澳大利亚技术公司 Apate 正在全球部署大量 AI 机器人角色，伪装成容易受骗的诈骗目标，通过电话、社交媒体和消息平台与诈骗分子持续周旋，每月消耗对方数以百万小时计的作案时间。
这家公司甚至把一个颇具戏剧性的指标列入月度考核：诈骗分子在与这些「装傻」机器人交流时，被激怒后爆粗口的次数。Apate 创始人 Dali Kaafar 对 Cointelegraph Magazine 表示：「我想，我们可能是全球唯一一家把诈骗分子说了多少次 F-word 作为 KPI 一部分来统计的公司。」
Kaafar 说，Apate 目前拥有接近 20 万个 AI 角色，能够进行具有说服力的电话对话，也能在社交媒体和消息平台上聊天。「我可以告诉你，按我们的说法，我们每天基本要接入数十万通电话，其他渠道上的对话量也差不多是数十万级别。」
按照 Apate 的逻辑，诈骗分子每被拖住 1 小时，就少了 1 小时去欺骗公众。Kaafar 表示，在截至 2025 年底前的 6 周里，Apate 的机器人仅为澳大利亚一家电信运营商 TPG 就参与了 60 万通诈骗电话。
他说：「本质上，我们浪费了诈骗分子超过 500 天的时间。这大致相当于减少了约 1300 万美元损失。」
除了拖住诈骗分子，Apate 还希望从对话中提取可执行情报，供银行和电信公司用于打击分布在澳大利亚、亚洲、非洲、英国和欧洲的诈骗网络。
从一通诈骗电话到规模化反钓系统
Kaafar 表示，这个想法起源于 2021 年 11 月。当时他在悉尼和家人野餐，接到一通诈骗电话。
他说，那次通话里，他为了拖住对方，假装自己是个很容易上当的人，和诈骗分子周旋了 44 分钟。按他的说法，这让妻子有些无奈，却把孩子们逗得很开心。
Kaafar 回忆说：「后来几乎成了一场给孩子们看的完整喜剧表演。」他还补充称，在这通电话里，他也了解到不少可能有用的信息，包括诈骗是怎么运作的，以及对方使用了哪些策略。
当时，Kaafar 在麦考瑞大学担任教授。他随后把这个想法拿去和几名研究 AI 与安全方向的博士生讨论。
他说：「我当时说，伙计们，肯定有更好的办法。我们来做一个真正把这整套流程自动化的系统，能大规模和诈骗分子互动，更重要的是，能从这些对话里提取各种情报。事情就是这么开始的。」
在几个月内，这个项目获得了澳大利亚国家情报办公室的资金支持，用于研究相关思路。到 2023 年，这个项目从大学分拆出来，成为 Apate。Kaafar 表示，公司现在与澳大利亚多数大型银行合作，同时也与英国、南非和东南亚的多家银行开展合作。
AI 反钓不只一家在做，但 Apate 规模更大
使用 AI 机器人反钓诈骗分子的公司并不只有 Apate，不过 Kaafar 说，他们的部署规模比多数同行更大。
英国电信运营商 O2 去年推出了 AI Granny 项目。这一项目通过一位会不停聊自己 28 只猫的「老奶奶」，长时间占用诈骗分子的通话时间。这项活动本身也承担了广告宣传功能，用来提醒公众注意诈骗电话风险。
如何制造足够逼真的 AI 受害者
Apate 刚推出时提供了 120 种不同角色，覆盖不同性别、年龄和性格类型。现在，这个数字已经扩大到 197,000 个角色。这些角色拥有可识别的语言习惯和口音，还会发出人们思考措辞时常见的停顿和语气声。
Kaafar 表示：「我们花了很多时间来打磨和构建这些 AI 机器人，让它们听起来就像你我，还有我们的邻居一样真实。」
这些 AI 模型接受过「数百又数百小时」真人反钓者与诈骗分子录音对话的训练，因此可以采用针对性的应对策略。
他说：「可以这么理解，它们知道自己面对的是坏人。它们会把对话引导得非常、非常真实，让外面的任何诈骗分子听起来都觉得像是真的，哪怕这个诈骗分子本来就对很多事情持怀疑态度。」
这些机器人还会被部署到 WhatsApp 和 Telegram 上，充当面向诈骗分子的蜜罐。Kaafar 说，虽然「诚实人不会被骗」这类老套说法并不成立，但诈骗分子对金钱的贪念依然可以被利用。
他说：「他们本质上就是网络犯罪分子。我们经常会忘记，他们是想骗走别人一生积蓄的网络犯罪分子。所以，贪婪这个因素，有时也会被我们的机器人利用。」
从诈骗对话里提取钱包地址和作案线索
在加密行业，Apate 正为「一家区块链分析领域的头部机构」提供服务。报道提到，这家公司可能是 Chainalysis，也可能不是，但文中未予确认。
Kaafar 说，这类客户关注的重点并不是单纯浪费诈骗分子的时间，而是获取情报，识别诈骗分子使用了哪些钱包和手法，从而追踪资金流向。
他说：「这些机器人在不同对话中互动时，会提取出新的加密钱包地址，规模达到数百、数千个。这些数据和情报，发生在损害真正出现之前。」
在 Kaafar 看来，诈骗已经是一门大生意，相关呼叫中心「几乎就是公司化组织」。
他说：「这些数据非常、非常重要，因为这实际上就是你真正需要高度关注的新账户或新钱包。因为这些……诈骗园区正是通过这些地方来归集他们骗到的钱或资金。」
他还表示：「可以把这理解为始终跑在诈骗分子战术前面。钱转出去之前，你知道得越多，情况就越有利。」
根据报道，2026 年 7 月，Apate 的机器人发现了一个中介市场。该市场在印度招揽经过验证的银行账户，并承诺对流经这些账户的诈骗所得支付最高 5% 的 USDT 佣金。
攻防双方都在用 AI
Kaafar 表示，诈骗分子也越来越多地使用 AI 机器人。按他的说法，用不了太久，AI 诈骗就会像垃圾邮件一样普遍。报道称，诈骗产业规模达到 1.24 万亿美元，因此这一行业有能力承担扩大运作所需的算力成本。
Apate 的研究显示，大约 20% 到 30% 的诈骗短信对话已经使用了 AI。不过，Kaafar 对「反诈机器人对抗诈骗机器人」的结果并不太担心。
他说，团队研究人员根据博弈论认为，负责防御的一方更占优势，因为防御型 AI 试图提取情报，而诈骗型 AI 则试图诱导对方执行某种动作。
Kaafar 说：「你甚至可以用数学证明，这对防御者更有利，因为从攻击者的 AI 模型中提取情报会变得更容易。」