澳大利亚科技公司Apate在全球范围内部署了大量AI机器人角色，扮演容易上当的诈骗受害者，每月浪费欺诈者数百万小时的时间。
有趣的是，该公司的一项月度绩效指标，竟是衡量沮丧的诈骗者对假装愚笨并故意拖延他们的‘受害者’爆粗口的次数。
“我认为我们是世界上唯一一家真正将诈骗犯对他们爆粗口的次数作为关键绩效指标之一的公司，”Apate创始人Dali Kaafar笑着对《Magazine》杂志说道。
该公司拥有近20万个AI角色，能够进行令人信服的电话交谈，并能在社交媒体和即时通讯平台上聊天。
“我可以告诉你，我们每天基本上要处理，我们称之为，数十万通电话，以及在其他渠道上几乎同样多的数十万次对话，”他说。
他们每浪费诈骗犯一小时时间，就意味着诈骗犯少了一小时去诈骗公众。在截至2025年底的六周内，Apate的机器人为澳大利亚一家名为TPG的电信公司处理了60万次诈骗电话。
“实质上，我们浪费了超过五百天的诈骗犯时间，”他解释道。“这大致相当于节省了约1300万美元。”
这些机器人的另一个目标是为银行和电信公司收集可操作的情报，以打击遍布澳大利亚、亚洲、非洲和英国及欧洲的诈骗团伙。
Apate机器人通过聊天与诈骗犯周旋。来源：Apate
利用AI受害者进行大规模诱骗
Kaafar表示，这个想法源于2021年11月在悉尼与家人野餐时接到的一通诈骗电话。
为了他妻子的烦恼和孩子们的开心，他假装成一个容易上当受骗的“乡巴佬”，将诈骗犯拖了44分钟。
“接下来的简直是为我的孩子们上演了一出完整的喜剧秀，”他说，并补充说在通话中他还学到了很多关于诈骗机制和所用策略的潜在有用信息。
“挂断电话时，我记得非常清楚地想：如果我能为了好玩做到这样，想象一下技术规模化后能做些什么。”
当时作为麦考瑞大学教授的他，向一些从事人工智能和安全研究的博士生提出了这个想法。
“我说，‘伙计们，一定有更好的方法来做这件事。让我们构建一个东西，真正实现规模化地自动化与诈骗犯周旋的过程，但也许最重要的是，从这些对话中提取各种情报。’ 这基本上就是一切的开始。”
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几个月内，他们就从国家情报办公室获得了资金来研究这个想法，该项目于2023年从大学分拆出来，成立了Apate公司。该公司现在与澳大利亚大多数大型银行以及英国、南非和东南亚的众多银行合作。
Apate远非唯一一家使用AI机器人诱骗诈骗犯的公司——尽管他们的规模比大多数公司都大。英国电信公司O2去年推出了一个“AI老奶奶”活动，通过占用诈骗犯数小时谈论她的28只猫来让他们抓狂。这既是一项警示公众防范诈骗电话危险的广告活动。
O2公司非常有趣的AI老奶奶。来源：O2
创造完美的AI受害者
Apate最初推出了120种不同性别、年龄和性格类型的角色，现在已发展到拥有19.7万个角色，具有可识别的说话习惯、口音，并且能发出人们在思考该说什么时会发出的声音。
“我们花了大量时间改进和构建这些听起来完全像你、我和我们邻居的AI机器人，”他说。
AI模型在“成百上千”小时的人类反诈骗志愿者与诈骗犯的录音对话上进行训练，因此它们能够运用应对策略。
“它们知道自己在和‘坏人’交谈，如果你愿意这么说的话，它们确实能引导对话，使其对任何诈骗犯来说听起来都非常、非常真实，即使诈骗犯对事情持怀疑态度。”
这些机器人被派往WhatsApp和Telegram上充当诱捕诈骗犯的“蜜罐”。虽然“你无法欺骗一个诚实的人”这句老话并不正确，但利用诈骗犯对金钱的欲望仍然是完全可能的。
“他们确实是网络罪犯。我想我们常常忘记他们是试图窃取人们毕生积蓄的网络罪犯。所以，那种贪婪的元素有时也是我们的机器人所利用的。”
机器人从每次诈骗电话中收集宝贵情报
在加密货币行业，Apate为“区块链分析领域的领导者之一”服务，这可能或可能不是Chainalysis。他们对浪费诈骗犯的时间不感兴趣——他们想要关于诈骗犯使用哪些钱包和方法的情报，以便追踪资金流向。
“这些机器人在参与不同对话时，能成百上千地提取新的加密货币钱包地址，”他说。“这些数据和情报是在损害实际发生之前就获得的。”
Kaafar解释说，诈骗是笔大生意，那些呼叫中心“基本上就是企业组织”。
“这些数据非常重要，因为，确切地说，这就是你需要极度关注的新账户或新钱包。因为这些……诈骗窝点就是用这些地方来收取他们的金钱或资金的。”
“你可以把它想象成始终领先于诈骗犯的策略。你在资金转移前知道得越多，情况就越好。”
7月，Apate的机器人发现了一个在印度招揽经过验证的银行账户的经纪人市场，他们为诈骗资金通过这些账户流转提供高达5%的佣金，以USDT支付。
Apate在悉尼的人类员工。来源：Apate
好人与坏人之间的AI军备竞赛
诈骗犯自己也越来越多地使用AI机器人，AI诈骗犯变得像垃圾邮件一样普遍的日子不会太远。诈骗是一个价值1.24万亿美元的产业，因此该行业负担得起扩大运营所需的算力。
Apate的研究表明，目前大约20%到30%的诈骗文本对话已经使用了AI，但Kaafar对反诈骗机器人与诈骗机器人对抗的结果并不太担心。
他说，根据他们的研究人员，根据博弈论，扮演防御角色的AI机器人具有优势，因为它们试图提取情报，而诈骗机器人则试图让另一个AI执行某个操作。
“你也可以从数学上证明这对防御者是有利的，因为从攻击者的AI模型中提取情报变得更容易，”他说。
“我们可以想象一个诈骗犯变得非常复杂并部署此类技术的世界。但这也意味着，如果他们这样做，他们实际上注定会输掉这场游戏，这在打击诈骗的斗争中是个好消息。”
杂志：智能体浪费诈骗犯14小时，LLM遭伊朗‘投毒’——AI之眼
