【文/观察者网 李焕宇】

“你好，这里是XXX公安局，你名下的账户涉及一起洗钱案，请配合我们调查.......”

“你好，你的银行卡在XXX刷卡消费7888元等，如有疑问，可致电XXXX......”

“你好，这里是XXX客服，你有一份快递丢失，需要配合完成理赔......”

近年来，随着人们的生活加速向线上转移，电信诈骗日渐猖獗。公安部数据显示，去年前三季度，全国共破获电信网络诈骗案件26.2万起，抓获犯罪嫌疑人37.3万名，同比上升41.1%和116.4%。

不仅如此，随着人工智能（AI）、区块链、虚拟货币等新技术的应用，电信诈骗正让人“防不胜防”。比如骗子完全可以用人工智能对人脸、声音等个人隐私敏感信息进行深度伪造，轻松骗取受害人信任。

正因如此，政府、机构、以及各类公司都在积极探索在反诈领域也用上这些新技术，AI反诈更是备受关注。包括蚂蚁集团、中国电信等公司都已将AI投入反诈实战。但这也带出了另一个问题，如何确保这些反诈AI值得信任？

电信诈骗，全球难题

目前，电信诈骗已成为全球性的打击治理难题。

粤港澳大湾区数字经济研究院指出，世界主要发达国家的电信网络诈骗案呈迅猛增态势。一方面，在新冠疫情背景下，人们生产生活加速向网上转移，加剧了案件高发；另一方面，如今电诈黑色产业链组织架构成熟，并且深度隐匿、全网流窜。他们借助区块链、虚拟货币、AI智能、GOIP、远程操控、共享屏幕等新技术新业态，不断更新升级犯罪工具， 跨国有组织特征日趋明显。

我国同样如此。中国信息通信研究院在《新形势下电信网络诈骗治理研究报告》中称，电信网络诈骗日益呈现技术对抗性强、诈骗手法翻新快、诈骗目标年轻化等新特点新趋势。电信网络诈骗正从电话诈骗转向互联网诈骗，由“随机诈骗”走向“精准诈骗”，变得更具针对性和指向性，欺骗性、迷惑性进一步增强。

层出不穷的诈骗手段

技术“进步”带来的麻烦尤其突出。《法治日报》9月7日报道称，例如在编写、发布诈骗引流信息时，诈骗团伙已开始使用自动化脚本执行工具，这大大提高了诈骗信息发布的效率；在与被害人批量沟通时，诈骗团伙会利用AI机器人进行智能聊天，使用云手机、虚拟机和群控设备等方式降低人工成本。于是，电诈成本越来越低，作案手法越来越隐蔽，执法成本也越来越高。

不断“进化”着的电信诈骗已经引起了国家层面的重视。2021年，新华网曾在报道中明确指出——“电信网络诈骗现已成为发展最快、严重影响人民群众安全感的刑事犯罪之一，严重影响社会的长治久安，人民生活的安定幸福。”

同年，《反电信网络诈骗法（草案）》进行意见征集。到了今年的9月2日，十三届全国人大常委会第三十六次会议表决通过《反电信网络诈骗法》，该法明确规定，电信业务经营者、银行业金融机构和非银行支付机构、互联网服务提供者承担安全主体责任，建立反电信网络诈骗内部风险防控机制和安全责任制度。

对于不断利用新科技武装自己的电信诈骗，该法同样要求各方拿出技术上的“武器”。法律规定，国务院公安部门、金融管理部门、电信主管部门和国家网信部门等应当统筹负责本行业领域反制技术措施建设，推进涉电信网络诈骗样本信息数据共享，可以说是在法律层面肯定了技术防诈的路线。

AI反诈，用魔法打败魔法

在《反电信网络诈骗法》颁布之前，公安部、工信部、中国人民银行等部门就已经推出了包括国家反诈中心App、96110预警劝阻专线、12381涉诈预警劝阻短信系统、云闪付App“一键查卡”等在内的各种“防诈利器”。

数据显示，2021年，公安机关利用反诈技术共紧急止付群众被骗款达3291亿元；工信部12381涉诈预警劝阻短信系统首次实现对潜在被骗用户的短信实时预警，劝阻准确率达60%以上。

企业同样在积极跟进。面对不断“进化”的电信诈骗，他们以人工智能为发力点，尝试“用魔法打败魔法”，即用反诈的人工智能来对抗诈骗的人工智能。

像中科院声学所团队创立的声智科技开发了AI反诈外呼数字人，每天能拨出去六七万通劝阻电话；搜索巨头百度推出基于AI技术的深伪检测平台，对于各种人脸识别、语音识别有99%以上的准确率。

移动支付巨头支付宝最近也有大动作。在本月的世界人工智能大会上，蚂蚁集团的“智能风险感知与响应联合反诈系统”拿下大会最高奖项。蚂蚁方面的人员向观察者网表示，他们这套系统每天会用电话、弹窗提示、防诈骗答题等方法联系到40万被认为是电诈受害者的用户，牵扯的金额达2千万，其中有8万用户会收到系统拨出的AI电话，这种AI电话有着20%-30%的完播率，收到电话后，七八成的人会放弃当前的转账、付款行为，如果是老年人，放弃转账的几率可以提升到90%。

这套反诈系统目前已应用于支付宝及其合作伙伴。根据蚂蚁集团发布《2021反诈骗治理年度报告》，过去一年，支付宝平台内诈骗案件量及欺诈资损下降约4成，其中“注销校园贷”等新兴骗局治理效果显著，资损下降85%；AI系统已能自动识别50余种诈骗手法，通过技术支持，向公安机关移交高危预警线索79万条，协助全国一线反诈民警劝阻保护潜在被骗资金9.9亿元。

反诈AI可信吗？

但是，将AI投入反诈“战场”也带来了另一个问题——如何确保这个AI可信？

通常来讲，评估AI是否可信有四点，即稳定性（也叫鲁棒性）、可解释性、隐私保护和公平性。在月初世界人工智能大会的可信AI论坛上，京东探索研究院院长陶大程对此做了简单的介绍，稳定性强调的是AI系统要能够对抗各类环境噪声以及外部的攻击；可解释性指的是AI系统的预测决策是否透明，能否被人们总结出来；隐私保护考虑的是AI系统在运作的同时能否有效保护用户隐私不会被泄露；公平性则是指AI在不断区分、评判各种事物的时候是否会形成对某种标签甚至是人的歧视。

主办方供图

在反欺诈这种场景下，AI想让自己可信无疑更加复杂。

清华大学网络研究院特别研究员邱寒在一篇文章中指出，仅仅从支付操作本身，很难区分出是否被骗，因为支付操作往往是账户本人在操作；另外，诈骗和反诈骗是一个斗智斗勇的过程，如果碰上骗子们量身定制的“剧本洗脑”，即使能够识别与拦截单笔交易支付，受骗方往往会选择换其他的方式继续转账；不仅如此，虚拟货币、远程操控、云语音呼叫等一系列新技术的加入，往往会使反诈超越AI范畴，成为一场全方位的技术对决。

蚂蚁集团风控总监王维强给出了评判一个AI模型可信性的三个标准——首先看它的打扰率和准确率，即不能把正常用户判断为风险用户，把他们正常的交易行为给否掉；其次看它的鲁棒性，也就是抗打击能力，因为骗子在诈骗过程中会不断变换手法，所以一个可信AI的识别率必须要保持一个比较高的精准度；最后就是可解释性，因为只有AI的决策能够被大家理解，那些风险用户们才会愿意同AI系统进行沟通，从而为接下来的“唤醒”做准备。

王维强

在本届可信AI论坛上，王维强再次强调了可解释性的重要性，并表示除了让人更好地理解模型，让模型更好地理解人也是条不错的技术路径。除此之外，他还提到蚂蚁正在尝试探索让AI去学习一些逻辑，从而对用户的交流做出一些判断。另外，作为一家已经将可信AI投入应用的企业，王维强表示除了鲁棒性、可解释性、隐私保护和公平性，在实际应用落地的过程中可信AI同样离不开数据、平台和运营。

公开信息显示，蚂蚁集团自2015年起投入可信AI技术的研究，从2016年起搭建“可信AI”技术框架，并在同一年全面启动了人工智能风控防御战略。在本届大会上，蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官韦韬表示：“只有人工智能技术的发展和安全达到有机融合，才能以高水平安全助力高质量发展。从蚂蚁的实践来看，推动AI智能+专家智能的融合协同，是实现人工智能在高安全对抗领域实现安全可信的关键路径，”

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