哈佛大学的一项研究发现，人工智能网络钓鱼骗局和人类骗局一样有效。
人工智能大型语言模型可以自动进行网络钓鱼，降低95%的成本。
然而，人工智能也可以帮助检测网络钓鱼。
网络诈骗可能很快就会成为人工智能之间的一场战斗，一个发起攻击，另一个防御。
哈佛大学的研究人员表示，网络诈骗只会变得越来越普遍，随着新的人工智能技术的出现，它们可能会变得更加难以避免。
哈佛商学院的研究人员在《哈佛商业评论》上写道，他们发表的一项研究发现，60%的参与者被人工智能自动网络钓鱼邮件欺骗，这与人类创建的网络钓鱼邮件的成功率相当。
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网络钓鱼欺骗用户分享个人信息。骗子通常会伪装成公司或个人，发送电子邮件或其他信息，索要信用卡信息、密码或其他敏感信息。
研究人员表示，虽然网络钓鱼骗局几乎和互联网一样古老，但人工智能模型正在增强“它们的严重性”。在这项研究中，研究人员发现，大型语言模型可以自动执行“整个网络钓鱼过程”——从制作电子邮件、识别目标到收集信息——这可以将执行成本降低95%。
“正因为如此，我们预计未来几年网络钓鱼的质量和数量都会大幅增加，”作者写道。
虽然人工智能模型可能会使网络钓鱼骗局变得更糟，但研究人员表示，它们也可以用来帮助检测和打击网络钓鱼骗局。
有些人工智能模型比其他模型更擅长这一点。研究人员写道，克劳德即使在“不明显的网络钓鱼邮件中也能正确识别网络钓鱼企图，有时甚至比人类的检测率还要高”。
在研究中测试的几个人工智能模型也提供了“极好的建议”，一旦它们正确识别了网络钓鱼邮件，就可以对其进行响应。
研究人员在《哈佛商业评论》上写道:“例如，在我们的实验中，法学硕士鼓励收到有吸引力的折扣邮件的用户在公司的官方网站上验证该优惠，这是避免网络钓鱼攻击的一个很好的策略。”
美国联邦贸易委员会表示，避免网络钓鱼骗局的最好方法是永远不要点击电子邮件或短信中来自陌生人的链接。该机构表示，要检查你是否在该公司有账户或认识这个人，如果你不认识，就向反网络钓鱼工作组报告这条信息。
