用社交机器人自动天生并分布

2月8日，乌克兰国家安全局表示，已关闭了一个在社交媒体上散布惶恐并发出炸弹威胁的社交机器人农场，并称该农场管理了18000个社交机器人账号，由“来自俄罗斯的组织者卖力农场监管”。

社交机器人是由人工智能掌握的社交媒体账号，能在社交媒体上自动天生内容并与人类用户互动，最早用于信息的自动转发或在网上自动查找。
随着自然措辞处理等人工智能技能的进步，社交机器人已能利用预演习的多措辞模型，在推特等社交平台天生类人的辞吐，从而用于操纵公众舆论或鞭策感情。
2019年，美国纽约大学研究认为，在与俄罗斯政治干系的俄语推文中，超过一半的账号是社交机器人。
对社交媒体机器人的检测可采取随机森林、神经网络等方法，通过识别用户活动模式、网络连接特性等，区分机器人用户和人类用户。

1月20日，美国***在一份情形解释书中表示，“多年来，俄罗斯编造了一系列虚假阐述，其虚假信息和宣扬生态系统正在不断注入环球信息环境”，同时提出了5个与俄方政治干系的“虚假信息主题”。
2月4日，美国CBS***网称，美国白宫认为俄罗斯假造了一段爆炸***，并“以此作为入侵乌克兰的借口”。

虚假信息的检测已经成为社交网络上一个关键问题，其检测方法与信息的类型干系。
例如，利用棋盘伪影、共现矩阵等方法，可检测天生对抗网络天生的虚假***；利用面部特色检测等方法，可检测以换脸办法假造的***；利用信息的多模态特色，可检测由多种信息组合而成的假***等。
美国防部帮助了大量检测虚假信息的研究。

近期，大批乌克兰网民在推特、YouTube等社交网站上发布了乌克兰军队干系的***、图片，透露了大量有关作战支配、装备型号、支配地点、战损情形等内容。
俄军很可能利用打算机视觉技能，从社交媒体中发掘有代价的情报信息，作为常规情监侦手段的主要补充。

打算机视觉是人工智能技能运用的主要领域，也是目前人工智能技能在作战中运用最为广泛的领域，其核心是图像和目标的检测、分类、识别和定位。
利用卷积神经网络等深度学习方法，已能从海量图像数据中快速、精准地识别和锁定敌对目标。