לכל מי שחושש שבינה מלאכותית תבטל כל מקצוע מלבד זה ששולח הודעות על חשבון הקריפטו הקפוא שלך, יש חדשות לא רצויות עבור המעוז האחרון של יזמות אנושית. הונאה מצאה תקציב אוטומציה.
הונאה תמיד דרשה כמות מפתיעה של עבודת כפיים. הונאות רומנטיות זקוקות למישהו שישמור על שיחה במשך שבועות, הונאת השקעות צריכה מישהו שיענה על שאלות וישמור על זהות אמינה, והונאות התחזות זקוקות למישהו שישמור על המעשה מספיק זמן כדי להעביר כסף. בינה מלאכותית יכולה כעת לעשות יותר מהעבודה הזו, כלומר אותה פעולה פלילית יכולה להגיע להרבה יותר אנשים מבלי להוסיף עוד בני אדם.
לזה התכוון נשיא FATF, ג'יילס תומסון, כשאמר לפייננשל טיימס החודש ש-AI יכול לתת ל"אדם אחד או שניים במרתף עם שרת גדול מאוד" לעשות עבודה שפעם דרשה פעולת הונאה גדולה בהרבה. זוהי גרסה יעילה להפליא של תנופת הפריון שהובטחה לכל תעשייה אחרת.
השינוי החשוב הוא לא שבינה מלאכותית עומדת להפוך את הרמאים למובטלים. זה שכל הונאה הופכת לזולה יותר להפעלה. אדם אחד יכול לשמור על זהות מזויפת יותר, לנהל יותר שיחות, ולנסות יותר הונאה בו זמנית, מה שאומר שפושעים לא צריכים מבצע ענק כדי ליצור מראה של אחד.
עבור תעשייה שנבנתה סביב גניבת כסף של אנשים אחרים, זה רווח די משכנע בפריון.
הונאה גילתה קנה מידה עם AI
Chainalysis מצאה הכנסה ממוצעת בשרשרת של 3.2 מיליון דולר לכל פעולת הונאה עם קישורים שנצפו לספקי בינה מלאכותית, לעומת 719,000 דולר עבור פעולות ללא קישורים אלה, או בערך פי 4.5 הכנסות לכל פעולה.
זה לא אומר שקניית מנוי בינה מלאכותית מכפילה אוטומטית את הכנסתו של פושע פי ארבעה. פעולות גדולות יותר עשויות פשוט לעלות בסבירות גבוהה יותר לקנות כלים מתוחכמים, ו-Chainalysis לא יכולה לראות כל שימוש ב-AI דרך נתוני בלוקצ'יין.
מה שהמספרים כן מראים הוא מדוע לפושעים יש תמריץ לבצע אוטומציה.
הונאת אמון מסורתית דורשת עבודה כי מישהו צריך לשמור על האשליה. יועץ השקעות מזויף צריך לענות על שאלות, רמאי רומנטי צריך לזכור שיחות קודמות, ומתחזה צריך להישמע מספיק כמו עמית או מנהל כדי שהמטרה לא תהפוך לחשודה.
AI הופכת את תשומת הלב הזו לזולה. פושעים לא צריכים תוכנה כדי להרגיש אמפתיה, רק תוכנה שיכולה לחקות אמפתיה מספיק טוב כדי לגרום למישהו לדבר.
זה מאפשר למפעיל אחד לנהל יותר שיחות, ביותר שפות, לפרקי זמן ארוכים יותר, תוך יצירת מסמכים, תמונות, קולות וזהויות משכנעות סביבם. החלק היקר של ההונאה היה בעבר שמירה על הביצועים האנושיים. יותר ויותר, ניתן לשכור חלקים מהביצועים הללו מדגם.
ההפסדים כבר משמעותיים. בסיכום ה-FBI של דו"ח מרכז תלונות הפשע באינטרנט לשנת 2025 נרשמו 22,364 תלונות המכילות מידע הקשור לבינה מלאכותית וכ-893.3 מיליון דולר בהפסדים מותאמים.
מקרים אלה כוללים זהויות רומנטיות מזויפות, התחזות עסקית וצורות אחרות של הונאה הבנויות על שכנוע של מישהו שיש להם עסק עם אדם אמיתי.
ספק בינה מלאכותית תיעד דוגמה ישירה עוד יותר לשינוי כוח האדם. דו"ח השימוש לרעה של Anthropic מאוגוסט 2025 תיאר שחקן שמשתמש בקלוד קוד בקמפיין סחיטה המכוון לפחות ל-17 ארגונים.
לדברי אנתרופיק, המודל סייע בחלקים מהעבודה הטכנית, ניתח מידע וסייע בהכנת דרישות סחיטה שעלו לפעמים על 500,000 דולר. החברה אסרה לאחר מכן את החשבונות ושיתפה מידע עם הרשויות.
החלק החשוב הוא לא הדגם המסוים או מספר הקורבנות. זה שעבודה שאולי דרשה בעבר אנשים שונים עם כישורים שונים יכולה כעת להיות מתואמת על ידי מפעיל אחד, עם תוכנה שעוזרת בכמה חלקים של הפעולה.
הקורבן לא רואה את הארגון הקטן הזה. הם רואים מייל משכנע, זהות אמינה, שירות בעל מראה מקצועי, או אדם שנראה שיודע בדיוק על מה הם מדברים.
בינה מלאכותית מאפשרת לפעולה זעירה להציג את שטח הפנים של שטח גדול בהרבה.
עבור קריפטו, זה יכול להיות יעיל במיוחד מכיוון שהמרחק בין שכנוע לתשלום כל כך קצר. רמאי יכול להשקיע ימים או שבועות בבניית אמון, אבל ברגע שהקורבן מסכים, העברת קריפטו יכולה לקחת שניות. הפיכת החלק הראשון לזול יותר פירושה שפושעים יכולים לדחוף הרבה יותר אנשים לעבר השני.
מפעלי ההונאה לא נעלמים
יש בדיחה מפתה בכל זה על בינה מלאכותית שלוקחת עבודות של רמאים, אבל היא מפסיקה להצחיק סביב האנשים שעובדים בתוך מתחמי הונאה אמיתיים.
רבים מהם אינם משתתפים מוכנים.
החקירה של אמנסטי אינטרנשיונל ב-2025 על מתחמי הונאה בקמבודיה תיעדה לפחות 53 אתרים וראיינה 58 ניצולים משמונה לאומים. הוא מצא עדויות לסחר, עבודת כפייה, כליאה ואלימות.
הפעולות האלה לא הוחלפו בשני אנשים ושרת. ניתוח ספטמבר של FinCEN של מרכזי הונאות בדרום מזרח אסיה מתאר ארגוני פשע טרנס-לאומיים גדולים הפועלים לצד שירותים התומכים בינה מלאכותית ותשתיות פליליות מיוחדות אחרות.
שני הדגמים יכולים להתקיים בו זמנית מכיוון שאוטומציה לא בהכרח גורמת לתעשייה להתכווץ. לפעמים זה פשוט מגדיל כמה אותו כוח עבודה יכול לייצר.
לפעולת הונאה שיכולה להפוך חלק מכל שיחה לאוטומטית יש שתי אפשרויות. זה יכול לנסות את אותה כמות הונאה עם פחות אנשים, או לשמור על האנשים ולהגדיל באופן דרמטי את מספר המטרות.
עבור הקורבנות, ההבדל אינו מנחם כלל.
זו הסיבה שהרעיון שבינה מלאכותית תוציא את הרמאים מעבודתם מפספס את השינוי הכלכלי החשוב יותר. היחידה הרלוונטית היא לא כמה אנשים מעסיק המפעל הפלילי. כמה זול זה יכול לנסות הונאה נוספת.
אם העלות של ייצור זהות בדויה משכנעת יורדת, יותר זהויות מזויפות הופכות לחסכוניות. אם אדם אחד יכול לפקח על עשרות שיחות במקום חמש, מספר האנשים שחבורה יכולה לפנות אליו מתרחב בהתאם.
האינטרנט כבר הפך את ההפצה כמעט בחינם. AI מפחית כעת את עלות השכנוע.
כשהבוטים מתחילים לדבר אחד עם השני
התעשייה הביטחונית הגיבה באוטומציה משלה.
O2 יצרה את דייזי, סבתא בינה מלאכותית שנועדה לשמור על רמאים בטלפונים לדבר זמן רב ככל האפשר. בדיווח של החברה על הניסוי, דייזי ענתה לרמאים יותר מ-1,000 פעמים ובילתה מאות שעות בשיחה, עם כמה שיחות שנמשכו כ-40 דקות.
הרעיון נפלא כי הרמאי מצפה לקורבן מבוגר ובמקום זאת מקבל אישה בלתי נדלית שאין לה איפה להיות ובלי חשבון בנק להתרוקן. זה עובד על ידי תקיפת משהו שפעם היה נדיר: זמנו של הרמאי.
אבל זה הופך פחות חזק כאשר גם הצד של הרמאי בשיחה הוא אוטומטי.
אם בוט אחד מבלה 40 דקות בדיון על בעיית בנק בדיונית עם בוט אחר שמתחזה לסבתו של מישהו, לא פושע ולא קורבן איבדו 40 דקות מחיי אדם. איפשהו, שני ארגונים יכולים לברך את עצמם על ההתקשרות בזמן שמונה החשמל עושה את רוב העבודה.
נקודת הסיום האבסורדית הזו מראה לאן נעה בעיית ההגנה. לגרום לרמאים לבזבז זמן עדיין עוזר כאשר תשומת הלב האנושית יקרה. מכיוון שבינה מלאכותית הופכת את תשומת הלב הזו לזולה יותר, ההגנות צריכות להתקרב לנקודה שבה פושעים עדיין צריכים משהו אמיתי.
הם צריכים חשבון שמסוגל לקבל כסף. הם צריכים מרכזיה, שירות תשלומים, רשת פרדות או בנק שמאפשרים להם להעביר את ההכנסות. הם זקוקים לקורבנות שיאשרו העברות ומוסדות לעבד אותם. קשה יותר לבצע אוטומציה של חלקים אלה.
הערכת ההונאה העולמית של האינטרפול לשנת 2026 מתארת יותר מ-1,500 מקרי הונאה בין-לאומיים הכוללים הפסדים מדווחים של 1.1 מיליארד דולר, ומדגישה את המאמצים הבינלאומיים לעצור תשלומים לאחר גילוי הונאה.
CryptoSlate סיקרה בעבר כיצד AI מגדילה את היקף הונאות הקריפטו. השלב הבא עוסק במה שקורה כאשר הונאה משכנעת הופכת לשפע.
קולות מוכרים כבר לא יכולים לשאת כל כך הרבה אמון כאשר ניתן להפיק קולות בשברירי סנט. שיחות וידאו הופכות גם לראיות חלשות יותר כאשר ניתן לסנתז פרצופים, ושיחה ארוכה ומתחשבת פירושה פחות כאשר התחזוקה שלה לא עולה כמעט כלום.
זה משאיר אנשים רגילים עושים יותר אימות בעוד שפושעים עושים פחות עבודה ידנית.
ההבטחה הגדולה של אוטומציה הייתה שתוכנה תיקח משימות מייגעות מבני אדם. הונאה מצאה יישום מעצבן במיוחד של הרעיון הזה: המכונה מטפלת בהתחזות, בעוד שהאדם שמקבל את ההודעה צריך לחקור אם מישהו מעורב אמיתי.
בינה מלאכותית עשויה בסופו של דבר להפחית את מספר בני האדם הנדרשים להונאה. למרבה הצער, זה גם הופך את הפעלת הונאה נוספת לזולה הרבה יותר.