「志玲姐姐」打了N通騷擾電話 我該不該「十動然拒」

• 2019 年 12 月 28 日
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最近接到了好多騷擾電話，雷鋒網編輯不勝其擾，直到同事說他有一個絕招。

“他一騷擾你，你就把工信部、工商局、網信辦。。。等你所有能想到的相關政府機構名稱抬出來嚇唬他，說要投訴。”

這個辦法聽上去很機智，不愧是我的同事。

呵呵，萬萬沒想到，我後面接到的幾通騷擾電話都來自沒有感情的機械人。

“您好，向您推薦一個男科醫院 XXX 。。。”

這也就算了，最誇張的是，我一天之內接到了至少4次來自同一個聲音的電話。

是不是現在電話機械人都在搞批發？

騷擾電話的 AI 時代

他們真的在“搞批發”。

這種沒有感情的電話機械人摧殘了多少人？

艾媒諮詢的一份調研顯示，2019 年以來，43% 的網民感知到騷擾電話的頻率明顯增多。獵豹用戶研究中心發佈的《 2019 年 AI 電話機械人防騷擾產品調研報告》也顯示，81% 的用戶表示自己正在忍受着電話騷擾，3 成用戶感知到每天都有騷擾電話呼入。

2019年，3.15 晚會上披露了一條“機械人撥打騷擾電話+逃避監管的特殊方法+惡意收集的隱私大數據”的灰色產業，一條龍服務十分酸爽。

在這條產業鏈中，垃圾電話基本都由機械人撥出，機械人的對話語調幾乎能以假亂真。

每個機械人售價在 3000 元左右，據其中一家研發公司中科智聯的工作人員介紹，每個機械人一天能呼出 1000 個電話左右，相比人工，他們效率驚人。

為了逃避監管，機械人研發公司還用上了更改顯示來電號碼的方式，即使用戶將騷擾電話向監管部門舉報，監管部門也很難追查到真正的騷擾者。而這些號碼的獲取同樣廉價且高效，這些營銷公司使用的探針盒子可在用戶的手機搜索 WiFi 信號時捕獲對方 MAC 地址，再與後台大數據進行匹配，從而轉換成手機號碼，有的產品甚至能對用戶進行精準畫像。

但這並不是中國騷擾電話黑灰產的獨門秘籍，美利堅的朋友們也扛不住。

11 月，美國人一共接到了創紀錄的 57 億個垃圾電話呼叫。以美國 3.27 億的人口計算，每個美國人在 11 月平均接到了至少 17 個垃圾電話。

據美國政府部門估計，僅在處理自動電話上浪費的時間，每年就會給美國人帶來 30 億美元的損失。經典般實踐了“時間就是金錢”，首富先生低頭撿錢浪費更多錢的段子終於有了現實佐證。

而《消費者報告》則報道稱，現在 70% 的美國人已不再接聽陌生號碼的電話。

截止目前，美國的用戶已經收到了大約 490 億個垃圾電話，比 2018 年全年還要多。YouMail 的首席執行官 Alex Quilici 則表示到 12 月底，美國消費者可能會收到近 600 億個垃圾電話。

除了騷擾電話令人不厭其煩外，還催生了新的騙局。

《消費者報告》顯示，目前垃圾電話騙局造成的直接損失約為 2.852 億美元。

萬萬沒想到，現在的騙子已經把 AI 這門技術運用的爐火純青，他們不僅可以分析你的個人特點和愛好，  對症下藥，還可以以假亂真，讓你完全不知道騙你的究竟是誰。

正義網曾經報道過的一個貸款詐騙案件，詐騙團伙專門購買了一款 AI 機械人，將非法獲得的手機號碼和詐騙話術導入機械人，然後讓機械人不間斷的撥打電話，尋找目標，他們則坐等受害者上鉤。

再比如前不久 AI 偽裝員工老闆，成功敲走了 22 萬歐元…….

糟心的是，騙子可不止有一種騙術。

第一種，聲音合成，也是目前發生頻率最高的AI詐騙方式。通過騷擾電話的方式，錄音提取某人的聲音，並對素材進行合成，用偽造的聲音實施詐騙。 

第二種：AI換臉，視頻通話的可信度明顯高於語音和電話，利用AI換臉，騙子可以偽裝成任何人。 

第三種：通過AI技術篩選受騙人群，獲取受騙者的聊天習慣、生活特性等。分析公眾發佈在網上的各類信息，根據所要實施的騙術對人群進行篩選，從而選出目標人群。例如實施情感詐騙時，可以篩選出經常發佈感情信息的人群；實施金融詐騙時，可以篩選出經常搜集投資信息的人群。 

只能說AI干起缺德買賣，比一般人更沒有後顧之憂。

AI 機械人本無罪

要說 AI 機械人缺德，這鍋背的屬實有點委屈。

其實，讓 AI 機械人變壞的原因不外乎兩種，一種是不斷更新的技術，一種則是“不懷好意”的商家。

先來看下技術。

AI 電話實際上一套電話機械人系統，背後的技術支撐就是 AI 技術的一大分支領域：自然語言處理，通過語音合成的方式模仿真人有效回應，以假亂真。

語音合成讓計算機學會了文字和其對應發音，還做到了不同情況下的發音、整條句子應該有的抑揚頓挫以及各種語氣中的發音方式。再加上大規模真人發音學習、設定好的語氣詞以及環境噪音，使得電話另一端的聲音彷彿真的是從口腔中發出來的，少了許多早期語音合成的機械感。

舉個例子，你說你媽能聽不出你的聲音嗎？這問題簡直就是個笑話。然而事實卻是，在很多時候還真就聽不出來！

來自 Buzzfeed 的一位科技記者受到前密西根大學社交媒體責任中心 CTO Aviv Ovadya 言論的影響，做了一件現在想想都非常後怕的事情。

他使用一款免費的語音合成軟件，模仿了自己的聲音，然後打電話給他媽，結果他媽愣是沒聽出來。

這幸虧還是自己好奇試了下，如果是其他人，後果不敢想像啊。所以如果騷擾電話不再是操着南方口音說自己是東北黑社會，而是模仿你的聲音說自己遭遇綁架……

這結果，雷鋒網編輯不敢想。

最讓人佩服的還是語義分析，早期的 AI 機械人只能針對關鍵文字做機械化的處理，近幾年，他們已經進化到可以理解句子中更多部分的意思，並且可以根據你的回應給出回復。讓人細思極恐的是，有廠商聲稱已經實現了情緒的準確識別。

比如某教育機構曾推出過一款智能學習系統，宣稱可以做到眼動識別和情緒識別。據說可通過攝像頭實時採集學生視頻數據、人臉情緒識別、語氣語調以及對話內容分析，“讀”出孩子的學習情緒；同時藉助監控眼球位置，系統精準識別屏幕另一端的學生是否精神集中。

更為神奇的是，他們可以將學生的學習狀態數據化，然後分析出學生“沒聽”還是“沒聽懂”，並將數據的分析細化到知識點，結合該名學生的課後練習數據，從而實現顆粒度更細的個性化學習報告。

這是什麼災難型上課體驗，這屆孩子太難了。

當然，每一個電話機械人公司都會說，我們只是提供一個工具而已，我們的甲方的業務是完全合法正規的

我們只是提升了原有的工作效率，只不過要區別的是誰用。

確實，電話機械人這個工具本身沒有問題，尤其是對於重客服的OTA網站來說，電話機械人如果能去取代呼叫中心，可以省下一筆巨大的人力支出，但是“有利可圖”的商家就不一樣了。

為了吸引到客戶，這些廠商更是使出了渾身解數：有的掌握核心技術在對話真實準確上有優勢，有的連帶電話號和短訊通道一併提供少了二次付費的麻煩，還有的不僅會幫你收集好所有通話記錄，更會對通話內容進行分類整理。

除此之外，低成本、高回報也讓 AI 騷擾電話成為了“慣犯”。

與人工相比，AI 電話機械人可以長時間保持工作熱情，成本低，銷售效率高。使用機械人座席能節約 80% 的用工成本。獲得“拓客神器”可以用“買”或者加盟的方式，三千塊錢四台可以用一年，5 萬元即可買斷系統無限開設機械人，且無時間限制。

有該系統的銷售人員透露，AI 電話的主要功能是篩選意向客戶，可通過錄音對客戶分級，備受貸款、股票行業的青睞。“做貸款出的‘活兒’最多，一天大概能推薦出 50 個左右的高意向客戶。”

這樣算下來，這簡直就是一門穩賺不賠的生意啊，也難怪有那麼多人想用它來變現。

AI 機械人亂象有辦法根治嗎？

作為受害者的我們當然也不能坐以待斃，所以得想個辦法治治他們。

怎麼治呢？

每當這個時候，政府總要出來為大家撐腰。

國內方面，工信部、網信辦等十三部門聯合整治騷擾電話，重點對商業營銷類、惡意騷擾類和違法犯罪類騷擾電話進行整治，合力斬斷騷擾電話利益鏈。

國外方面，近期美國國會通過了《機械人電話濫用犯罪執法威懾法案》。這項法案規定，用 AI 自動打騷擾電話會被處以每通電話最高 10000 美元，也就是 7 萬人民幣的罰款。

法案在美國眾議院以壓倒性多數批准，之後在參議院一致投票通過，只等下周特朗普簽字，它就會正式成為美國法律。

這項法案去年年底開始推進。在此之前，美國對 AI 打騷擾電話的處罰並不如此嚴厲，每通電話最多只罰 1500 美元，也就是大約 10500 人民幣。

另外，美國聯邦通信委員會（ FCC ）也在今年 5 月批准了通信運營商可以切斷 AI 騷擾電話，防止其對用戶造成不良影響。

不過，說實話，罰錢確實是個行之有效的好辦法，但是，僅僅靠政府撐腰恐怕還是管不住，還需要技術  出手。

比如，安全公司賽門鐵克，提出了採用區塊鏈技術和 IP 語音（ VoIP ）呼叫的方法，用來辨別來電者的真實性，從而減少哪些模擬來自上級的詐騙電話。 

卡迪夫大學和查爾斯三世大學的科學家通過 NLP 技術來判斷書面謊言，通過一個名為 VeriPol 的工具來識別語句中的各種特徵，判斷出報告是否真實。對於一些偽裝真人發出的詐騙郵件或書面文件，更強大的AI 模型顯然能起到很好的反制的作用。 當然，在不明確技術泛濫後果的前提下，合理地釋放技術成果也成為一些科技企業的選擇。

比如 OpenAI 前段時間推出的性能更高的無監督語言模型 GPT-2 ，就沒有按照行業慣例進行開源，只發佈了簡化版，不發佈數據集、訓練代碼以及模型權重，目的就是避免AI被人惡意利用。 

國內一些科技企業也在想辦法對 AI 騷擾電話“以其人之道還治其人之身”。

比如，阿里 AI 實驗室在今年 315 晚會之後不久就推出了一款名為“二哈”的 AI 工具，目的就是應對騷擾電話。

當用戶接到騷擾來電時，用戶可以直接轉接給機械人接聽，讓機械人來對付機械人，這招屬實高明，網友也表示大力支持，畢竟 AI 惹出的事還是 AI 解決比較靠譜。

除此之外，幾乎所有的智能手機上找到騷擾攔截功能，如果你使用了一台國產安卓陣營廠商的手機，能用上包括智能分類、來電標記、黑白名單等多樣的攔截方式，就算是 iPhone 用戶，也可以使用呼叫轉移等方式讓騷擾電話消停一會。

魔高一尺道高一丈，光有攔截還不夠，總會有處於標記庫之外的號碼嘗試呼入，往往就只能接聽再決定要不要掛。不過這個時候，電話另一頭是真人還是 AI 電話機械人已經不重要了，大多數人最終都會選擇拒接。

那問題來了，政策也好，用 AI 反制也好，能徹底根治 AI 騷擾電話嗎？

愛加密研究院院長程智力給了一個比較令人信服的解釋：“單靠政策或者 AI 反攻是不能完全遏制的，政策必須配合相關的行動才能更有效。因為在攻防過程中，防守是相對被動的一方，只有有了攻擊的行為，我們才能採取一定的手段去防守，所以對防來說，我們要進行特徵的總結，就是說要了解它的攻擊目標和攻擊目的，我們應該怎麼去防護，總結出一些脫離場景，脫離特徵以外的通用的防護的模型和手段，做相關的大數據庫去對抗。所以單獨依靠 AI 去對抗 AI 不一定能起到藥到病除的效果，一定要配合相關的政策去打擊，雙管齊下，才能治標治本。”

對於普通人來說，要有反甄別的能力，盡量不接來路不明的電話，盡量少註冊、不註冊需要或者需求不高的網絡賬號，盡量少填寫、不填寫不必要的個人信息，以防個人信息泄露，還是要從根源上杜絕貪婪的心理，並且時刻保持警醒、提高警惕、提高個人防範意識，知道自己才是個人資產安全的第一責任人。

本質上來說，AI 只是一項技術，只是一個工具。工具本身並不具備所謂的善良、邪惡屬性。同樣一把水果刀，可以用來開快遞，也可以用來開送快遞的人。當我們在討論一個工具的善惡屬性的時候，其實我們討論的是背後的人性。

AI 沒有善惡的概念，人才有。