多年来，机器人已经迅速发展，随着人工智能的新时代（AI），它们继续发展。一份报告显示，在2022年，所有互联网流量中有47.4％来自机器人。这比上一年增长了5.1％。同时，据报道，人口流量为52.6％，是八年来最低的。
互联网机器人通常与有害或可疑活动有关，例如分布式拒绝服务（DDOS）攻击或在社交媒体上传播错误信息。但是，机器人也被广泛用于任务自动化和效率。因此，企业有必要学习如何区分两者。
现在，AI已经完成了各种任务，包括编码，更容易扩展，毫无疑问，网络犯罪分子将继续使用不良机器人来攻击企业和破坏业务。但是，良好的机器人也应继续发展，这是由相同的因素＆Mdash; AI进展的驱动，并通过优化乏味的手动业务流程来提供不可否认的收益。
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Oxylabs首席执行官。
良好的机器人：意图，行为，影响
有助于确定机器人是好是坏的最佳实践之一就是考虑三个关键因素：意图，行为和影响。一个好的机器人具有合法的目的。例如，自动化耗时的工作或执行根本无法手动执行的任务，例如收集大规模的公共网络数据并构建实时自动数据流。
良好的机器人遵循一定的行为守则。总体而言，它们通过执行诸如搜索引擎索引页面之类的任务，帮助人们查找信息或比较价格以及确定网络上的恶意活动，从而对网站及其用户产生积极影响。
以下是一些最普遍的良好机器人的例子：
数据自动机器人
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Web Intelligence软件收集了公开可用的数据，例如产品价格和市场研究的描述，用于价格比较的旅行票价或品牌提及以品牌保护和伪造目的。电子商务价格比较网站和旅行票价汇总器采用了数据自动机器人。
搜索引擎爬网
这些机器人也称为网络爬网或蜘蛛，在网页上查看内容并索引。内容索引后，它将出现在搜索引擎结果页面上。这些机器人对于搜索引擎优化至关重要。大多数网站都希望他们在发布后尽快爬网和索引页面。
站点监视机器人
该软件监视反向链接或系统中断的站点。它可以在发生重大变化或停机时间的情况下提醒用户，这使团队能够快速反应并恢复他们的服务而不会造成巨大损失。
聊天机器人
聊天机器人被编程为回答某些问题。许多公司将这些机器人集成到他们的网站中，以从客户支持团队中删除工作量。随着越来越多的公司采用Generative AI聊天机器人，聊天机器人市场正在迅速增长，预计2025年将达到12.5亿美元。
不好的机器人
我们可以通过考虑相同的三个关键标识符“目的，行为和影响”来识别不良机器人。坏机器人＆rsquo;意图是对网站及其用户的剥削或有害。它们的行为是不道德的，在大多数情况下，由于该软件访问未经授权的页面并执行未经授权的操作，例如个人数据盗窃，DDOS攻击和恶意软件传播。
恶意的机器人通常不尊重服务器能力，使请求超负荷并减慢目标站点的性能。
对于不良机器人来说，最受欢迎的“用例”之一是广告欺诈，旨在通过使用启动点击，视图或印象来产生伪造的流量和广告指标，例如CTR。以下是最普遍的坏机器人的更多例子：
帐户接管机器人
大多数人熟悉凭证填充和破解。这些是自动化的威胁，可以导致身份盗用或授予对用户帐户的非法访问。帐户接管机器人可以进行大量登录尝试，从而导致基础架构破裂甚至商业损失。
垃圾邮件机器人
这些机器人传播了假新闻和宣传，并发布了有关竞争对手产品和服务的虚假评论。垃圾邮件机器人还可以在点击诱饵链接中隐藏恶意内容，例如恶意软件。在更精心的情况下，这可能导致欺诈。
脱刀机器人
剥皮机器人已经存在了一段时间，但在大流行期间，它们变得特别活跃。该软件可以自动购买商品或服务，从而快速售罄。后来，这些物品或服务以更高的价格转售。经常在活动票或限量版商品中可以看到这一点。
法律和道德意义
从行为分析到用户代理字符串和流量模式的特定策略，使网站所有者可以更轻松地识别不良机器人。不幸的是，在AI时代和商业机器人农场的繁荣时代，这是一场持续的战斗。使用不良机器人的道德问题和含义远远明显。但是，仍然缺乏法律法规，机器人活动通常落入灰色区域。
2019年，加利福尼亚通过了其加强的在线透明度法案（《 B.O.T.法》），该法规定了使用机器人的明确披露和透明度，这意味着不允许机器人隐藏其身份。B.O.T.ACT主要针对旨在影响购买和投票行为的自动软件。但是，至少从理论上讲，它还可以解决与机器人有关的虚假信息，虚假新闻和人为膨胀的社交媒体指标的挑战。
在欧盟，欧盟AI法案将解决诸如AI辅助深击和虚假信息之类的领域。但是，截至今天，它尚未生效。
尽管法律法规仍然晦涩难懂，但在使用机器人之前，企业必须考虑明确的法律和财务风险，即使他们认为自己的机器人“好”。例如，聊天机器人可以提供不好的建议，从而导致声誉损失和法律责任。
在数据管理不善的情况下，可能会发生更极端的情况。在2020年，英国的Ticketmaster因通过其聊天机器人违反安全性而造成的数据泄漏而被罚款125万英镑。
概括
了解不良机器人对任何业务都是必不可少的。但是世界很少只是后背或白色。有些机器人可能不是天生的好坏。将它们推向一侧或另一侧的是他们的意图，行为和影响。如果您确保所使用的机器人具有合理且公平的意图，尊重网站规则，并且不会造成伤害，那么您很可能会发现自己在良好的一面。
但是，例子表明，即使是最无辜的机器人，有时也可能造成麻烦，从声誉损害到由于数据不当而导致的法律和财务责任。因此，无论是简单的聊天机器人还是复杂的Web Intelligence Collection工具，都必须在实施业务机器人之前了解风险。
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