机器人检测的 FATe 原则
计算机与社会
2026-02-06 v1
摘要
研究表明，社交媒体机器人通过放大有害信息产生广泛的社会影响。已 developed 用于高效识别这些机器人代理的机器人检测算法。尽管这些算法有助于缓解社交媒体机器人的有害影响，但它们在复杂的社会技术系统中运行，包括用户和组织员。因此，在开发和部署这些机器人检测算法时，尤其是在如此庞大的社交媒体生态系统中，伦理考虑至关重要。本文通过三个支柱考察社交机器人检测系统的伦理影响：训练数据集、算法开发和机器人代理的使用。我们通过调查现有机器人检测算法的训练数据集、评估现有机器人检测数据集，并借鉴关于被检测为机器人者的用户体验讨论来实现上述目标。该考察以 FATe 框架为基础，该框架在 tech 伦理的考虑下检视公平性、问责制和透明性。随后，我们阐述了研究人员在解决机器人检测伦理问题时所面临的挑战，并提供了研究方向的建议。我们旨在通过这一初步讨论激发更多负责任且公平的做法，以改进社交媒体机器人检测领域。
引用
@article{arxiv.2602.05200,
title = {FATe of Bots: Ethical Considerations of Social Bot Detection},
author = {Lynnette Hui Xian Ng and Ethan Pan and Michael Miller Yoder and Kathleen M. Carley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.05200},
year = {2026}
}