那些推动爆红娱乐的同款生成式AI模型,如今助长了诈欺浪潮,2025年让受害人损失近十亿美元。
那些推动爆红娱乐的同款生成式AI模型,如今助长了诈欺浪潮,2025年让受害人损失近十亿美元。

那些推动爆红娱乐的同款生成式AI模型,如今助长了诈欺浪潮,2025年让受害人损失近十亿美元。
根据美国联邦调查局(FBI)年度报告,利用公众人物克隆脸孔制作的AI生成影片诈欺,在2025年让受害人损失超过8.93亿美元,其中投资诈骗为最大类别。这项技术已进步到一般人无法可靠分辨合成影片与真实影像的程度。
「人们开始连可验证的事件都产生怀疑,」达特茅斯学院数位鉴识专家兼电脑科学教授哈尼·法里德(Hany Farid)表示。「如果我们失去对现实共识,我们正进入一个危险的世界。」
FBI的2025年报告将8.93亿美元的损失归因于与AI相关的诈欺,其中投资骗局是单一最大类别。近期一个案例中,一则爆红的AI生成影片虚假描绘印度财政部长尼马拉·西塔拉曼(Nirmala Sitharaman)在脸书上背书某项诈欺性投资计画。新闻资讯局事实查核小组虽已破解该影片,但它已在广泛传播后才被揭穿。资安公司Bitdefender于8月1日通报,诈骗者现在正于Reddit投放广告,引导用户进入内嵌深度伪造背书影片的假新闻网站。
促成这类诈欺的工具已变成大众化商品。Google的Veo 3与Nano Banana模型让任何人都能取得高品质影片与影像生成能力,消除了过去会暴露伪造品的六根手指与乱码文字。财务风险正持续累积:随着侦测技术进步,骗术精密度也随之提升,形成诈骗者与资安产业之间的军备竞赛。
深度伪造投资骗局的运作模式遵循可预测的套路。诈骗者锁定具有公信力的公众人物,蒐集现有的影片与音讯素材,再运用AI模型生成一段目标人物看似背书诈欺计画的新影片。内容经过精心设计以触发情绪反应——高报酬、低风险、快速致富——而熟悉的面孔让人跳过批判性思考。
多平台攻击策略已超越社群媒体动态的范畴。Bitdefender在8月1日的报告中详述诈骗者如何利用Reddit广告中的假新闻网站,打造出完整的骗局生态系。用户点击广告,进入设计专业的假新闻网站,随即看到一位受信任人物背书该计画的嵌入式深度伪造影片。每一层都增添了表面的可信度。
驱动诈欺浪潮的同一项技术,也正在重塑娱乐产业的样貌。AI生成的网红「Granny Spills」——由艾瑞克·苏雷兹(Eric Suerez)与亚当·瓦瑟斯坦(Adam Vaserstein)使用Google的Veo 3创作——在一个月内于Instagram吸引100万名追踪者。由卡梅隆-詹姆斯·威尔森(Cameron-James Wilson)创造数位模特儿Shudu,也已累积了大量真人追随者。这些角色并不掩饰自己的数位出身,但观众仍将他们视为真人般互动。
这种模糊界限也延伸到音乐领域。AI生成歌曲去年首度登上告示牌排行榜,促使法国串流服务Deezer打造合成音讯侦测器。Deezer扫描一名用户的音乐库,结果显示1%为AI生成内容——这个数字足以让任何人开始怀疑自己的音乐品味。
诈欺浪潮正带动侦测与身分保护服务的需求。Bitdefender等资安公司正扩大其AI侦测能力,而身分保护服务也因消费者寻求保障自身数位肖像而出现成长。对投资人而言,关键在于哪些公司能够建立可规模化且可靠的侦测系统——这是一项尚未获得解决的技术挑战。从事数位鉴识数十年的法里德表示,连专家都感到吃力:「我以此为业,我很擅长这件事,但它真的很难。」
本文仅供参考,不构成投资建议。