是确认账户背后有真人,而不是这个人是谁。目标是提高Reddit上内容的透明度,同时保持使Reddit独特的匿名性。你不应该为了一个而牺牲另一个。"
这些变化旨在解决机器人在社交平台和更广泛网络上参与活动的日益严重问题,它们通常被用于影响政治、传播虚假信息、人为提升人气、秘密营销产品、生成虚假广告点击等。根据Cloudflare的数据,到2027年,当包括网络爬虫和AI智能体在内的机器人流量将超过人类流量。
Reddit特别成为试图操纵叙事、进行虚假宣传以推销公司或产品、转发链接、发布垃圾内容、引导流量、进行研究等机器人的热门目的地。此外,由于Reddit与AI模型提供商的丰厚协议,其内容被用于AI训练,因此有人怀疑机器人甚至在网站上发布问题来生成更多训练数据,特别是在AI缺乏信息的领域。
Reddit的另一位联合创始人亚历克西斯·奥哈尼安也提到了一个相关问题,即"死亡互联网理论",这是一个推测,认为机器人在网上数量超过人类,互联网上的绝大多数内容、互动和网络活动都是自动化或AI生成的,而不是来自真人。在AI智能体时代,这个理论正在成为现实。
该公司去年宣布将开始要求人类验证,以应对不断增长的机器人数量和满足"不断发展的监管要求"的需要。但公司今天指出,霍夫曼最近在TBPN播客上讨论的当前解决方案并不是最好的。
霍夫曼在今天的公告中写道:"最好的长期解决方案将是去中心化的、个性化的、私有的,理想情况下根本不需要身份证。"
除了这些变化外,Reddit表示将继续删除机器人和垃圾内容,平均每天删除100,000个账户,并依靠疑似机器人的举报,改进工具仍在开发中。运行所谓良性机器人的开发者可以在r/redditdev社区了解更多关于使用新"APP"标签标记它们的信息。
Q&A
Q1:Reddit的"人类验证"要求是针对所有用户吗?
A:不是的。Reddit强调这不会成为全站验证要求,只有当某些迹象表明该账户不是人类时才会触发验证,包括其在网站上的活动或其他技术标记等异常行为。
Q2:Reddit如何验证用户是真人?
A:Reddit将利用第三方工具进行验证,包括苹果、谷歌、YubiKey的通行密钥,以及Face ID等生物识别服务,甚至Sam Altman的World ID。在某些国家可能需要使用政府身份证件,但这不是首选方法。
Q3:在Reddit上使用AI撰写内容会被禁止吗?
A:使用AI撰写帖子或评论并不违反Reddit的政策,不过社区版主可能会设置自己的规则来限制AI生成内容的使用。
好文章,需要你的鼓励
企业AI搜索公司Glean宣布年度经常性收入(ARR)达3亿美元,较15个月前的1亿美元增长三倍。尽管谷歌、微软、OpenAI等科技巨头纷纷入局企业AI搜索市场,Glean凭借"上下文图谱"技术深度理解企业业务需求,并帮助客户显著降低AI计算成本。该公司提供按用量计费和混合定价两种模式,客户涵盖Databricks、Reddit、Pinterest及三星等企业。Glean上轮融资后估值达72亿美元。
香港中文大学与MiniMax提出ClaimDiff-RL框架,将图像描述的AI训练从整体打分升级为逐条核查,有效解决了传统方式导致AI"少说保平安"的问题,同时在多项基准测试上超越Gemini-3-Pro-Preview。
杰夫·贝索斯旗下的蓝色起源公司在佛罗里达卡纳维拉尔角进行静态点火测试时,新格伦重型火箭发生爆炸。这是美国历史上最大规模的火箭爆炸之一,也是蓝色起源公司遭遇的最严重失败。所有人员安全,但该事故可能导致新格伦火箭项目长期暂停。此前该火箭已成功完成三次发射,并实现了助推器回收和重复使用。
ParaVT是一个由南洋理工等多校联合提出的并行视频工具调用框架,通过让AI同时分析多段视频并引入PARA-GRPO算法解决训练中的格式崩溃与工具跳过问题,在六项长视频理解测试中平均提升约7.9%。