笑死，他们训了35万个AI假装被骗，让骗子白忙活17年

短短4天时间，他被转手卖了3次。

2025年初，演员王星被骗至缅甸妙瓦底的案件让人震惊。等他意识到不对劲时，人已经被带到缅泰边境，随后遭到武装人员挟持。

人工智能时代的骗子，正在把“演得逼真”这件事做得越来越出色。

不过，一家名为Apate.ai的澳大利亚初创公司，正在专门训练人工智能去“上当受骗”。

今年8月，Apate完成了815万美元的种子轮融资，并获得了美国风险投资基金Lobby Capital的投资。

那句“骗子把骗子给骗了”，变成了现实。

Apate的诞生源于一次家庭野餐。

几年前，在麦考瑞大学网络安全研究部门工作的Dali Kaafar接到了一通诈骗电话，家人觉得很好笑，但Kaafar却从中发现了商机。

回到麦考瑞大学后，Kaafar展开了相关研究，尝试用机器学习、自然语言处理以及自动化对话技术来防范电信诈骗。到2024年时，这些研究成果已实现商业化应用，并成立了Apate公司。

其实，用人工智能戏弄骗子已不是什么新鲜事。

2024年，英国电信运营商O2曾推出过一个叫dAIsy的人工智能老太太。这位老奶奶的特长不是跳广场舞，而是和电话骗子聊天。

该系统利用语音识别、语言模型和语音合成等技术，实现人与机器之间的自然对话。O2希望通过这种方式消耗骗子的时间，同时让公众意识到电话诈骗的风险。

Apate的野心显然更大一些。

除了让骗子说破嘴皮外，Apate还想获取有价值的信息，比如诈骗网站、收款银行账户、加密货币钱包地址以及冒充的机构信息等。

要达到这个目标，Apate并没有一份能准确识别全球诈骗电话号码的清单。因为在真实场景中，骗子可以频繁换号、使用网络电话、伪造主叫号码，还能利用多国多地区的通讯网络进行转接。

Apate提供了一种分层式解决方案。

首先检测出可疑的通讯行为，然后由人工智能进行主动交互，并在交互过程中收集新证据，再将其传递给反诈骗系统。它并不需要精确找出每个骗子的真实电话号码，而是与电信运营商合作，把已被判定为高风险的电话转给人工智能处理。

与澳大利亚电信运营商TPG Telecom合作时，TPG会先用自己已有的反诈风险检测能力发现可疑通讯行为，并把其中一部分高风险电话转给Apate的人工智能系统。

整个过程无需消费者自己下载或安装任何软件。

根据Apate公开的技术文档，其语音系统可以使用SIP/RTP等VoIP通信协议接入现有电话网络，并支持本地、私有云及混合部署。

这样一来，骗子在接触到真正受害人之前，就会被人工智能截胡。

这种模式已成功吸引了投资人的注意。

今年8月，Apate完成了约1140万澳元（约合815万美元）的种子轮融资，由Lobby Capital领投，OIF Ventures、Investible、Concept Ventures和Baobab Ventures等多家机构共同参与。在此之前，该公司已获得约250万美元的投资。

新一轮融资将用于技术研发、美国与欧洲市场扩张等事项。Apate已按照美国特拉华州公司的形式运作，并计划扩大北美业务规模，在伦敦设立办事处，同时研发团队仍留在悉尼。

截至目前，公司员工约20人，客户包括澳大利亚联邦银行Commonwealth Bank、TPG Telecom等机构。

因为比起花大价钱请一个机器人让骗子气得跳脚，银行和运营商显然更愿意为能有效遏制诈骗的信息付费。

这就是Apate的“生意经”。

如果之前你拨打过客服电话，那么对人工智能语音客服应该不陌生了。

机械的电子音、奇怪的断句、过分标准的礼貌用语，以及每次回答前恰到好处的停顿。你甚至不需要问第二句话，就知道对面不是真人。

Apate面对的并不是希望迅速解决问题的普通用户，而是一群同样善于察言观色、试探对方反应的骗子。如果骗子察觉到对方使用的是人工智能，就会立刻挂断电话。

所以，Apate的第一个难题就是让人工智能尽可能模仿一个真实的人。

根据WIRED于10月10日发布的消息，Apate的创始人Kaafar表示，公司已创建了大约35万个人工智能虚拟身份。

它们有不同年龄、性格、语言能力和生活经历，可以进行打电话、发短信，甚至在可疑微信群中交流。有的角色说自己用了WhatsApp，有的没有；有的愿意继续聊天，有的则说要慎重考虑，过段时间再联系。

2025年3月，麦考瑞大学的研究人员发表了一篇题为《Bot Wars Evolved》的文章，探讨了如何用大语言模型对付电话诈骗的问题。

文章提出了一个双层提示结构。第一层用来创建虚拟人物的身份背景，使人工智能具有相似的性格、年龄和口吻。第二层是关于对话策略的部分，在不断变化的交流过程中维持任务目标，而不是简单地机械回答前一句话。

根据GSMA发布的TPG Telecom合作案例，Apate曾保持了一通长达54分钟的诈骗电话。TechCrunch提到，该公司已完成大约250万次的人工智能对话，这些对话花费的时间加起来可达17年之久。

这背后依靠的是网络安全领域一直存在的Honeypot技术，也就是所谓的“蜜罐”。

传统的蜜罐就是设置一个看似有漏洞、但实际上被严格监控的服务器或系统，来诱骗攻击者。黑客以为自己找到了攻击对象，但他们所做的一切、用到的各种工具以及进行的各种攻击都会被安全人员记录下来。

蜜罐的目的并不是让攻击者真的把数据带走，而是建立一个能监控攻击行为的受控环境，从而实现持续交互的效果。

浪费骗子的时间只是这项技术最容易被理解的一面。

Apate实际上想做到的是，在诈骗分子还没把钱骗走之前，就让他们自己说出银行账号、加密货币钱包地址、诈骗网站链接以及所冒充的身份信息，并把它们变成银行、电信运营商可用的反诈情报信息。

它所具有的价值不仅在于“拖住骗子”，而是在于构建一个由拦截、情报分析以及向运营商反馈规则组成的完整链条。

就连公司用来评估产品的标准也带点黑色幽默。Joffe表示，Apate会记录下骗子在聊天时骂人的情况，并把这当作一件值得高兴的事情来庆祝。

Apate的背后是一场由生成式人工智能引发的攻击与防御变化。以往需要人工完成的诈骗行为，现在已可通过自动化手段降低成本。

但别急着宣布反诈行业已迎来革命。

当人工智能从原来的报警工具发展为能与外界互动的Agent后，更多风险也随之而来。

反诈者面临的已经不是简单的发送可疑信息的陌生账号了。在整个生产过程中，可以出现多种方式，并能做到实时换脸、模仿声音、保持人设以及自动管理大量聊天对象。

独立在线媒体404Media曾调查过一款名为“昊天AI”的实时换脸软件。这套工具能在WhatsApp、Microsoft Teams、Zoom等视频平台中替换使用者面部，让屏幕另一端的人以为自己正与某个真实人物通话。

人工智能对诈骗的改变已不只是“换一张脸”的问题。

在东南亚的电信诈骗产业链里，人工智能被用来挑选受害者、保持假身份以及批量处理对话。调查揭示出的“控天智能拓客”（KT）等工具，可以让操作者同时控制多个社交账号，并利用大语言模型生成符合人设的聊天内容。

这就使得Apate这种主动防御的方式变得尤为重要。

对于能实时生成回复、模仿身份并适应对话变化的诈骗系统而言，只依靠关键词检测、黑名单以及事后举报的方式，可能已不够用。

Apate创始人曾提出过一个有趣的想法：假如未来的诈骗团伙也会训练自己的聊天机器人，并让它们自动拨打骚扰电话、寻找目标受害者，那么电信运营商就会同时部署反诈骗机器人来阻止这些行为的发生。

这样一来，一些诈骗电话就可能变成两个机器人的对话了。

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