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摘要
最新研究揭示，大型语言模型正逐步自动化情感诈骗中原本依赖人工的环节，尤其在建立信任的初期阶段。该阶段主要通过重复性文本对话实现，而语言模型恰好具备高效生成自然、连贯对话的能力，使其成为诈骗者实施脚本化操作的理想工具。研究表明，此类技术的应用显著提升了诈骗流程的效率与隐蔽性，增加了识别和防范的难度。随着人工智能技术的普及，自动化情感诈骗可能成为网络安全领域的新挑战，亟需技术与监管层面的协同应对。
关键词
语言模型, 情感诈骗, 自动化, 信任建立, 文本对话
语言模型是人工智能领域中用于理解和生成自然语言的核心技术，其目标是预测文本序列中下一个词或字符的概率分布。从早期的n-gram统计模型到基于神经网络的循环结构，语言模型经历了显著的技术跃迁。近年来，随着深度学习的发展，尤其是Transformer架构的提出，语言模型逐步演变为能够处理长距离依赖、捕捉语义上下文的强大系统。这一演化使得模型不仅能生成语法正确的句子，还能在特定语境下输出具有逻辑性和情感色彩的文本。正是这种能力的提升，为语言模型在复杂人际交互场景中的应用提供了可能，包括那些被滥用至非道德用途的领域，如情感诈骗中的初期对话构建。
大型语言模型以其庞大的参数规模、强大的上下文理解能力和高度自然的语言生成水平著称。这类模型通常基于海量文本数据进行训练，能够模拟人类写作风格，维持多轮对话的一致性，并根据用户反馈动态调整回应策略。其核心技术优势在于对重复性文本任务的高度适应性——这恰好契合情感诈骗中建立信任阶段所需的持续、个性化且看似真诚的互动模式。研究指出，诈骗流程中原本需人工投入大量时间与情绪劳动的环节，如今可通过语言模型实现自动化运行，大幅降低实施门槛并提高欺骗效率。该技术的隐蔽性进一步加剧了风险，因其生成内容难以被普通用户直观识别为机器所为。
在合法领域，大型语言模型广泛应用于客服自动化、内容创作辅助和语言翻译等场景，展现出卓越的文本处理能力。然而，其高效生成自然对话的能力也被恶意利用于非法活动。最新研究揭示，在情感诈骗过程中，建立信任的关键初期阶段主要依赖于重复性的文本对话，而这一过程正越来越多地由语言模型承担。通过脚本化指令驱动，模型可批量生成带有情感共鸣特征的消息，模拟关心、共情甚至爱意，从而诱导受害者逐步放松警惕。这种自动化手段不仅提升了诈骗的规模化潜力，也增强了其迷惑性，使受骗者更难察觉交流对象的真实性。随着技术普及，此类应用已成为网络安全领域不可忽视的新威胁。
情感诈骗是一种以建立虚假情感关系为核心手段的网络欺诈行为，其本质在于利用人类的情感需求——如孤独、渴望被爱或寻求陪伴——作为突破口，逐步诱导受害者产生信任并最终实施金钱或其他形式的剥削。最新研究揭示，这一诈骗模式的初期阶段高度依赖重复性、情绪化的文本对话，而这一特点恰好与大型语言模型的能力高度匹配。通过预设脚本与情境指令，语言模型能够自动生成看似真诚、富有共情色彩的回应，在无需人工实时干预的情况下模拟亲密关系中的交流模式。这种自动化机制不仅降低了诈骗实施的技术门槛，也使得单个诈骗流程可被快速复制与规模化部署。由于模型生成的文本具备语法连贯性与语义合理性，受骗者往往难以察觉对话对象并非真实人类，从而在不知不觉中陷入精心编织的情感陷阱。
在情感诈骗中，信任的建立是整个骗局得以持续发展的关键环节。研究表明，诈骗者通常不会在初期直接提出经济要求，而是通过长时间、高频次的情感互动逐步削弱受害者的心理防线。这一过程往往持续数周甚至数月，期间充斥着表达关心、分享“个人经历”以及回应对方情绪的内容，旨在营造一种亲密无间的错觉。正是这一阶段，大型语言模型展现出极强的适配性——其能够基于上下文维持一致的人设，记忆过往对话细节，并生成符合角色设定的情感化回应。这种能力使得机器驱动的对话不再是冷冰冰的自动回复，而更像是一个有温度、有情感的真实个体在倾诉与倾听。随着信任的逐步累积，受害者对信息真实性的质疑也随之减弱，为后续的诈骗行为铺平道路。
文本对话构成了情感诈骗中最核心的交互媒介，尤其是在建立初步联系和维系关系的过程中发挥着不可替代的作用。最新研究指出，该类诈骗的早期阶段主要依赖于重复性的文字交流，而这正是大型语言模型最擅长的任务类型之一。模型可通过自动化系统批量发起私信、回应情绪波动、制造共鸣场景，例如伪装成海外军人、成功商人或遭遇困境的恋人，借此激发同情心或浪漫幻想。这些由语言模型生成的对话不仅语言自然，还能根据反馈动态调整语气与策略，使交流显得更加个性化和真实。由于此类对话发生在私密聊天环境中，缺乏第三方监督，加之语言模型具备维持多轮对话一致性的能力，进一步增强了欺骗的持久性与可信度。因此，文本对话已不再仅仅是沟通工具，更成为自动化情感操控的技术载体。
大型语言模型正被悄然嵌入情感诈骗的初始阶段，成为构建虚假亲密关系的核心工具。最新研究揭示，这一过程的关键在于建立信任，而该环节高度依赖重复性、情绪化的文本对话——这正是语言模型最擅长的任务类型之一。通过预设指令与角色设定，语言模型能够自动生成具有共情色彩的回应，模拟关心、理解甚至爱意，从而在无需人工实时参与的情况下维持多轮对话。这些由模型驱动的交流不仅语法通顺、语义连贯，还能根据用户反馈动态调整语气和策略，使受骗者难以察觉其非人类本质。尤其在私密聊天环境中，缺乏第三方监督的情况下，这种自动化对话展现出极强的迷惑性。研究表明，诈骗流程中原本需要大量人力投入的情感劳动，如今可由语言模型高效替代，显著降低了实施门槛，并提升了欺骗的规模化潜力。随着技术普及，语言模型在情感诈骗中的应用已从辅助手段演变为关键推手，使得虚假情感关系的生成变得更加系统化与隐蔽化。
情感诈骗的运作正逐步走向高度脚本化，而大型语言模型的介入使其流程更加标准化与可复制。研究指出，诈骗者利用语言模型预设固定的人设模板，如“海外军人”“成功商人”或“遭遇困境的恋人”，并通过自动化系统批量发起私信、回应情绪波动、制造共鸣场景。这些脚本不仅包含特定的语言风格与情感表达模式，还能基于上下文记忆过往对话细节，维持角色一致性，从而增强可信度。整个流程中，建立信任的初期阶段完全依赖于重复性的文本对话，而这恰好与语言模型的能力高度匹配。模型可在无人值守状态下同时运行多个骗局，持续输出个性化且看似真诚的消息，诱导受害者逐步放松警惕。由于此类对话具备逻辑连贯性与情感渲染力，受骗者往往在长时间互动后产生真实的情感依附。这种脚本化操作不仅提高了诈骗效率，也使得单个骗局可被迅速复制至成百上千个目标，形成规模化攻击。随着人工智能技术的普及，这类自动化流程可能进一步演化为即插即用的犯罪工具包，带来更严峻的网络安全挑战。
目前已有研究揭示，部分跨境网络诈骗团伙已开始将大型语言模型集成至其作案系统中，用于自动化执行情感诈骗的前期沟通环节。这些案例显示，诈骗者通过部署语言模型驱动的聊天机器人，在社交平台和 dating 应用上批量创建虚假账号，并主动接触潜在受害者。机器人依据预设脚本展开对话，内容涵盖日常问候、生活分享、情感倾诉等，旨在营造真实人际互动的假象。例如，有案例中模型伪装成“驻外维和士兵”，以信号不稳定为由解释视频通话的缺失，同时通过文字传递孤独感与责任感，激发对方同情与好感。整个过程中，语言模型能根据受害者的回应自动调整叙事节奏与情感强度，维持长达数周的稳定互动。由于生成内容自然流畅，且具备上下文记忆能力，受害者普遍未能识别其机器本质。研究强调，此类自动化实践尚未广泛进入公众视野，但其技术可行性已被证实，且具备快速扩散的风险。随着模型开源与使用门槛降低，未来类似案例或将呈指数级增长，构成对个人隐私与财产安全的新威胁。
大型语言模型在情感诈骗中的滥用，暴露出人工智能技术在安全防护机制上的显著短板。其核心挑战在于，当前多数语言模型生成的文本已具备高度自然的语言特征，包括语法正确性、语义连贯性以及情感色彩的模拟能力，使得由机器驱动的对话难以被普通用户识别为非人类行为。尤其是在私密聊天环境中，缺乏第三方监督和实时内容审核的情况下，这种隐蔽性进一步放大了风险。研究指出，诈骗流程中原本需要人工投入大量时间与情绪劳动的环节，如今可通过语言模型实现自动化运行，大幅降低实施门槛并提高欺骗效率。面对这一趋势，技术层面的应对亟需从检测与溯源两个方向突破。一方面，开发专门用于识别AI生成文本的检测工具成为关键，这类工具需基于语言模型输出的独特统计特征进行建模；另一方面，推动模型部署方实施更严格的访问控制与使用日志记录机制，有助于在事后追踪恶意应用路径。然而，由于相关技术正逐步开源且使用门槛不断降低，防御体系的构建必须超越单一技术手段，转向系统化、协同化的架构设计。
随着大型语言模型被用于自动化情感诈骗，法律与伦理框架面临前所未有的考验。此类诈骗利用人类对亲密关系的情感需求作为突破口，通过脚本化指令驱动模型生成带有共情色彩的回应，诱导受害者逐步放松警惕，最终实现金钱剥削。这一过程不仅侵犯了个体的财产权益，更严重损害其心理健康与社会信任基础。然而，现行法律法规尚未充分覆盖由AI参与的非接触式情感操控行为，尤其在跨境、匿名化操作的背景下，责任主体认定困难，执法协作机制滞后。研究强调，此类自动化实践虽尚未广泛进入公众视野，但其技术可行性已被证实，且具备快速扩散的风险。因此，亟需建立针对AI滥用的专项立法，明确模型开发者、平台运营者与使用者的法律责任边界。同时，在伦理层面应强化人工智能研发中的“防滥用”原则，要求企业在模型发布前评估潜在的社会风险，并设置必要的使用限制。唯有通过法律规制与伦理引导双轨并行，才能有效遏制技术异化带来的新型社会威胁。
在自动化情感诈骗日益隐蔽化的背景下，提升公众的认知水平与防范能力成为最直接且有效的防线。研究表明，该类诈骗的初期阶段主要依赖于重复性的文本对话，而这一过程正越来越多地由语言模型承担。通过预设脚本与情境指令，模型可批量生成带有情感共鸣特征的消息，模拟关心、共情甚至爱意，从而诱导受害者逐步放松警惕。由于这些对话发生在社交平台和dating应用等私密环境中，且内容自然流畅、具备上下文记忆能力，普通用户极难察觉交流对象的非人类本质。例如，已有案例显示，诈骗者利用语言模型伪装成“驻外维和士兵”，以信号不稳定为由解释视频通话的缺失，同时通过文字传递孤独感与责任感，激发对方同情与好感。此类精心设计的情感叙事往往持续数周甚至数月，使受害者在长时间互动后产生真实的情感依附。因此，公众教育必须聚焦于识别高风险交流模式，如回避音视频验证、频繁诉诸情感共鸣、早期提及财务困境等。同时，社交媒体平台应加强用户提示机制，在检测到疑似自动化行为时及时发出预警，帮助用户建立心理防线。
最新研究揭示，大型语言模型正逐步自动化情感诈骗中原本依赖人工的环节，尤其在建立信任的初期阶段。该阶段主要通过重复性文本对话实现，而语言模型具备高效生成自然、连贯对话的能力，使其成为诈骗流程脚本化的关键技术工具。研究表明，此类技术的应用显著提升了诈骗的效率与隐蔽性，增加了识别和防范的难度。随着人工智能技术的普及，自动化情感诈骗可能成为网络安全领域的新挑战，亟需在技术检测、法律规制与公众教育层面协同应对，以遏制其潜在扩散风险。