据Venturebeat报道，作为人类，我们却越来越不信任周围的世界和每天都要打交道的机构，这不能不说是一种悲哀。盖洛普民调显示，在过去10年间，人们对银行、政府以及警察等机构的信任度不断下降。至于媒体，人们对电视新闻、报纸的信任度自从2006年以来已经下降了10%。现在，只有不到21%的美国人相信电视新闻和报纸。
从消费者的角度来看，我们也不再相信销售员、品牌广告以及其他传统媒体资源，很多时候我们更愿意在网上自己寻找答案。媒体研究公司尼尔森(Nielsen)2015年研究显示，2/3的受访者表示更相信张贴在网上的消费者意见。我们依靠在线评论指导我们看哪部电影、去哪里吃饭、读哪本书、去哪里度假、购买哪些产品等。
可是，过去几个月这个领域的趋势表明，消费者应该稍稍减少对网络的信任，并对网上阅读到的东西产生质疑。亚马逊的评论中存在很多问题，这就是最典型的例子。最近对亚马逊网站上700多万条评论进行分析显示，那些鼓励用户评论的产品的平均评级明显高于其他产品。购物者开始不信任亚马逊的评论，因为他们认为这些评论存在偏见，许多品牌通过为购物者提供产品奖励来鼓励消费者发表有利评论。这是个很大的问题，以至于亚马逊不得不改变其试图删除不利产品评论的政策。
总部位于旧金山的大众点评网站Yelp上，大约25%的评论属于可疑评论。Yelp近来与纽约总检察长合作，促使许多公司因为发布虚假评论而被罚款。可是能够肯定的是，从全球范围看，这依然属于冰山一角。今年年初，谷歌被迫交出了在荷兰发表虚假评论的人的IP地址。在过去几周中，在191个国家和地区运营业务的Airbnb，也被指阻止客人留下糟糕的评论。
然而，每天有成千上万的正式评论被留在亚马逊等电商网站或Yelp和TripAdvisor这样的点评平台上。显然，有些评论的来源十分可疑。可是，在社交媒体的帮助下，数以百万计的意见通过Facebook、Twitter、YouTube、传统聊天室以及其他社交平台传播开来。这些用户生成内容（UGC）并非来自品牌或零售商的恳求或要求，而是被那些在餐馆中用餐、看电影或购买过少数产品的人发表的意见，有好有坏。
在应对这些虚假评论时，人工智能（AI）将发挥巨大作用。随着自然语言处理和机器学习技术的进步，AI有助于分析留在网上的意见情绪，最终可以达到大规模处理用户生成内容的程度。此前，技术仅被局限于扫描与情绪有关的句子，提供积极、消息以及中性结论。现在，它们不仅可以了解品牌评论背后的情绪，还能从某个评论中提取不同方面的信息，分析出评论的真正内涵。
为了测试这种技术，我们将人工智能应用于拉斯维加斯Bellagio酒店的在线评论中。我们从网上收集了2.5万条来自不同源头的意见，我们发现有701条与食物有关，119人不喜欢酒店服务，77人喜欢酒店的花，还有21人对水压发表评论。我们从Facebook、Twitter、聊天室、论坛以及其他源头上收集这些评论，在很大程度上回避了存在虚假评论的源头。我们还从网站和验证身份的用户处收集评论。
我们利用人工智能处理这些评论，然后分析它们的真实情绪，比如人们是否喜欢水压等。这比简单收集积极或消极评论更有价值。对于零售商和品牌来说，它们可以避开要求消费者发表评论的过程，而从网上已经存在的不同源头收集评论。从规模上说，更广泛的人群不太可能说谎。对于电商平台来说，需要在虚假评论前采取措施。在竞争日益激烈的市场，零售商几乎无力解决消费者信任问题。我们认为，AI有望在未来数年影响我们的购物方式。 
