假評論是一個大問題 - 這是AI可以幫助解決的問題

自2007年創立以來，Trustpilot已成為用戶評論的首選平台，累積了驚人的2.38億條評論，涵蓋近百萬家企業，遍及50個國家。雖然Trustpilot上有美國企業的評論，但我發現我搜尋的本地商店並未列在其中，使用Yelp的成功率更高。Trustpilot在歐洲似乎有更強的立足點，但對我們這裡的討論來說，地理焦點並非主要問題。我們將深入探討一個困擾評論網站的關鍵問題：假評論的氾濫。

2023年，Trustpilot成功識別並移除330萬條假評論，此前一年則移除了260萬條。隨著生成式AI的興起，對抗假評論的挑戰變得更加艱鉅。根據《美國國家科學院院刊》（PNAS）發表的報告，只有大約一半的消費者能區分AI生成的文本與人類撰寫的內容。這對消費者和Trustpilot這樣的平台構成重大障礙，因為他們需要篩選假評論以確保消費者意見的真實性。

Trustpilot將解決此問題視為核心使命。在與Trustpilot首席信任官Anoop Joshi的深入對談中，我們探討了公司如何對抗AI生成的假評論。

Anoop Joshi成為Trustpilot首席信任官的歷程

Anoop Joshi在Trustpilot任職超過四年，領導公司的信任與安全以及法律與隱私業務，帶領約80人的團隊。他的角色涵蓋廣泛的活動，包括訴訟、公共事務、全球溝通、商業合同、內容審核、品牌保護和詐欺調查。最初，Joshi負責與執法相關的工作，處理企業或消費者在Trustpilot平台上的濫用行為，並解決假評論及各種濫用問題。

他的團隊演變成為公司首個平台完整性團隊，強化了信任與安全的運營面。這項工作獲得業界認可，使Trustpilot成為「可信評論聯盟」的創始成員，與Amazon、TripAdvisor、Glassdoor、Booking.com和Expedia等主要企業並肩。Joshi作為律師和軟體工程師的雙重背景，使他能獨特地應對法律與科技的交集，這對建立和維護平台信任至關重要。

首席信任官的角色定義

根據Joshi的說法，Trustpilot首席信任官的角色是確保公司實現成為信任普遍象徵的願景。這包括定義Trustpilot的信任含義，涵蓋評論的完整性、網站內容，以及公司如何對待消費者和企業。此外，該角色推動治理和流程，以減輕風險、確保合規，並最終在消費者、員工、企業、投資者、政策制定者和記者等利益相關者中培養信任與忠誠。隨著科技日益普及和線上參與增加，C級高管中此類角色的需求預計將增加。

Trustpilot上常見的假評論類型

Trustpilot將假評論定義為非基於真實體驗或意圖誤導讀者的評論。他們遇到並移除的最常見類型包括：

• 垃圾評論：作為廣告或推廣其他企業的評論。
• 利益衝突：企業主或員工對自己企業的評論。
• 誤導性評論：未實際體驗過該企業的個人提交的評論。
• 誘因評論：受誘因影響的評論，通常帶有誤導性內容。

AI生成內容對評論真實性的影響

生成式AI的興起使個人創建內容更加容易，降低了生成假評論的門檻。Trustpilot檢測這些評論的方法專注於行為而非僅內容本身。他們的自動化系統分析評論提交方式，尋找模式和可疑標記，同時考慮評論者與企業的關係。儘管出現了ChatGPT等技術，Trustpilot的最新透明度報告顯示假評論的年比年檢測率保持一致，表明其系統在應對這一挑戰方面表現良好。

Trustpilot如何使用AI與機器學習檢測假評論

Trustpilot提交的每條評論都由自動化假評論檢測引擎分析。這些引擎考慮評論的各個面向，例如評論者的先前行為和任何促銷聲明。某些模式可能需要時間顯現才能採取行動。此外，Trustpilot依靠其消費者與企業社群來標記可疑評論，隨後由內容完整性團隊的人員審查。如果評論被移除，評論者會收到通知並有機會提出上訴。自動化檢測與人工監督的結合有助於持續改進Trustpilot識別和移除假評論的方法。

區分真假評論的挑戰

Trustpilot面臨的主要挑戰之一是某些行為模式並非立即顯而易見，需要時間來發展和理解。這使得區分真假評論成為持續的挑戰。

處理AI輔助的真實評論

Trustpilot評估評論者是否與企業有真實體驗，以及該體驗是否在評論中準確反映。來自其他來源（包括AI生成文本）的複製內容被視為判斷評論是否可疑的因素。如果發現高度可疑，評論將被移除，評論者會收到通知並有機會質疑決定。Trustpilot力求平衡，承認AI工具可協助評論者表達真實體驗，特別是對有無障礙或神經多樣性需求的用戶。

平衡自動化檢測與人工監督

Trustpilot確保人類參與其自動化軟體的設計與實施。雖然自動化對擴展運營至關重要，但Trustpilot解決的問題本質上是人的問題，這些挑戰隨時間演變。因此，自動化必須根據人類行為的洞察進行調整。

假評論檢測率的變化

儘管總評論量從2022財年的4600萬條增加到2023財年的5400萬條，移除的假評論比例保持在6%。2023年，Trustpilot的系統檢測並移除了79%的假評論，展示了其對技術持續投資的效果。雖然AI和機器學習不斷發展，但Trustpilot專注於行為模式和社群報告有助於維持強大的檢測系統。

假評論對信任與聲譽的長期影響

假評論可能顯著影響消費者決策，導致負面體驗並損失對線上平台的信任。如果平台未能有效解決假評論，消費者可能對用於購買決策的平台失去信心，影響消費者信任和企業聲譽。

AI用於評論審核的倫理考量

透明度是Trustpilot在評論審核中使用AI的倫理方法核心。公司公開其使用AI進行自動化決策的做法，與其促進消費者和企業之間信任的承諾一致。

教育消費者辨識真實評論

Trustpilot使用信任信號來突出驗證評論，並允許評論者驗證自己，確保消費者能區分不同類型的評論。此外，當對企業採取平台濫用執法行動時，Trustpilot會顯示消費者警告，幫助消費者做出明智選擇。

AI在對抗假評論的未來

未來在利用AI對抗假評論方面具有重大潛力，特別是生成式AI的預測模式能力。Trustpilot自2007年以來的豐富數據和經驗使其在開發更好的假評論檢測模型方面處於有利地位。此外，AI可增強透明度並引導用戶線上行為，但隨著技術複雜性的增加，責任也隨之增加。

線上評論的未來發展

隨著人類生成與AI生成內容的區別加劇，真實、基於體驗的內容價值將增加。像Trustpilot這樣投資於技術、人員、社群和流程以突出真實聲音的平台，將對消費者與企業越來越有價值。

我們衷心感謝Anoop Joshi提供這次深入的訪談。他的觀點為我們提供了寶貴的見解，幫助我們理解如何在複雜的線上評論世界中做出判斷。你的看法如何？這些見解是否幫助你更好地理解如何篩選線上評論？請在下方評論中分享你的想法。

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