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豚殺しプレートは大型 AI モデルによって騙され、価格は 520 元でした。詐欺師は防御を破りました。

May 03, 2023 pm 04:40 PM
ai モデル

「豚殺しプレート」というと、痒くて嫌な人が多いです。これは、インターネット上でよく見られる通信詐欺の一種です。詐欺師はペルソナやデートルーチンなどの「豚の餌」を用意し、ソーシャルプラットフォームを「豚小屋」と呼び、そこで「豚」と呼ぶ詐欺対象を探し、恋愛関係を築く、つまり「豚を育てる」。最後にお金をだまし取られるのですが、それは「豚を殺す」ことです。

詐欺師は海外にいるため、この種の詐欺は通常、見破るのが困難です。被害者の数十万、場合によっては数百万のお金がこのように無駄にされ、被害者は大きな精神的苦痛を受けます。ダメージ。 。

B ステーションアップの飼い主 @turling の猫は、最近彼の友人数人が豚を殺す皿に遭遇したと言いました。そこで彼は、「魔法を使って魔法を倒す」ことに決めました。Bilibili のコメントを使用して訓練された AI を使用して詐欺師とチャットし、AI がどのように詐欺師を出し抜くことができるかを確認します。結局、彼はお金を失わなかったばかりか、詐欺師から 520 元の赤い封筒を手に入れました。

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動画アドレス: https://www.bilibili.com/video/BV1qD4y1h7io/

著者は、詐欺師に餌を取らせるために、複数のソーシャル プラットフォームにアカウントを登録し、公安省と詐欺対策センターが公開した被害者の肖像画に基づいて、それらのアカウントを単一のものであると位置づけました。 、裕福で、教育を受け、行儀の良い女の子. ラベル。このような性格のため、彼は多くの個人的なメッセージを受け取りました。

##嘘つきを正確に特定し、誤って一般人に怪我をさせないようにするため、次の条件を満たす人のみが AI とのチャットに参加します。

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最終的に、5人の容疑者が「目立った」。著者はAIと容疑者の一人との会話を示しています。

初日の会話は主に「家族背景を探る」という内容で、容疑者とAIはお互いに自分の経済力を見せ合いました。この期間中、「北京マスター ジシアン」や「マスター、何をして生計を立てていますか?」などのミームを含む AI ミームが頻繁に登場しました。結局、容疑者は「会社の会議を主催する」という口実で、一生懸命取り繕い、会話を終わらせた。

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#翌日、容疑者は友人の輪で見つけた手がかりをもとに接近モードを開始しました。共犯者を見つけるために 話題は猫の育て方から『華麗なるギャツビー』、哲学まで多岐にわたりました。

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これらのトピックのほとんどについて、AI はそれをキャッチできますが、場合によっては、次のような欠陥が明らかになることがあります。 『華麗なるギャツビー』について語るとき、百科全書的な情報が機械的に与えられるからである。しかし、容疑者はこれらの欠陥を詳しく調べていないようだ。

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4日目、容疑者は関係を築こうとして話題を恋愛に変え始めた。このとき、爆発的なポイントが来ました。容疑者の言葉がキーワード「ただの理由」をトリガーしたため、AIは直接爆発的なジョークを投げました-「小さなヘイジ、鶏の足を見せていますか?」

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しかし、容疑者にはまだ何の疑いもありませんでした...

このように 3 週間チャットした後、容疑者は赤い封筒を渡すという大きな行動を思いつきました。それに応じて、AI は喜んで受け入れ、丁寧な言葉をいくつか言いました。

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しかし、容疑者が可哀想なふりをしてAIにケアしてもらいたいと考えたとき、AIの反応は少しナンセンスに思えました。 #####################################しかし容疑者はまだ不審にならず、AIがミームとチャットし続けている間、自分の個性を誇示し続けました。

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最終的に、容疑者は困っているふりをし始め、AIを騙して資金を投資させようとした。

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AIは金がないと主張する一方、容疑者もさまざまな手段を講じた。

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容疑者は、欺瞞が失敗したことを発見した後、警察による対応をより困難にするために、AI にチャット履歴を削除させようともしました。場合。

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最終的に、容疑者は防御を突破し、AIからの情報をすべて拒否し、会話は終了しました。

豚殺しプレートは大型 AI モデルによって騙され、価格は 520 元でした。詐欺師は防御を破りました。 もちろん、このような魔法による魔法の敗北はこれまでにも起こりました。以前は、Xiaomi 携帯電話の Xiao Ai が詐欺電話を​​受けるとしてよく検索されていました。MIUI には AI 通話機能が組み込まれています。通話設定オプションで嫌がらせ防止をオンにした後、嫌がらせ通話がイエロー ページと嫌がらせの電話がかかってくると、Xiaoai が自動的に電話の所有者が電話に応答するのを手伝い、場合によっては詐欺師と数分間チャットするのを手伝います。

この種の問題の究極の解決策は、嫌がらせの電話に AI を使用することのように見えますが、物事の発展は上昇スパイラルです。 AI、そしてAI戦闘が導入され、その後大型モデルが登場し、両者のやり取りはよりエキサイティングになりました。頻繁に話題になるこの AI は、大規模なモデルでもサポートされています。

嘘つきと競争するAIはどのようにして行うのでしょうか?

この AI は、Inspur 人工知能研究所が発表した大量の中国語モデルである Source 1.0 に基づいており、2,457 億のパラメータを持ち、世界最大の中国語データ セット (5.02 TB) が含まれています。 Source 1.0 は、対話、ストーリーの継続、ニュースの生成など、多くのタスクを実行できます。重要なのは、ソース 1.0 がオープンソースであることです。

#アドレス: https://air.inspur.com/

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モデルは完成し、チューリングの猫は新たな問題に直面します。 WeChat のチャットは複数ラウンドの会話であり、AI の場合、自分または相手が前の文で何を言ったか覚えていないことが多く、チャットの最初の言葉と最後の言葉が一致しないため、人は簡単に疑念を抱くことがあります。相手は実在の人物です。

この問題を解決するために、Turing's Cat は、シーケンス モデルの LSTM のアイデアを参照し、システムに記憶機構を追加して、AI が単純な長文を実現できるようにしたと述べました。昨日話した内容や前回話した内容などの記憶をAIが参照します。

さらに、AI が話す言葉を実際の人間に近づけるために、チューリングの猫は、プロンプト サンプルに基づいた事前ルールも追加して、AI が特に状況に応じて的を絞った方法でコミュニケーションする方法を学習できるようにしました。与えられた状況で、詐欺シナリオのミッションの下で。

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例のコーパスは主に Bilibili と Tieba の人気コメントから抽出されており、AI はネチズンの名言やミームを学習することができます。制作中 両者の対話はそれほど堅苦しくはなかった。

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最後に、Turing’s Cat はオープンソースの Wechaty フレームワークを使用してクラウド上にバックエンドを構築し、ローカルの Python スクリプトに基づいて Puppet サービスを呼び出して AI を可能にします。 WeChat へのシームレスなアクセス。あらかじめ登録したWeChat IDにログインしていれば、プライベートチャットでもグループチャットでもAIが返信できます。

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AI が十分に人間に似ていることを保証するために、チューリングの猫はそれでもある程度の時間を費やし、多くのトリックを実行しました。たとえば、この AI に本物のように見える友人の輪を公開させ、各メッセージに返信する間隔を設定し、実際の人間のタイピング速度をシミュレートし、テキストをチャットの絵文字で置き換えます (絵文字はまだサポートされていません)。相手が次のように言ったときに、このとき、AI は連続した文章をつなぎ合わせて 1 つの文章に読み上げ、返信します。最適化を行った後、この AI は詐欺師から 520 元を取り戻しました。

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#しかし、チューリングの猫は、詐欺師が送金した資金をすでに AI に寄付しました。

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このコードは現在オープンソースです: https://github.com/Turing-Project/AntiFraudChatBot

ネチズンのコメント

このAIについて、ネチズンは「もし自分が向こう側にいたら反応できないかもしれないと思う」と述べました。

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一部のネチズンは、この AI は小紅書、知湖、微博の基礎学習に使用できると示唆していますが、この AI の Tieba コンテンツは強力すぎます。

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詐欺師が騙されたという事実について、チャットの過程を見ていたネチズンは、このAIが一般人とチャットしたら間違いなく騙されるだろうと述べた。認識されていますが、向かいの豚屠殺コイルは性能があればそこまではできません。

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Zhihui 氏は次のように述べています。「将来、嘘つきを失業させるのは AI になるかもしれません。」

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AI がどこまで発展しても、同じ一文は残ります。詐欺の手口はたくさんあります。言うことを聞かない、または信じない場合は送金しないでください。

以上が豚殺しプレートは大型 AI モデルによって騙され、価格は 520 元でした。詐欺師は防御を破りました。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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