网上匿名评论或匿名发帖真的是“暗藏”模式吗？此刻 ，AI 能以九成的精确率扒下你的“马甲” 。并且 ，整个过程只必要几分钟 ，单次成本仅几美元 。
来自瑞士苏黎世联国理工学院、Anthropic 等机构的钻研人员在一项钻研中得出了惊人结论：他们在 Hacker News、Reddit 等平台发展测试后发现 ，大模型通过匿名账号的零散帖子 ，在特定数据集与尝试中能以 90% 的精确率（precision）鉴别出这些匿名的网络账号对应的真实用户 [1] 。
能够将大模型看作一名 AI 侦探 。从前 ，想要获得匿名用户的有关信息 ，通常必要人为破费数幼时去翻阅帖子、搜索线索 ，再进行对比分析 。此刻 ，这个 AI 侦探自己就能实现这项工作 ，还能一次规�；槎喔稣嘶� 。你只必要向它提供匿名账号的有关讲话 ，它就会在几分钟后通知你用户或许率是谁 。
这个钻研就是针对 AI 侦探的机能进行的尝试 。钻研人员开发了四步攻击流程：特点身份提取、语义匹配搜索、推理筛选最优候选了局、相信度评分校准 。了局批注 ，在 90% 精确率前提下召回率（recall ，指被正确鉴别出的指标用户占比）达 68% 。与之对比的是 ，传统步骤的召回率靠近于 0% 。
网络匿名 ，是一种�；げ渭踊疤饣嵘探不罢咭缘拇胧� ，旨在让他们可能畅所欲言 。但此刻所有都扭转了 ，所谓的“匿名”发帖模式已被 AI 颠覆 ，你以为的匿名处处指向“你是谁” 。
AI 能以低成本在短功夫内 ，急剧找到这些匿名账户背后的真实用户 ，使后者面对隐衷、人肉搜索以及告白推销等风险 。这意味着 ，在论坛上随口吐槽的内容、家乡美食、公司工牌、行文习惯……都可能成为大模型锁定讲话者真实身份的关键线索 ，蕴含居住地、职业和其他幼我信息 。
钻研人员在论文中提到：“BB电子发现对网络隐衷意思沉大 。持久以来 ，网民一向遵循防御如果 ，他们以为匿名性足以提供充分的�；� ，由于传统去匿名化步骤必要耗费大量精力 ，还必要投入高成本 。然而 ，大模型颠覆了这一如果 。”
为了验证技术的有效性 ，同时�；そ不罢叩囊� ，钻研人员从公共社交媒体网站网络了多个数据集 。其中 ，一个数据集网络于 Hacker News 和 LinkedIn 幼我资猜中的帖子 ，而后再基于用户资猜中出现的跨平台引用将它们关联起来 。之后 ，钻研人员从帖子中移除了所有鉴别信息 ，并让大模型起头工作 。
第二个数据集来自 Netflix 颁布的用户身份信息 ，蕴含幼我偏好、推荐和买卖纪录等 。从汗青上的去匿名化先例来看 ，美国德克萨斯大学奥斯汀分校团队于 2008 年颁发的论文中提到 [2] ，利用 Netflix Prize 技术可能鉴别匿名用户 ，并确定他们的政治取向和其他潜在的幼我信息 。
“我们发现 ，这些 AI 智能体能够做到以前极度难实现的事件：从自由文本（例如匿名访谈纪录）启程 ，它们能够逐步还原出一幼我的齐全身份 。”该论文作者之一 Simon Lermen 在接受媒体采访时暗示 ，“这是一项全新的能力 ，以前的身份沉鉴别步骤通常必要结构化数据 ，以及两个拥有类似模式且能够链接在一路的数据集 。”
他指出 ，与传统匿名鉴别步骤最大的分歧在于 ，AI 智能体可能像人类一样浏览网络、与网络内容互动 ，并通过类人推理逐步缩幼候选领域 。
为系统验证该能力 ，钻研团队设计了三组尝试 。在第一项尝试中 ，钻研人员分析了 Anthropic 公司关于分歧人群在日常生涯中若何使用 AI 的问卷调查了局 。而后 ，他们利用这些信息成功鉴别出 125 名参加者中的约 7%（9 人） 。
只管 7% 的召回率相对较低 ，但这批注 AI 已实现了能力的逾越：即便信息极其有限且非结构化 ，大模型也可基于有限信息鉴别用户身份 。钻研团队以为 ，将来随着 AI 技术的进一步发展 ，有望越来越善于鉴别更多身份 。
在另一项钻研尝试中 ，钻研人员网络了 2024 年 Reddit 平台 r/movies 子版块以及 r/horror、r/MovieSuggestions、r/Letterboxd、r/TrueFilm 和 r/MovieDetails 五个社区中至少一个社区的评论 。了局批注 ，用户会商的电影越多 ，就越容易鉴别出他们的真实身份 。
从数据的均匀致反看 ，在分享一部电影的用户中 ，AI 能以 90% 的精确率实现去匿名化 3.1% ，能以 99% 的精确率鉴别其中 1.2% 的用户；当用户分享 5 到 9 部电影时 ，90% 和 99% 的精确率对应的鉴别用户别离上升到 8.4% 和 2.5%；而当用户分享超过 10 部电影时 ，这两个比例进一步提升至 48.1% 和 17% 。
在第三项钻研尝试中 ，钻研人员拔取了 5,000 名 Reddit 用户 ，并对这些用户增长了“滋扰”身份 。钻研人员将新步骤与前文提到的 Netflix Prize 攻击技术进行比力 。
而后 ，他们向 10,000 个候选用户列表中增长了 5,000 个查问滋扰项 ，这些滋扰项蕴含仅呈此刻查问集中的用户 ，这些用户在候选池中没有真正的匹配项 。了局显示 ，新步骤显著优于仿照 Netflix Prize 攻击的经典基线 。
只管大模型依然容易出现误报和其他弊端 ，但从了局中能够看出 ，它在鉴别在线用户方面正迅快超过更传统的、资源密集型步骤 。随着大模型在去匿名化方面成功率的提高 ，当部门门可能会用这些技术告发网络犯法分子或诳骗人员的身份 ，企业则可能会利用这种技术进行个性化告白推荐 。
钻研人员提出了一系列应对措施 ，蕴含平台应限度 API 对用户数据的接见快率、检测自动抓取行为以及限度批量数据导出 。大模型提供商还能够监控模型在去匿名化攻击中的滥用情况 ，并成立防护机造 ，以让模型可回绝去匿名化要求 。
这项钻研指引我们思虑一个新的问题：当你在互联网的每条痕迹都有可能成为 AI“扒”出你真实身份的线索 ，还会选择持续匿名发帖吗？当匿名已从默认安全变为不安全 ，对于用户来说最稳妥的规划是大幅削减使用社交媒体 ，或者定期删除帖子来预防那些汗青痕迹被利用 。
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