說起「殺豬盤」，大家肯定都恨得牙癢癢。
(資料圖)
在這類交友婚戀類網絡詐騙中，騙子會提前物色好容易上鉤的受害者，而她們，往往是單純善良、對愛情懷有美好幻想的高知乖乖女。
而為了能和這些騙子大戰500回合，B站大名鼎鼎的科技圈up主「圖靈的貓」訓練了一個聊起天來頻出爆梗，甚至比真人還6的AI。
結果，隨著AI的一通操作，騙子竟然被這個以假亂真的小姐姐搞得方寸大亂，直接給「她」轉了520。
更好笑的是，發現根本無機可乘的騙子，最后不僅自己破了防，還被AI附送一段「名句」：
視頻一出，立刻爆火，在B站沖浪的小伙伴們紛紛被刷屏。不到一個月，播放量就已經接近兩百萬。
不過，這個過程看似輕巧，但想請騙子入甕，鉤直餌咸肯定是不行的。
為此，「圖靈的貓」也是煞費苦心。
他不僅在多個社交平臺注冊了賬號，而且還根據公安部發布的受害者畫像，為賬號定位了單身渴望愛情、多金、高學歷乖乖女等身份標簽。
果不其然，賬號剛注冊好，私信就直接爆炸。
同時，為了避免誤傷，「圖靈的貓」根據公安部公布的詐騙犯畫像，設定了嚴格的篩選條件，只有同時滿足以下幾點的人才會讓AI接管對話：
經過一系列過濾，最終有14位嫌疑人脫穎而出，他們與AI的對話過程也被全程記錄。
下面我們就看看，其中一位「天選之子」，是采用什么手段「殺豬」，又是怎么被AI小姐姐「調戲」到七竅生煙的。
值得注意的是，為了讓AI學會「看菜下飯」，「圖靈的貓」喂的語料主要抽取自B站和貼吧的熱門評論，因此這位AI小姐姐和騙子對話時，可謂是爆梗頻出，滿嘴金句。
可以看到，一上來，騙子就套路滿滿，想通過旁敲側擊，摸清小姐姐的家底。
不經意間，騙子「隱隱約約」露富，小秀了一把，AI小姐姐當然是十分配合地捧場啦。
隨后，騙子玩起了「哥很忙」這一套，很可能是去找新的受害者下手了。欲擒故縱這一招，實在是6。
第二天，騙子要開始扮演「志趣相投」的知己了。他看到了AI小姐姐在朋友圈發的電影截圖，開始往這方面找話題。
他也不藏著掖著，很快打出了直球：「我像蓋茨比，你就是戴西」。很明顯，AI還不會接這種直球，她的回復讓騙子有點懵逼。
第四天，騙子開始反客為主，說起了騷話，對話進入了確立關系環節。
三周后，騙子發來了金額為520的紅包。
隨后，還用盜來的網圖秀起了肌肉。雖然是網圖，但倒也挺符合人設的。
在5-8周時，騙子果然開始正式「殺豬」了。
他開始聲東擊西，對AI小姐姐「賣慘」，一開口就是要50w。
而騙子口中的這個元宇宙項目，在好幾周前就埋下伏筆了。
看到對方并沒有上套，騙子說小姐姐不在意兩個人的感情，開始「難過」了。而小姐姐就倆字：沒錢！
騙子再接再厲，開始慫恿小姐姐朝自己的家人下手。
而AI小姐姐此時放出大招：「要不你借我點錢，等我湊齊了一塊投進去？」
發現自己很難「殺」到「豬」，騙子開始惱羞成怒了。
罵完人之后，騙子開始準備金蟬脫殼，要求小姐姐刪掉記錄，試圖讓以后的立案偵查難上加難。
面對騙子的PUA，AI小姐姐發出直擊靈魂的疑問：「什么感情」？一句話讓騙子開始無能狂怒。
最終，騙子徹底破大防。AI發出諸葛軍師的名言，測試結束。
而這種過程中很有趣的一點是，AI表現得并不完美，時有破綻，但騙子往往選擇忽略——畢竟對他們來說，受害人越不聰明，上鉤概率越大。
而騙子的520元魚餌錢，「圖靈的貓」也捐給了韓紅基金會。
雖然AI大戰騙子的過程看得人大快人心，但殺豬盤的背后，是觸目驚心、充滿血淚的一樁樁案件，甚至一條條生命。
「圖靈的貓」已經用AI篩選出了兩位數的騙子，并把可疑賬號交給了警方。接警小哥說，這類案件每天都有，非常難破，一般都是境外黑號，錢轉過去就會很快被洗走。
正是因為這種詐騙犯一般在境外，即使報警也難以破案。而我們唯一能做的，就是建立好反詐意識，給自己內心上一道防線。
此外，更可怕的是，騙子的努力，你根本想象不到。為了放長線，他們惡補各種知識，熟知火影海賊、JoJo、扳機社、刀塔、原神、逆水寒。甚至還能心算EBIDA、手寫C++，幫找大廠內推。
具體來說，一個完整的「殺豬盤」，有著嚴格的腳本和流程。
首先，騙子會在各種「交友APP」上找到符合上述人設的女性。這一過程被稱為「找豬」。
加上微信后，騙子會向受害者展示自己朋友圈里的精心展示形象——成熟體貼，溫柔，金融行業……重重buff疊加，讓女性心動不已。這一過程被稱為「喂豬」。
「喂豬」完成后，騙子就會開始追求女性，通過種種甜言蜜語和體貼的舉動，讓女性產生「天降完美男友」的感受，對騙子建立起完全的信任。
這番高級的PUA之后，就來到了「殺豬」的環節。
騙子會以為兩個人的未來努力為名義，引導女性受害者投入錢財。頭一兩筆，會讓受害者掙一點錢。
而當受害者放下防備，可能就會把自己的積蓄盡數投入，走進騙子鋪好的天羅地網中。
而因為殺豬盤具有模式化、規則化的特點，「圖靈的貓」選擇用AI來迎戰騙子，正巧是利用了殺豬盤的規則，屬于「用魔法打敗魔法」。
他訓練出來的AI，仿佛加了一個「思想鋼印」，只要對面說出「投資」「理財」之類的話，AI就會瞬間觸發機制。
而如今被各類詐騙包圍的我們，也應該給自己打上這些「思想鋼印」，當有陌生人打聽家里情況、談起投資、推薦APP時，要立刻遠離或拉黑。
其實在此之前，圖靈的貓也曾經開發過不少文本創作型的AI，但由于缺乏知識圖譜和QA設計，就連up主自己都吐槽說，它們交流起來宛如一個智障。
為此，up主特地制作了一個全新的的生成式對話AI——AntiFraudChatBot。
基于大規模預訓練中文模型、語義識別與檢測、對話意圖等技術的AntiFraudChatBot，比起傳統的BertQA模型或non-prompt模型，在對話的流暢度上有著顯著的提升。
不過，現在還不能高興得太早。雖然AI說話是利索了，但健忘的毛病還沒解決。
眾所周知，微信聊天是以多輪對話的形式進行的。
而如此頻繁連續的對話，很容易讓AI忘記自己或對方之前都說了些什么。
結果就是，AI答非所問，被對方一眼看穿。
為了解決這個問題，up主參考LSTM的思想，為系統增加了記憶機制，讓AI能夠實現簡單的長期對話記憶（比如昨天聊過的內容）和短期對話記憶（上一輪對話內容）。
具體操作如下：
將聊天記錄放入記憶區，并在每次回復時計算相似度； 超過相似度閾值的歷史對話將被AI讀取使用； 設定遺忘窗口M，超過M/2輪次的對話將被pop() 。這樣，AI就能夠實現簡單的長短期對話記憶，比如昨天聊過的內容或上一輪對話內容。至于本次測試應用的場景——「殺豬盤」，則是一種規則化、模式化的對話博弈。
對于擅長零樣本（Zero-Shot）和小樣本（Few-Shot）學習生成式預訓練模型，比如up主選擇用的2457億參數的「源1.0」，可以在少量（1~3個）規則化的example示范下，很好地理解我們希望實現的「對話策略」，比如反套路、用語料拋梗等等。
于是，為了引導模型有針對性地學習如何與騙子對話，up主加入了一種基于prompt example的先驗規則。而其中用到的example語料，正是之前提到的B站和貼吧的熱門評論。
其實，這么做的原因很簡單：
1. 評論是天然的對話形式，有顯式的回復與被回復關系。
2. 自古評論出人才，一些金句和梗可以把人機對話變得不那么生硬。
除此之外，為了讓AI更加「像人」，up主還做了以下設計：
設定每條信息的回復間隔，模擬真實打字速度 加入通用emoji來替換關鍵詞（目前還不支持表情包） 當對方在限定時間內發了多段文字時，wechaty會hold住本輪對話直到對方結束 這種情況下，對方的輸入會被拼接成一句話之后輸入AI，而AI也只會回復一次最后，up主采用了開源的wechaty框架在云上搭建后端，然后通過本地的python腳本調用puppet服務，讓AI無縫接入微信。
只需登錄預先注冊好的微信號，AI就可以回復任意私聊或群聊了。
值得注意的是，框架中服務器端、本地端和模型端這3個模塊之間，是可以解耦并進行單獨迭代或替換的。
目前，這個把騙子整破防的應用已經在Github上開源。
項目地址：https://github.com/Turing-Project/AntiFraudChatBot
那么，到底是什么基礎模型，讓up主搞出了這個把騙子玩得團團轉的AI？
說來也巧，up主在逛Github的時候，偶然發現了一個非常有趣的項目——AI劇本殺。
這個AI在游戲中所扮演的角色，不僅可以與其他玩家流暢對話，甚至會為了達成任務主動說謊「套路」人類玩家。
而這個項目，用到的便是目前國內為數不多的開源（劃重點）預訓練中文模型——「源1.0」。
AI劇本殺：https://github.com/bigbrother666sh/shezhangbujianle
當然，這里還有一個重點：「源1.0」的API接口不僅使用方便，而且用起來不要錢。
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.04725.pdf
簡單介紹一下，「源1.0」是浪潮在2021年9月發布的單體巨量自然語言處理模型。
相比GPT-3模型1750億參數量和570GB訓練數據集，「源1.0」在參數規模上領先了40%，而在訓練數據集規模更是領先了近10倍。
單體模型參數量達到2457億，這意味著模型的表達能力更強。 訓練數據達到了5000G，基本涵蓋過去5年中文互聯網所有的優質文本知識。「源1.0」一經發布，便問鼎全球最大規模的中文AI模型，在獲得中文語言理解評測基準CLUE榜單的零樣本（zero-shot）學習和小樣本（few-shot）學習兩類總榜冠軍的同時，也刷新了八項任務最高精度。
此外，「源1.0」在當時還登頂了中文語言能力理解和生成評測基準CUGE（智源指數）精簡榜總榜榜首，并獲得語言理解（篇章級）、語言生成、對話交互、多語言、數學推理等5項評測最佳成績。
ZeroCLUE零樣本學習榜單（2021年9月）
FewCLUE小樣本學習榜單（2021年9月）
算法層面，采用Transformer結構的「源1.0」，針對注意力層和前饋層的模型空間進行了結構優化，改進了注意力機制聚焦文章內部聯系的學習。
數據層面，浪潮針對中文訓練數據存在的海量數據難獲取、數據難清洗和無統一質量評估標準的現狀，浪潮自研了海量數據過濾系統（MDFS）。
通過建立從數據采集、粗濾、質量分類、精濾的全自動化的端到端數據工作流程，清洗了866TB海量數據，并由此獲得高達5TB的業界最大規模高質量中文數據集。
算力效率層面，針對大模型訓練中存在計算模式復雜，算力集群性能較低的情況，「源1.0」在大規模分布式訓練中采用了張量并行、流水線并行和數據并行的三維并行策略。
同時，「源1.0」還首次提出了面向效率和精度優化的大模型結構協同設計方法，圍繞深度學習框架、訓練集群IO、通信展開深入優化。在僅采用2x200G互聯的情況下，讓算力效率達到了45%，遠超MT-NLG與GPT-3等國際知名模型，算力效率世界領先。
除此之外，「源1.0」在發布后便打造了開源開放平臺，供廣大開發者開發不同領域的應用，不僅降低了AI開發的門檻，而且還有效地提升了AI開發的效率。
目前，「源1.0」開源平臺已經匯集了近3000名開發者，并且誕生了很多有意思的應用，比如之前提到的AI劇本殺。
不得不說，強大的基礎模型再加上B站和貼吧熱評的加持，「小源」不僅能說會道，還熟知互聯網黑話，句句爆梗。
以后跟網友聊天，非常有必要測一測對面是不是AI了。
也難怪經過專業PUA訓練的騙子都被耍得團團轉。
畢竟，公司的培訓材料再強，還能強過人才濟濟的B站和貼吧了？
對此，稚暉君表示，也許未來讓騙子失業的正是AI。
另外，也有網友分享了自己從未在殺豬盤里中招的訣竅，一個字——摳。
「咱們朋友做的好好的，為啥要提錢呢？你不知道這樣會連朋友都沒的做嗎？」
而四川共青團，也在評論區義正言辭地進行了反詐宣傳。
1月6日，在新智元與浪潮聯合舉辦的AI反詐論壇上，「圖靈的貓」就給我們詳細解釋了上面這個AI大戰「殺豬盤」的故事。
現在你可能會有些好奇，為什么「殺豬盤」的騙子意識不到與自己對話的可能是一個AI呢？
首先，「源1.0」模型本身的知識儲備就非常大，而基于這個模型的知識儲備，就可以做一些更深層的應用。比如，可以用一些短字數的評論去訓練和引導AI，讓它更加擬人。
如此一來，「小源」就區別于那些動輒發表長篇大論的長文本AI，可以用短句和分段表述，聊起天來就更加日常。
其次，在「殺豬盤」中，對于不同關鍵詞，騙子都是有一套邏輯的。而我們恰恰可以讓AI反著這個邏輯，為騙子準備一套話術。
當關鍵詞被觸發后，我們既可以直接進行人為的觀察和干預，也可以利用AI對騙子進行循循善誘讓他們露出馬腳，從而幫助提升案件的偵破效率。
隨著這幾年大模型的進步，也有不少人陷入惶恐，擔心AI的應用會帶來風險。
對此，浪潮的觀點是「科技向善」——科技是一種工具，能夠更好地幫助人類，為我們帶來價值。
https://github.com/Turing-Project/AntiFraudChatBot
https://air.inspur.com/home
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