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為什么許多社交智能體“寫得通順，卻一眼假”？問題往往不在語言能力，而在它們既不像某個穩(wěn)定的個體，也未真正嵌入社會關系網(wǎng)絡。北京通用人工智能研究院聯(lián)合北京大學研究提出自演化社交智能體 EvoBot，通過生成器與檢測器的對抗博弈，讓模型在社會反饋中持續(xù)升級，逐步學會更真實的個性化表達與社會化互動。

關鍵詞：社交智能體、擬人化生成、個性化、社會化、對抗學習、自演化

孔繁奇、封雪丨作者

論文題目：Enhancing LLM-Based Social Bot via an Adversarial Learning Framework 論文鏈接：https://aclanthology.org/2025.emnlp-main.1185/ 發(fā)表時間：2025年11月4日 論文來源： EMNLP 2025

社交平臺上，一條“像人”的動態(tài)不只取決于語法和知識，更取決于兩個更隱蔽的因素：它是否貼合某個具體個體的穩(wěn)定風格（個性化），以及它是否會被周圍社交鄰居持續(xù)塑造（社會化）。不少大模型“寫得對”，卻仍然“一眼假”，問題往往不在句子通不通順，而在它不像某個具體的人在某個具體的圈子里說話。

北京通用人工智能研究院聯(lián)合北京大學提出了自演化社交智能體 EvoBot，在“生成器-檢測器”的對抗博弈框架下，把擬人化生成變成一個能自動升級難度的訓練任務，使模型在社交網(wǎng)絡中持續(xù)迭代。相關成果已被自然語言處理頂會 EMNLP 2025 接收并作 Oral 展示。

問題：社交智能體為什么常?！耙谎奂佟?？

當前社交智能體的一個核心瓶頸是“既個性化又社會化”。個性化關乎個體差異，同樣是表達贊同，有人簡短直接，有人愛用反問，有人習慣加表情或話題標簽。社會化關乎鄰域影響，好友關系、社區(qū)氛圍與熱點事件會持續(xù)改變一個人的發(fā)言內容與立場走向。只學到“通用寫作能力”的大模型，往往會留下兩類穩(wěn)定的可識別痕跡。其一是風格過于平均，不像某個穩(wěn)定個體的長期表達分布；其二是生成內容缺少社會語境，看起來像“單機寫作”，而不是在關系網(wǎng)絡里互動。針對這兩個問題，本文提出了一個兩階段訓練框架優(yōu)化模型，先讓模型更像某個具體的人，再讓模型在“社會反饋”的壓力下持續(xù)修正自己的表達策略。

方法：把擬人化訓練變成“矛與盾”的持續(xù)博弈

EvoBot的關鍵設計，是把“像人”變成一場持續(xù)升級的對抗。框架里，生成器（EvoBot）負責模仿人類發(fā)布社交動態(tài)，檢測器（Detector）負責區(qū)分“真實人類內容”和“AI生成內容”。具體而言，EvoBot的學習分為兩個階段：

第一階段：監(jiān)督微調（SFT），注入個體“人格”。在此階段，本文利用真實人類用戶數(shù)據(jù)對基礎大模型（Llama2-7B）進行監(jiān)督微調。訓練任務是讓模型初步學習該社區(qū)的表達方式、語言習慣等。通過這一過程，EvoBot初步具備了模仿不同個體、生成個性化內容的能力，這構成了每個智能體的“初始人格”。

第二階段：對抗性學習，驅動動態(tài)“演化”。本文設計了一個由EvoBot（生成器）和基于關系圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（R-GCN）[2] 的Detector（檢測器）構成的對抗性學習閉環(huán)。與傳統(tǒng)方法不同，本文的生成器和檢測器是相互適應、協(xié)同演化的。在每一輪迭代中，EvoBot生成一批新的“擬人”內容，而檢測器的任務就是從這些內容和真實人類內容中，把AI的“仿冒品”揪出來。如果EvoBot生成的內容成功“騙過”了檢測器，就會被標記為“更優(yōu)”樣本，指導模型朝這個方向優(yōu)化；反之，則被標記為“較差”樣本，從而構造出偏好數(shù)據(jù)對，通過直接偏好優(yōu)化（DPO）[3] 技術驅動EvoBot學習。最關鍵的是，檢測器自身也在不斷升級。每一輪博弈后，檢測器會將EvoBot的“更優(yōu)”樣本集加入自己的錯題集進行再訓練，提升識別能力。這就為EvoBot創(chuàng)造了一個任務難度持續(xù)提升的學習環(huán)境，迫使其不斷學習和模仿更高級、更難以分辨的人類行為模式，最終形成一個能力持續(xù)增強的良性循環(huán)。

圖1: EvoBot框架概覽

實驗：個體層更像人，群體層更像社會

EvoBot不是在“干凈、單一”的文本集合里訓練，而是直接從真實社交網(wǎng)絡中抽取結構與語境。研究使用 TwiBot-22 數(shù)據(jù)集 [4]，包含約100萬用戶、近1億條推文以及好友關系等圖結構信息。為了在可控成本下保留網(wǎng)絡結構差異，研究采用 Louvain 社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法切分出12個高度連接且具有代表性的社區(qū)，這些社區(qū)在拓撲形態(tài)（星形、網(wǎng)狀等）、語言（英語、阿拉伯語、日語、土耳其語等）與話題上都呈現(xiàn)明顯差異。這種異質性為本文訓練和評估EvoBot在復雜、多元環(huán)境下的適應性和類人程度供了堅實的基礎。

圖2: 12個社區(qū)中用戶連接關系的可視化

表1: 社區(qū)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，包括用戶與機器人的數(shù)量、邊的數(shù)量、推文數(shù)量和代表語言

具體地，本文在這12個社區(qū)上，從個性化和社會化兩個角度系統(tǒng)地評估了EvoBot。

個性化評估

首先，本文分析了EvoBot與檢測器在4輪對抗訓練中的“共同成長”過程。結果清晰地展示了兩者間的協(xié)同進化。隨著迭代的進行，EvoBot規(guī)避檢測的能力越來越強，意味著它生成的內容越來越類人（如圖3中各行所示）。與此同時，檢測器的識別性能也在不斷提升（如圖3中各列所示）。

圖3：Detector分類性能。左:F1-score;右:Accuracy。行表示檢測器的版本；列表示EvoBot的版本。色塊上數(shù)值越大表示EvoBot被識別出來的概率越高。

本文對比了最終版的EvoBot與六種基線模型（包括原始Bot、傳統(tǒng)GAN、Llama2-7b、GPT-4o-mini，以及兩個消融版本）。在兩種不同架構（RGCN和GAT）的檢測器下，EvoBot均取得了最低的被識別率，展示了其最強的擬人化生成能力。消融實驗也證明，監(jiān)督微調（SFT）和對抗學習（ADV）兩個階段對于最終的優(yōu)異性能缺一不可。同時，進一步分析表明EvoBot在生成內容多樣性和表達風格上都達到了很高的類人水平，這說明EvoBot不僅能生成類人的社交文字而且對人類社交方式有更深層次的理解。

表2: RGCN和GAT檢測器下不同生成器的Accuracy和F1-Score。數(shù)值越小，說明生成器逃避檢測的能力越強。

社會化評估1:群體觀點模擬

實驗將EvoBot置于多智能體模擬環(huán)境中，復現(xiàn)了真實世界中關于“COVID-19”和“俄烏沖突”兩大事件的觀點演變過程。實驗結果表明，相比于傳統(tǒng)的基于規(guī)則的智能體模型（如BC和Lorenz模型）以及其他LLM基線，無論是在群體平均觀點還是觀點多樣性上，EvoBot都最接近真實數(shù)據(jù)，成功捕捉到了現(xiàn)實群體中復雜動態(tài)的觀點變化。這些對比指標均是在事件發(fā)生的一段時間內的統(tǒng)計結果，充分證明了EvoBot的優(yōu)勢在于精準捕捉了觀點的動態(tài)演變過程，而不僅是擬合某個靜態(tài)的結果。

表3: 群體觀點的模擬結果

社會化評估2:信息傳播模擬

本文還模擬了關于“超級碗賽事”這一熱點新聞在社交網(wǎng)絡中的傳播過程。結果顯示，相比于基線模型，EvoBot驅動的信息傳播曲線更貼近真實世界的傳播模式，即“初期快速爆發(fā)，隨后逐漸放緩”的典型規(guī)律。這些群體層面的涌現(xiàn)現(xiàn)象，強有力地證明了EvoBot框架在模擬復雜社會動態(tài)方面的有效性和先進性。

圖4: 隨著時間的推移，討論洛杉磯公羊隊超級碗奪冠的累積用戶數(shù)量變化曲線

總結展望：為什么“自演化”很重要？

在“生成器-檢測器”的對抗學習框架下，基于大模型的社交智能體EvoBot持續(xù)提升能力，在個性化內容生成和宏觀社會現(xiàn)象模擬方面均表現(xiàn)出色，驗證了該框架的有效性。

EvoBot所展示的這種自動化的、無需持續(xù)外部干預的“自演化”學習框架，為各行業(yè)構建更智能、更具適應性的AI智能體提供了一種新的思路和啟發(fā)。這種通過對抗博弈創(chuàng)造動態(tài)學習環(huán)境、驅動智能體持續(xù)迭代的方法，為解決“如何讓智能體在部署后仍能自主學習和進化”這一核心難題提供了寶貴的探索，對未來開發(fā)更穩(wěn)健、更自主的人工智能系統(tǒng)具有一定的借鑒意義。

參考文獻

[1] Kong, F., Zhang, X., Chen, X., Yang, Y., Zhu, S. C., & Feng, X. (2025, November). Enhancing llm-based social bot via an adversarial learning framework. In Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 23246-23271).

[2] Schlichtkrull, Michael, et al. "Modeling relational data with graph convolutional networks." European semantic web conference. Cham: Springer International Publishing, 2018.

[3] Rafailov, Rafael, et al. "Direct preference optimization: Your language model is secretly a reward model." Advances in neural information processing systems 36 (2023): 53728-53741. Feng, Shangbin, et al. "Twibot-22: Towards graph-based twitter bot detection." Advances in Neural Information Processing Systems 35 (2022): 35254-35269.

[4] Feng, Shangbin, et al. "Twibot-22: Towards graph-based twitter bot detection." Advances in Neural Information Processing Systems 35 (2022): 35254-35269.

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