每天下班回家，打开手机看看同城信息，想找点靠谱的家政服务或者二手家具，结果刷出来的不是广告就是明显有问题的信息。图片看着光鲜，联系上去不是加微信就是要求预付定金，最后发现根本不是那么回事。
人工审核跟不上信息增长
以前这些平台靠人一条条看，效率低不说，还容易漏。一个人一天能审几百条就不错了，可用户上传的信息成千上万，尤其是晚上和周末集中爆发，根本来不及处理。等人工看到的时候，骗子可能已经换了好几波账号。
机器学习开始接手筛选工作
现在不少平台开始用机器学习模型自动识别异常信息。比如，同一个手机号发了五条不同区域的保洁招聘，系统会标记为可疑；图片重复使用超过三次，大概率是盗图引流。这些模式人眼难盯，但对算法来说只是简单的特征匹配。
有个朋友在本地论坛发转让儿童车，第一次被系统误判为商业售卖，提示需要营业执照。他改了描述，去掉‘品牌’‘全新’这类词，重新提交后秒过。这说明模型不仅看关键词，还在学普通用户的表达习惯。
模型也在不断‘进化’
刚开始上线时，系统经常把正常的合租信息当成诈骗拦截。后来通过收集用户反馈数据，比如‘这不是骗子’‘请放行’这类操作记录，反向训练模型调整判断阈值。现在准确率高多了，误伤少了很多。
更聪明的是，有些系统会分析聊天行为。如果一个账号频繁引导用户加微信、不留具体地址、回复模板化，哪怕内容看起来正常，也会被打上风险标签。这种基于行为模式的判断，单纯靠规则很难实现。
技术不能完全替代人
前阵子小区群里有人转卖空调，照片拍得挺真，价格也合适。但机器没拦住，因为图是原创，文字也没踩雷点。结果上门拆机才发现，外机早就被人换成了旧型号。这种深度伪装，目前还得靠邻居互相提醒。
机器学习更像是第一道防线，快速筛掉明目张胆的垃圾信息。剩下的灰色地带，还是得结合社区举报和人工复核。毕竟技术再强，也读不懂所有现实场景里的潜台词。