亚马逊如何运用人工智能确保顾客评论的真实性

自1995年亚马逊成立以来，顾客评论一直是亚马逊商城深受消费者喜爱的重要原因。亚马逊致力于让消费者轻松发表真实的评论，为全球数百万消费者的购买决策提供参考。同时，亚马逊也阻止不良行为者通过发布虚假评论牟利。

当顾客提交评论后，亚马逊会在评论发布前使用人工智能（AI）技术对评论内容进行分析，根据已知的指标判定是否为虚假评论。绝大多数评论都能通过亚马逊对真实性的严格审核并立即发布。但若发现潜在的评论滥用情况，亚马逊将采取多项措施。如果亚马逊确定某条评论为虚假评论，系统将迅速屏蔽或删除评论，并采取进一步措施，比如撤销买家的评论权限、关闭不良行为者的账户，甚至对其提起诉讼。若评论疑似虚假，但需要更多证据支持，亚马逊受过专业培训的专家调查组将进一步调查后再采取行动。2022年，亚马逊在全球范围内主动阻止了超过2亿条商城中的疑似虚假评论。

亚马逊反欺诈团队高级数据科学经理 Josh Meek表示：“虚假评论通过提供不公正、不真实或针对某产品或服务有特定意图的信息以有意误导消费者。不仅数百万消费者依赖亚马逊商城中的真实评论来决定购买，在亚马逊商城中销售产品的数百万品牌和企业也依靠亚马逊阻止这些虚假评论触达消费者。我们努力以负责任的方式监测虚假评论和执行我们的政策，以确保评论反映真实消费者的观点，并保护诚信卖家。”

此外，亚马逊运用最新的人工智能（AI）技术阻止数亿条疑似虚假评论、操纵评级、虚假账户等滥用行为。机器学习模型会分析大量专有数据，包括卖家是否进行了广告投放（这可能会带来更多评论）、消费者对滥用行为的反馈、风险行为模式、评论历史记录等。大型语言模型与自然语言处理技术相结合，以分析数据中可能表明评论是虚假评论或奖励性评论的异常情况，例如通过礼品卡、免费产品或其他形式的激励产生的评论。亚马逊还使用深度图神经网络分析复杂关系和风险模式，从而更好地监测和移除不良行为者群体。

Meek进一步说明：“真实与虚假评论间的区别并非总是显而易见。例如，一款产品可能因卖家投入广告或提供合适价格的优质产品而迅速积累评论。或者，有些消费者可能因评论中的糟糕语法而怀疑其真实性。但这些并非总是可靠的判断依据。”

有些批评的声音对于虚假评论监测的理解存在错误，因为这些判断在无法获得表明滥用模式的数据信号的情况下做出假设。先进技术和数据的结合则帮助亚马逊通过超越表面指标、深入分析不良行为者活动的更深层次信号，更准确地识别虚假评论。

亚马逊可信评论部门对外关系主管Rebecca Mond表示：“维护值得信赖的购物体验是我们的首要任务。我们将继续创新以阻止虚假评论进入我们的商城，从而保护我们的顾客，让他们可以放心购物。”