AI 公司用假人耗了骗子 17 年
AI 公司用假人耗了骗子 17 年
上周你接到的那个陌生电话，今天有人替你把它接了——而且接到它破产
你大概率接过那种电话。
不是同事打来的那种，也不是快递小哥的——是那种**响了两声就接、对方先开口说"您好这里是某某客服"、或者"您涉嫌一起案件需要立即转账自证清白"**的电话。
你多半挂掉了，挂掉之后甚至有一丝庆幸——"幸好我没上当"。
但你挂掉之后，骗子没有停。他会在下一个小时里拨出 200 通电话，总有几个老人、几个刚毕业的学生、几个刚学会网购的乡镇店主没挂掉——他们当中会有人信、有人转账、有人一夜之间损失养老钱。
这件事每天都在发生，全世界都一样。
但今天这条新闻说的是：一家澳大利亚的 AI 公司，把那 200 通电话里的一部分，接到了一群"AI 假人"手里。
这群假人装作 70 岁的退休教师、装作刚来澳洲的留学生、装作被吓哭的孕妇——他们陪骗子聊天，从聊到把骗子耗疯，从聊到骗子摔电话骂人，从聊到骗子发现自己被一个 AI 耍了 44 分钟。
这家公司的名字，叫 Apate——希腊神话里的"欺骗女神"。
他们今天宣布：累计已经在 250 万次对话里，浪费了骗子 17 年的时间。
并且刚刚融到近 1000 万美元，要进伦敦、扩美国。
一、这不是科幻，这是一个真实存在的"AI 假人军队"
我们先把这家公司的"产品"摊开看看，到底在做什么。
Apate 2024 年成立于澳大利亚悉尼。创始人叫 Dali Kaafar，是悉尼麦考瑞大学网络安全中心的执行主任。联合创始人 Brad Joffe 是他们的首席商务官。
他们做的事，简单说是这样——
他们不拦截诈骗电话。他们接诈骗电话。
具体来说，他们的系统里有几千个 AI 智能体（chatbots）。这些智能体伪装成不同年龄、不同性别、不同口音、不同语言、不同性格的"无辜受害者"。
当诈骗电话或钓鱼短信流经他们的网络（比如 TPG 电信把可疑电话转给他们），这些 AI 智能体会接起来——
- 接听诈骗电话 —— 用颤抖的声音说"先生，您说我涉嫌什么了？我听不太清……"
- 回复钓鱼短信 —— 用错别字说"我要怎么操作？我不会，你能教我吗？"
- 追踪钓鱼链接 —— 点进去、假装填表、把骗子的网站服务器地址反馈回来
- 混进社交媒体群组 —— 装作被骗的人在群里问"我已经转了 5 万了，还需要再转吗？"
这些 AI 假人不会"识破"骗子然后挂断——那没用，因为骗子马上会拨下一个电话。它们会装作一直相信，但永远不出钱。
Kaafar 给 TechCrunch 讲了一个真实案例：几年前他在家庭野餐时接到一个诈骗电话。他意识到对面是骗子之后，决定装傻——硬生生耗了骗子 44 分钟。
那 44 分钟里，骗子没有打电话给真正的受害者。
Kaafar 想到的是：能不能把这件事自动化？
这就是 Apate 整个公司的起点——把一个普通人的"装傻 44 分钟"，变成一个可以无限复制的工业流水线。
二、17 年是什么概念——足够一个孩子读完小学再读完初中
我们现在来看看 Apate 的成绩单：
- 对话总量：250 万次
- 累计浪费骗子时间：17 年
- 员工人数：20 人
- 总融资额：约 1000 万美元（其中今年 8 月这一轮 815 万美元种子轮）
17 年这个数字，你可能没概念。我们换个说法——
如果把这些时间平均分给被骗的目标受害者，相当于让 17 个受害者一整年都不再接到这个骗子的电话。
如果换算成骗子的工资成本——根据 Apate 团队的另一项公开研究，一个东南亚诈骗园区的"话务员"每天工资约 15–30 美元——17 年大约等于让骗子"雇"了 200–400 个无效员工，白白给他们发工资但拿不到任何收益。
17 年不是被骗的 17 年，是骗子什么都没赚到、白白浪费的 17 年。
更直观的对比——
TPG 电信已经把将近 59 万个电话转接给了 Apate 的智能体。澳大利亚联邦银行（CBA）公开报告的诈骗损失下降了 76%。一家未具名的澳大利亚银行用 Apate 的外呼智能体，主动破坏了 22 起正在进行的诈骗活动——这些活动，是 AI 假装被骗、假装要转账、然后让银行后台同步报警，把正在被骗的真人截下来。
这不是"被动防御"。这是主动去骗骗子，把骗子按在他的椅子上直到他自己放弃。
三、它为什么"装得那么像"——这是一个意外的产品哲学
Apate 的产品逻辑里有一个细节很值得展开——
他们不是用一个大模型统一对话。每一个 AI 假人都是独立人设。
也就是说，你今天接到一个"70 岁的退休教师"，明天接到一个"刚来澳洲的菲律宾留学生"，后天接到一个"被吓哭的孕妇"——每一个 AI 假人背后都是不同年龄、不同性别、不同口音、不同语言、不同恐惧程度的"独立人设"。
这背后有一个反直觉的产品哲学——骗子是有"专业直觉"的。如果同一个 AI 在 100 通电话里都问"我需要怎么操作？我不会"，骗子马上就会发现这是机器人。
所以 Apate 的做法是——给每一个 AI 假人注入轻微的人格差异。有的会突然暴怒、有的会哭、有的会用方言、有的会在对话里突然提到自己的"孙女"。
Kaafar 在接受麦考瑞大学 Lighthouse 采访时讲过一句很妙的话——
"我们以前会给每一个假人起名字。但现在我们有几千个不同人设的假人在扮演不同人类行为。"
然后他讲了一个让团队庆祝的事——
"有一天我到办公室，发现团队在庆祝他们的'骗子第一次说脏话'。一个骗子发现自己被一个 AI 耍了超过半小时，他对着电话破口大骂。"
对一个反诈骗公司来说，让骗子骂人，就是产品成功的标志。
因为它意味着——AI 已经"通过"了骗子的图灵测试。骗子真的相信了。
四、它今天融到的 1000 万美元，是在为"AI 替你反击"这个赛道估值
我们最后来看这个数字——815 万美元种子轮，总融资接近 1000 万美元。
这笔钱要花在三个方向：
- 产品——继续把"AI 假人军队"做大、做像、做更难以被骗子识破
- 伦敦办事处——欧洲扩张
- 美国扩张——美国市场是全球诈骗损失最重的市场之一（FBI 2025 年仅 AI 相关犯罪投诉就超过 2.2 万起，损失 约 8.93 亿美元）
但真正重要的是这件事的赛道意义。
过去 5 年，"AI + 安全"赛道的钱都在往被动防御流——身份认证、风控模型、反欺诈引擎、SIM 卡风控、跨境支付拦截。这些都是"骗子来了我挡"。
Apate 的 1000 万美元，是这个赛道里第一笔押在"AI 主动出击、主动消耗骗子资源"上的大额钱。
投资人在赌的是——未来 5 年，反诈骗的下一战场不是"挡住骗子"，而是"让骗子亏钱"。
因为骗子的商业模式是流量生意：100 通电话里有 1 通骗成，他就赚钱。如果 AI 让他 100 通电话里 99 通都白打，他的商业模式就崩了。
而 Apate 的 17 年，已经证明了这件事是可行的——只要部署足够多的"AI 假人"，就能把骗子的人力成本拉到他赔本的水平线之下。
五、它跟你的关系——你不一定接到过，但你大概率被它"保护过"
最后，我们说回到你。
你可能从来没用过 Apate 的产品，你可能根本不知道它的存在。但你大概率已经被它保护过。
如果你在中国，你大概率用过国家反诈中心 App、用过 96110 反诈预警电话、用过运营商的"高频骚扰电话拦截"——这些是中国版的"被动反诈体系"。
Apate 做的事，是这个体系里长期缺位的一块——主动去消耗骗子，让骗子亏钱。
这件事为什么和你有关？
- 如果你家里有老人——他们接到诈骗电话时不再只有"挂断"或"被骗"两个选项，运营商可能会把电话转给 AI，AI 替你耗尽骗子的耐心
- 如果你是小老板——你公司财务的邮箱被仿冒钓鱼时，你的同事冒出来一句"老板说先转 5 万过来再说"这种话时，对面那个"财务"可能不是真人，是骗子被 AI 钓住之后泄露的同伙
- 如果你是技术从业者——你今天写的每一行反爬代码、每一条风控规则、每一个模型评分函数，最终都会跟"AI 假人主动出击"这个产品形态接在一起——你 2027 年的项目文档里，会多一行叫"AI Honeypot"（AI 蜜罐）的子模块
- 如果你是普通人——你下一个骚扰电话，可能不是骗子打给你的，可能是骗子打给一台 AI，然后那台 AI 陪你聊了 44 分钟
这家 20 人公司的 17 年，是你今天刷不到、但已经在你身边发生的反诈奇迹。
你不需要为它鼓掌。但下次你接到陌生电话、听完一秒就挂掉的时候，你可以告诉自己——挂掉的那一秒，是有人在替你和骗子多聊 44 分钟的人，刚刚让一个骗子少打了 100 通电话。
数据来源：TechCrunch 2026-10-15 报道；IT之家 2026-10-16 转载；Macquarie University Lighthouse 2024-11-18 / 2024-08-20 报道；Macquarie University 项目库 2024-07 至 2025-07；Tracxn Apate.ai 公司页面；FBI 2025 IC3 报告。