网上智能机器人对话的可信度取决于多个因素，包括技术能力、训练数据的质量以及用户交互的设计。以下是对这一问题的详细分析：
一、技术能力
1. 自然语言处理：智能机器人的对话系统依赖于先进的自然语言处理技术，如情感识别、意图理解、上下文理解等。这些技术使得机器人能够理解用户的输入并作出相应的回应。例如，通过情感识别技术，机器人可以判断用户的情绪状态，从而提供更加贴心的服务。
2. 机器学习与深度学习：为了不断提高对话质量，智能机器人会利用机器学习和深度学习技术不断优化其对话策略。这些技术可以帮助机器人从大量数据中学习到有用的信息，从而提高对话的准确性和流畅性。
3. 实时更新与学习能力：随着技术的发展，智能机器人的对话系统也在不断更新和升级。它们可以通过在线学习或离线学习的方式，不断吸收新的知识和技能，以适应不断变化的用户需求。
二、训练数据的质量
1. 多样性与准确性：高质量的训练数据是智能机器人对话系统成功的关键。这些数据应该涵盖各种场景和话题，以确保机器人能够应对各种问题。同时，数据的准确性也非常重要，因为错误的信息可能会导致机器人误解用户的意图。
2. 隐私保护：在训练数据时，必须确保遵守相关的隐私保护法规。这包括收集和使用用户数据的方式、目的以及数据的安全性等方面。只有确保了用户的隐私得到充分保护，才能让用户放心地使用智能机器人对话系统。
3. 持续更新：随着社会的发展和技术的进步，用户的需求也在不断变化。因此，训练数据的更新也是非常重要的。只有不断更新数据，才能使机器人保持与时俱进，更好地满足用户的需求。
三、用户交互设计
1. 直观易懂：智能机器人的对话系统应该具有直观易懂的界面和操作方式。这样用户才能更容易地理解和使用这些系统，提高用户体验。
2. 个性化定制：根据不同用户的需求和喜好，智能机器人的对话系统可以提供个性化的定制服务。例如，可以根据用户的兴趣推荐相关内容，或者根据用户的反馈调整对话策略等。
3. 多模态交互：除了文本对话外，智能机器人还可以通过语音、图像等多种方式与用户进行交互。这种多模态交互可以为用户提供更丰富、更便捷的体验。
四、技术与伦理问题
1. 隐私泄露风险：智能机器人对话系统可能会收集用户的个人信息，如位置、通讯记录等。如果这些信息被滥用或泄露，将给用户带来严重的隐私风险。因此，在使用智能机器人对话系统时，用户需要谨慎对待自己的隐私信息。
2. 算法偏见：虽然智能机器人对话系统旨在提供公平、无偏见的服务，但仍然存在算法偏见的问题。一些算法可能基于预设的偏见来生成回复，导致某些群体受到不公平对待。因此，需要加强对算法偏见的研究和监管，确保智能机器人对话系统的公正性和公平性。
3. 责任归属：当用户在使用智能机器人对话系统时遇到问题或不满意的情况时，如何确定责任归属是一个复杂的问题。目前，大多数法律体系尚未明确规定智能机器人对话系统的法律责任。因此，需要加强相关法律法规的建设和完善，明确智能机器人对话系统的法律责任和责任归属。
综上所述，网上智能机器人对话的真实性取决于多种因素，包括技术能力、训练数据的质量、用户交互设计以及技术与伦理问题。为了提高智能机器人对话系统的真实度和可靠性，需要从多个方面入手，不断完善相关技术和制度。
