标题都读通了吗？

今天周五，适合说点猎奇的。

诈骗电话，大家多少都接过，对方要么自称「帽子叔叔」，说你的银行账户涉嫌洗钱；要么冒充客服、海关工作人员，通知你有份快递被扣了。

听出不对，大多数人立刻挂断，顶多骂上两句，然后该干嘛干嘛，可有个人接完电话，却转头开发了一套AI。

这个人叫达利·卡法尔（Dali Kaafar），是澳大利亚麦考瑞大学网络安全领域的研究者。

在一次家庭野餐，他接到一通诈骗电话，听出了套路，却没挂，决定陪对方演一会儿，他装作不明白，一个问题接着一个问题地问，对方只能继续解释。

这通电话，聊了44分钟。

卡法尔一分钱没掏，骗子白忙了大半天，但他自己陪聊也花了44分钟，能不能做点什么？

于是，Apate AI（阿帕忒，取自希腊神话中欺骗女神的名字）诞生了。

Apate的工作很简单，伪装成普通潜在受害者，接诈骗来电、回复可疑短信和钓鱼邮件、点开钓鱼链接，甚至潜入社交群组引诱骗子展开对话。

它可以模拟不同年龄、性别、口音，掌握多门语言，耐心地跟骗子聊天，骗子遇到这么耐心的人就会说得多，说得多暴露得越多。

要转账？得给收款账户；要登录网站？得发链接；冒充银行？得露出正在使用的假身份。

每一次「解释」，都是一次情报泄露。

Apate可会从互动中提取账户、加密货币钱包地址、电话号码和诈骗手法等信息，供合作机构使用。

据Apate披露，旗下AI已经完成250万次和诈骗分子的对话，累计消耗诈骗分子相当于17年的作案时间。采集到的诈骗情报，交付给银行、电信运营商、政府机构等客户。

根据澳大利亚联邦银行的情报，使用Apate后诈骗损失下降76%，电信企业TPG将近59万通诈骗电话转接至这套AI卧底系统。

这听起来，的确是一个「以骗制骗」的爽文，我们太讨厌骗子了，看到有人「替天行道」让他们吃瘪，本能地觉得痛快。

但法律之所以是法律，恰恰因为它不能只靠直觉运行。

「以骗制骗」这个逻辑如果成立，它的边界在哪里？

如果Apate可以派AI去骗骗子，那么一个私家侦探能不能派AI去骗一个它认为在骗人的商家，然后收集证据卖给竞争者？

如果一个维权组织认为某家公司存在消费欺诈，能不能用类似手段去「钓鱼取证」？如果一家企业认为竞争对手在从事商业间谍活动，能不能部署AI去「反渗透」？

你可能会说，诈骗是犯罪，其他的不是，这个区分很重要。但问题是，谁来认定「诈骗」？

警察钓鱼执法需要内部审批、需要检方监督、需要在法庭上接受证据合法性的审查，Apate的AI在「钓鱼」时，面对的是同样的审查机制吗？

它收集的情报在用于银行的交易拦截时，需要经过怎样的法律审查？如果Apate的情报导致了一个人的账户被冻结，这个人有没有申诉的渠道？他知不知道自己的信息是如何被获取的？

这些问题，目前的公开信息中没有答案。

Apate肯定不会是孤例。AI反诈正在成为一个真实的产业，诈骗的全球年损失已经达到万亿级别。

在这个背景下，Apate这样的公司切入的是一个真实的需求缺口，银行和电信公司需要“从诈骗者内部获取的情报”，而传统的事后检测模型做不到这一点。

但需求真实，不意味着手段没有争议。

正如我之前写过的一篇文章，

技术的能力越强，法律框架的紧迫性就越高。

当然，骗子也不会坐以待毙。

他们同样可以使用AI批量生成话术、模仿声音、伪造身份，甚至部署自己的诈骗机器人。

说不定再过几年，一通诈骗电话的两端，都是不知疲倦的AI。

两个机器人一本正经地聊上三天三夜，一个拼命劝转账，一个拼命装糊涂，人类反而成了旁观者。

但眼下，Apate至少做成了一件让人痛快的事，而对于法律行业来说，比看骗子吃瘪更值得思考的是：

当AI已经能够主动发现骗局，我们能不能建立一套更有效的法律服务机制，把这些线索真正转化为风险预防、财产保护和权利救济？

毕竟，反诈的终点，不该只是教会每个人如何识破骗局。

还应该是当一个人真的遭遇诈骗时，有人能够接住后面的事。

用AI越多，反而越能体会到，有些事得有人一起做。

AI能帮你看懂一个市场，扎进去、办成事，还得有一群靠得住的人。

法律先生持续建设的全球服务网络，就是要把这群人组织起来：

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