在今年的3·15上，果不其然AI被點名了。拋去屬于“質(zhì)量問題”的虛假智能產(chǎn)品以外，更引人關(guān)注還要數(shù)“智能騷擾電話”。相關(guān)報道提到，一些所謂的“大數(shù)據(jù)企業(yè)”通過WiFi探針識別到連接無限網(wǎng)絡(luò)的手機。然后，在用戶完全不知情的情況下獲取用戶的私人MAC信息，再將MAC轉(zhuǎn)換為手機號碼，與大數(shù)據(jù)相互“匹配”，再利用仿真人的AI機器人進行外呼。

這其中，AI參與的環(huán)節(jié)其實只有最后的外呼一步。其原理和智能語音客服沒有差別，都是通過語音生成技術(shù)替代人力，實現(xiàn)廣泛的高效騷擾。

被曝光后，很多人開始討論起AI的倫理問題、AI的負面效應(yīng)等等。

可我們只想說一句：這才哪兒到哪兒�。�

AI技術(shù)有幾個顯著的特點，比如足以替代人類的超高識別效率，又比如對于圖像、聲音強大的模仿能力和生成能力，加上日益提升的理解能力。這一切足以讓AI成為“天生的騙子”，這一次3·15所揭露出的，僅僅是冰山一角而已。

砍平門檻：AI如何讓我們的世界門戶大開？

今天，我們就可以從AI的幾項能力上來看看，那些已經(jīng)出現(xiàn)在我們身邊，已經(jīng)即將到來的AI行騙方式。

首先是高效的識別能力。

利用機器識別出一段語音、一張圖片或是一張面孔，本來與行騙一事關(guān)聯(lián)不大。但這種能力破解的是一種以效率增加行騙作惡成本的保護機制。

就拿發(fā)騷擾郵件、騷擾短信這件事來說，當(dāng)同一個IP的行為太過頻繁時，驗證碼機制的加入可以拖緩發(fā)送效率，讓行騙者無法使用腳本進行自動發(fā)送。

而AI圖像識別的出現(xiàn)，就徹底破壞了這一機制。在2017年曝光過的“1·03”網(wǎng)絡(luò)“黑產(chǎn)”系列專案中，黑客就是用AI的圖像識別能力識別圖片驗證碼，識別正確率高達95％以上。在此平臺被打掉的前3個月，已經(jīng)提供驗證碼識別服務(wù)259億次。

如此一來，行騙成本和難易程度都被大大降低，為后續(xù)的行為創(chuàng)造了極大的空間。

信任崩塌：當(dāng)AI可以制造幻覺

在踩進門檻之后，AI的學(xué)習(xí)能力便成為了最大的威脅。當(dāng)眼見不能為實，耳聽也可能為虛時，我們原本能夠應(yīng)用上的驗證方法便會立即失效。

這其中有最臭名昭著的AI換臉：去年曾經(jīng)有開發(fā)者在社區(qū)中分享自己利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將影片中女主角臉部替換的過程，只需要在視頻網(wǎng)站上找到替換對象各個角度的照片和視頻，進行數(shù)據(jù)標注，再利用TensorFlow上模型對原視頻女主的表情、口型進行學(xué)習(xí)，就可以在數(shù)據(jù)庫中找到對應(yīng)的圖像和視頻進行替換。

前幾天驚艷四座的“楊冪換臉朱茵版黃蓉”，也應(yīng)用的是類似的技術(shù)。這便意味著，也許很快在我們接到視頻電話時，連對方熟悉的相貌都不能相信。

也許大家會覺得，雖然AI能夠攻破內(nèi)容，但視頻、電話等等整個溝通過程還是相對安全的�？蓪嶋H上，通過對語音的模仿在微信上進行詐騙的事件已經(jīng)開始發(fā)生在我們身邊。

去年的燕趙都市報曾經(jīng)報道過一樁案件，一位女士在微信上接到父親的微信消息，稱需要借款，該女士要求父親發(fā)送語音驗證，結(jié)果自己聽到的卻是犯罪分子通過語音生成技術(shù)模仿的聲音。

而且語音模仿的門檻要比圖像模仿的門檻低很多，就拿科大訊飛曾在2018年展示過的聲紋技術(shù)識別來說，只需要一分鐘的語料，就能夠惟妙惟肖的模仿出對方的聲音。