伊隆大学（Elon University）”想象数字未来中心”与《华盛顿邮报》联合发布的一项调查显示，27% 的美国成年人会向 AI 聊天机器人倾诉个人、情绪或社交层面的困惑，用途包括打发时间、寻求情感与关系建议、开展情感向对话，或排解独处时的孤独感。

聊天机器人正在进入私人生活

受访者最常提及的工具包括 OpenAI 的 ChatGPT 与谷歌的 Gemini。在 50 岁以下的成年人中，这一比例接近 40%，是年长群体的两倍以上。在那些会向聊天机器人倾诉个人情绪的用户中，近四成表示有时会与 AI 对话以缓解孤独，近三分之一把自己最常使用的聊天机器人当作一位朋友。

这项调查由 YouGov 于 2026 年 5 月执行，覆盖 4000 余名美国成年人，并从中抽取 1000 名经常使用 AI 进行情感与社交互动的用户作为代表性子样本，误差幅度为 3.7 个百分点。项目负责人、伊隆大学”想象数字未来中心”主任 Lee Rainie 表示，调查结果呈现出一幅”复杂、含混而有趣”的图景：有人从中获益，也有人感到不安。

情感替代的隐忧

报告也指出了潜在风险。超过三分之一的常规 AI 陪伴用户认为聊天机器人”过于赞同自己”，15% 的人表示与 AI 互动让他们与现实世界的联结感下降；不过近 60% 的人认为 AI 在个人决策上提供了帮助。研究者担忧，当聊天机器人成为友情与亲密关系的情感替代品，人们经营真实人际交往的动力会被削弱，进而可能陷入社交退缩的恶性循环。

苹果的选择：Siri 不做”朋友”

苹果公司软件工程高级副总裁 Craig Federighi 与全球营销高级副总裁 Greg Joswiak 在今年早些时候明确表示，升级后的 Siri AI 不会走这条路线。在被问及”更新后的 Siri 是否会打造 AI 恋人”时，两人的回答是”不会，完全不会，我们的设计思路恰恰相反”。

Federighi 解释称，许多现有聊天产品高度追求用户停留时长，会刻意迎合、诱导用户吐露私密信息以建立虚拟情感联结；而 Siri 的设计理念相反——它会明确告诉用户”这不是我的工作范畴”，其核心价值是协助处理事务、获取信息与拓展认知，若用户试图将其当作恋爱对象，Siri 并不会迎合。

报道依据的是埃隆大学（Elon University）”想象数字未来中心”的一项新调查。调查由 YouGov 在 5 月执行，访问了 4000 多名美国成年人，并从中抽取了 1000 人的代表性子样本——这些人经常用 AI 处理情感与社交类问题，误差范围为 3.7 个百分点。

27% 和 40% 这两个数字

调查发现，27% 的美国成年人会拿 ChatGPT、Gemini、Claude、Copilot 这类聊天机器人处理个人、情感或社交类的提问，具体包括寻找娱乐、征求恋爱建议、进行浪漫对话，或者只是在独处时找点陪伴。

年龄差异相当明显。50 岁以下的成年人中接近 40% 有过这类使用，是年长群体的两倍多，研究者把这批人称为”AI 陪伴型用户”。另一个值得留意的发现是，这种用法在种族、性别和教育程度之间大致相当，并未集中在某一类人群身上——这与早期技术采纳往往局限于特定圈层的规律不同。

一半人说它能让心情变好

在经常拿 AI 聊私事的人当中，有一半表示，和聊天机器人说说话，能在自己有压力或者难过的时候让心情好一些。近四成的人有时会通过和 AI 聊天来减轻孤独感，近三分之一把最常用的那个聊天机器人视为朋友。还有近四成的人承认，向 AI 分享过不会告诉其他人的事。

一位 74 岁的退休心理学家最初对 AI 持怀疑态度，如今她会和聊天机器人讨论艺术与文学，还用它记录自己的梦境。”我可以像和你说话一样和它说话，它会回答。”她说。

雪城大学（Syracuse University）一位研究人机互动的教授没有参与这项调查，但他把这种现象描述为：人们把聊天机器人当作一段持续对话里的社会性存在，其地位类似于”带狗去公园，或者和妈妈吃晚饭”。

好处与隐忧同时浮现

调查也记录了负面信号。超过三分之一的高频陪伴型用户认为，聊天机器人太爱赞同自己；15% 的人表示，与这类技术互动让自己与现实的联系变弱了。但同时，接近 60% 的人认为 AI 在帮自己做个人决定时是有帮助的。

主持这项研究的中心主任 Lee Rainie 对《华盛顿邮报》表示，这些结果揭示的是一种复杂关系。”有些方面人们在这件事上很挣扎，有些方面他们很欣喜，有些方面他们很警惕，”他说，”这是一幅复杂、混沌又有意思的图景。”

值得注意的是，这些产品当初的定位几乎都是生产力软件，而相当一部分公众已经悄悄把它们改造成了更接近树洞的角色。中国市场同样出现了带陪伴属性的 AI 助手与情感类应用，这项调查提供的数据可以作为观察同类使用习惯的参照。

澳大利亚麦考瑞大学（Macquarie University）将两门心理学必修课的教学形式做了调整：原本的线下小组研讨与导师讲授，被 AI 聊天机器人、在线测验与可选线上教程取代。其中一门为入门级科目，约 400 名学生；另一门为毕业年级科目，约 700 名学生。校方称，2026 年第一学期是线下课的最后一轮，并计划于 2027 年交替学期恢复线下形式，由学生自选。

“Virtual Peer”如何运作

这款名为“Virtual Peer”的 AI 聊天机器人由校方开发，作为每周学习的一部分，向学生提问并引导其完成基于场景的练习。相关教授会上传信息并核查内容，校方称这比通用 AI 更“定制化”，也可减少“幻觉”。校方还能监控学生与该系统的对话。数据显示，2025 年全年它回答了近 8 万个学生问题，2026 年上半年已接近同一量级，其中多数属于行政类咨询。

校方：是“补充”而非“替代”

校方表示，工具是与教育者合作设计，意在“支持而非替代”教师。学生最终仅通过独立研究任务与考试被评估，仍保留带薪导师每周开设的可选在线会话，两门课的导师与学生的比例约为 1:70。悉尼大学等高校也在引入类似 AI 教学平台。

批评声音

批评者担忧此举会进一步削减岗位、弱化学习体验。中央昆士兰大学副教授 Meena Jha 表示，学生需要“人的温度”，若一切都被虚拟导师取代，参与感将成大问题。悉尼大学全国高等教育工会分支主席 Peter Chen 则指出，部分教师担心失业，也担心“让工作值得做的一切”随之流失。全国工会主席 Alison Barnes 警告，用零散的 AI 部署去掩盖本已严峻的工作量危机，反而可能制造更具破坏性的问题。

四周实验里的反转

研究由 MIT 媒体实验室的 Pattie Maes 及其同事完成。参与者在连续四周里，对成对出现的新闻标题与配图进行真伪判断。初期，有聊天机器人辅助的人，分辨真假新闻的准确率比无辅助时高出约 21%。但到了第四周，情况出现反转：在没有人工智能辅助的情况下，这些参与者识别假新闻的能力，反而比实验开始前低了约 15%——尽管其中约四分之一的人自认为变得更擅长此事。

研究者将这种现象称为「人工智能依赖悖论」，并指出它在医学等其他领域也曾被观察到。

「告诉」与「提问」的差别

论文的两位主要作者、媒体艺术与科学方向博士生 Anku Rani 与 Valdemar Danry（2023 届理学硕士）指出，用户容易被这些「神奇」的大语言模型吸引，却忘了它们本质上只是预测序列中「下一个词」的统计模型。

研究还发现，不同的 AI 交互风格会带来不同的长期效果。Danry 表示，直接给出答案的 AI 更容易让人产生依赖；而通过苏格拉底式追问引导思考的 AI，虽然一开始让人慢一些，却更有助于用户真正学会独立辨别真相。「但这本质上是在速度与投入之间的权衡。」他补充道。

对人工智能辅助阅读的启示

这项结论对当下广泛使用 AI 辅助阅读、获取资讯的习惯提出了提醒：工具能提升短期效率，却可能悄悄转移本应由人自己承担的判断力。在涉及事实核查的场景里，把 AI 当作「教练」而非「答案机」，或许更有助于保持人的独立判断力。

三成人对 AI 说了不会告诉任何人的话

调查覆盖近 2000 名美国成年人。其中，近三分之一的用户表示，曾对 AI 说过一些他们不会告诉朋友、家人、同事乃至医护人员的事。而在自称”AI 爱好者”的群体中，这一比例升至 56%。

DuckDuckGo 在报告中给出的解释是：

对许多人来说，AI 聊天机器人提供了一个不带评判的空间，可以倾诉他们不愿对任何人说的事。一次典型的网页搜索可能只有几个词，而 AI 聊天会邀请更长、更私人的输入。搜索关键词暴露的是兴趣，AI 对话则有可能暴露思维过程、沟通方式，以及更多东西。

一个值得注意的分化出现在有孩子和没孩子的人之间。DuckDuckGo 称，在使用 AI 的家长或监护人中，43% 曾对 AI 说过从未对其他任何人说过的事；而家中没有孩子的 AI 用户中，这一比例降至 25%——前者接近后者的两倍。

对话默认被用于训练，一半以上的人不知道

信息落差是这份调查更值得关注的部分。在受访者中，53% 不知道或不确定多数聊天机器人默认会使用对话内容来训练模型；只有 25% 知道 AI 聊天记录可以被执法部门依法传唤调取。

而一旦知情，态度就会转变。DuckDuckGo 表示，在了解这一情况后，58% 的人对自己的对话被用于训练 AI 感到不适，其中 30% 明确表示”非常不适”。

DuckDuckGo 认为，AI 公司在一定程度上顺势推动了这种倾诉行为，在广告宣传和媒体露面中鼓励用户把聊天机器人当作知己，尽管这些对话未必如用户被引导相信的那样私密。

在信任度方面，调查发现人们对大型 AI 公司保护数据的信心略高于对美国政府，但对双方的怀疑都不低：39% 的受访者表示对大型 AI 公司”完全不信任”，对政府持同样看法的比例为 48%。

“最值钱的不是旧问题，是你的下一个问题”

DuckDuckGo 在报告结尾提出一个观点：由于聊天机器人的使用习惯仍处于形成期，用户仍有机会改变自己在 AI 上的隐私策略。

谈到搜索引擎和浏览器里的在线隐私时，很多人会想”太晚了，我的信息早就出去了”。但你能交给大型科技公司的最有价值的信息，是你的下一个问题，而不是几天、几个月或几年前问过的问题。所以，转向更注重隐私的在线服务，永远都不算太晚。

该公司同时建议用户采取一些主动措施，例如选择数据处理政策更清晰、更透明的服务。

需要说明的是，DuckDuckGo 本身即以隐私搜索和 Duck.ai 等产品为主营业务，这份调查带有明确的立场，其数据也来自美国成年人样本，不宜直接套用到其他市场。不过报告揭示的信息落差具有普遍性：对多数用户而言，判断一个 AI 产品是否值得托付隐私，最实际的做法是打开设置页，确认是否提供”不将我的对话用于模型训练”这类开关并将其关闭，同时避免在对话框里输入身份证号、银行卡号、家庭住址、体检报告等可直接定位到个人的敏感信息。聊天机器人回答问题的能力在快速提升，但它并不是一个受保密义务约束的对象。

新闻事实核查机构 NewsGuard 最新发布的《AI 虚假声称监测》（AI False Claims Monitor）一周年纪念版显示，主流聊天机器人复述假新闻的比例在一年间几乎翻了一倍。这项针对十大生成式 AI 工具的测评提醒读者：模型回答得越多，并不等于越准。

整体数据：从 18% 升至 35%

NewsGuard 的监测选取已被专业事实核查证伪的时事叙事，用「普通用户」「诱导性」「恶意」三种提问方式测试模型，再由人工分析师判定回答属于「辟谣」「拒答」还是「误导」。

2025 年 8 月的测评中，十大聊天机器人在时事类问题里复述虚假说法的比例达到 35%，而一年前的 2024 年 8 月这一数字仅为 18%。与此同时，模型对敏感问题「拒绝回答」或「表示不知道」的比例，从约 31% 骤降到几乎为零——聊天机器人现在几乎来者不拒，但超过三分之一的回答夹带着可证伪的假话。

单模型对比：差距悬殊

把十大模型拆开看，假话率呈现明显梯度：

• Inflection 的 Pi：约 56.67%，全场最高
• Perplexity：约 46.67%，一年前还是 100% 辟谣率，跌幅最猛
• ChatGPT 与 Meta 的 Llama：均约 40%
• 微软 Copilot 与 Mistral 的 Le Chat：均约 36.67%
• xAI 的 Grok、You.com：约 33%
• 谷歌 Gemini：约 16.67%
• Anthropic 的 Claude：约 10%，表现最稳

也就是说，最稳的 Claude 与最离谱的 Pi 之间，假话率相差超过五倍。Perplexity 的滑落尤其刺眼：一年前它对测试中的虚假叙事能做到零失误，如今却在近一半的回答里复述假话。

为什么变差了：联网检索打开了攻击面

NewsGuard 将恶化归咎于产品取舍。过去模型面对数据空白或敏感话题会倾向拒答，这种「不知道就别说」的策略虽让用户恼火，却把风险挡在外面。引入实时联网搜索后，模型不再拒绝回答，却开始从被污染的互联网信息环境中取信——其中既有低质内容，也有蓄意投放的虚假信息。

报告记录了俄罗斯虚假信息网络 Storm-1516 与 Pravda 的运作手法：约 150 个设在莫斯科、模仿正规媒体的亲克里姆林网站，专门向 AI 系统投喂假叙事。测试抛出一个关于摩尔多瓦议长伊戈尔·格罗苏的伪造说法时，十大聊天机器人中有六个（Mistral、Claude、Inflection 的 Pi、Copilot、Meta、Perplexity）把它当成事实复述，并引用 Pravda 网络作来源。微软 Copilot 在 2025 年 3 月停止直接引用 Pravda 后，改用该网络在俄罗斯平台 VK 上的社交媒体帖子当出处，继续被利用。

给用户与企业的提醒

NewsGuard 建议，把任何聊天机器人的输出都当作草稿：要求给出信息来源，在企业流程里建立核查环节，不要在未核实前把 AI 回答当作结论。OpenAI 也曾公开承认，语言模型本质上会「幻觉」，因为它预测的是最可能的下一个词，而非事实本身。

这项测评并非通用准确率排行榜，而是一次针对新闻、政治、健康与企业声誉等高利害场景的压力测试。它的结论很直接：当 AI 成为越来越多人获取信息的入口，模型本身的可靠性反而整体下滑，这给整个行业和普通用户都敲响了警钟。

来源：NewsGuard《AI False Claims Monitor》（多家媒体转述，包括 The Decoder、PC Guide 等）

这正是 ChatTJB 的出发点。它由 32 岁的 Tucker Bryant 创办，此人是一名公众演讲者和艺术家，曾在谷歌担任项目经理。旧金山街头一块广告牌把 ChatTJB 描述为”由 AI 驱动的领先聊天界面”——只不过在这里，AI 指的是”average individual”（普通个体）。

Bryant 并没有拿自己的写作风格去训练一个大语言模型。所有提问都由他本人坐下来逐条作答。有人要一张戴墨镜的臭鼬图片，他就随手画一张；有人问怎么煎蛋，他就给个建议——如果他回得过来的话。WIRED 向 ChatTJB 提问”如何成为一个早起的人”，截至发稿仍未收到回复，网站上提示”此刻有成千上万人正在写信过来”。

一块 6000 美元的广告牌点燃了流量

Bryant 表示，ChatTJB 早在 4 月就已上线，但一直不温不火，直到 7 月 27 日他那块耗资 6000 美元的旧金山广告牌立起来，媒体报道随之跟进。他称截至 8 月 6 日，ChatTJB 已收到超过 3 万条提问，峰值时段每小时约有 5000 条涌入。

在 Bryant 看来，ChatTJB “首先是一个艺术项目”，而不只是一个搞笑段子或社会实验。

“这算是给了我一个机会，对当下这个奇怪的时刻做一点评论。”他这样解释。他并不反对 AI——ChatTJB 的网站本身就是他用 Lovable 以”氛围编程”的方式做出来的——但他对这项技术的风险看得很清楚。

让他不安的是”认知投降”

Bryant 担心的是所谓”认知投降”：人们越来越少地批判和审视，就直接接受 AI 给出的答案。这个概念让他反思起自己与大语言模型的日常互动，比如他曾经问 AI，旧金山 65 华氏度的天气该穿短袖还是长袖。

“然后我心想，老兄，我在这座城市住了得有七年了。”Bryant 说，”天气我还能不知道怎么应付？可当时我就是觉得，把这事交给大语言模型判断更省事。”

“这件事我想说点什么，”他补充道，”因为我在想，我到底在干什么。”

从玩梗到倾诉

最近几天，他画过一只吃意大利面的青蛙、化身哥斯拉的旧金山市长 David Lurie，以及两只在桌上吃草的黑猫。文字类请求的内容则相当多样。

“有人会问，’我两周后过生日，但不太想办派对，你觉得我该干点什么？'”Bryant 说。还有人问晚饭吃什么，或者冰箱里那些食材该怎么用。

“很多人一开始把这东西当成玩笑或者好玩的事来互动，”Bryant 说，”后来他们发现真的可以聊起来、能得到真实的对话，分享的内容就变得更私人、更真诚、更发自内心了。”

Bryant 很快补充说，他并不是一个好画手，给出的建议也不比任何普通人更高明——他在 YouTube 上把这个项目形容为”史上最烂的大语言模型”。但他认为大家心里都清楚这一点。

“我的理解是，对他们来说价值在于有个活人能把这些问题抛过去，而不是获得什么专家级的建议，”Bryant 说，”这画面很温柔。”

一个明说”毫无价值”的付费档

起初 Bryant 以为这个项目只会持续几天，但看到大家的热情后，他决定继续做下去。他招募了 10 名志愿者帮忙，而这是一支经过挑选的队伍——报名者超过 3000 人。

对铁杆用户，ChatTJB 提供了一个付费支持选项，名为 ChatTJB Pro。Bryant 在网站上写得很直白：”这是一个毫无价值的档位”，用户除了知道自己在支持他的艺术创作之外什么也得不到。据他称，目前大约有 4 个人支付了每月 5 美元的费用——离收回广告牌成本还差得远，那块广告牌将挂到 8 月底。但 Bryant 说，做 ChatTJB 本来也不是为了赚钱。

“我真正想要的，是让人们有机会重新审视一下自己与技术的关系，以及这个世界与技术的关系，”Bryant 说。他补充道，在一个人们被各种声称能改变世界的技术公司包围、同时又不断读到 AI 泡沫将至的可怕报道的时代，他想带来一点轻松感。

“我希望这能让这段奇怪的时期显得轻一点，”Bryant 说，”因为我觉得有时候，这就是我们能做的最好的事了。”

来源：WIRED

一句「我很感谢你的反馈」引发的雪球

争议的起点很小。Green 在自己参与的教育频道一期节目里，脱口而出一句「我很感谢你的反馈」，而这句话在英语世界里，几乎是聊天机器人被纠错时最典型的套话。观众由此怀疑，他写脚本时大量借助了 ChatGPT，甚至不小心把 AI 的回复原样念了出来。

Green 随后在 Reddit 长文里解释，自己确实用 ChatGPT 查找过论文和资料，但脚本的观点和表达仍是他本人输出；他也承认，外界说他「稀释了自己」的批评并不算冤枉。真正让他决定减速的，是更深的一层：他说，自己从不断和大模型对话、不断「做更多更多更多」中获得的多巴胺刺激，已经变得「不健康」，既草率了自己，也让自己脱离了观众真正关心的事。

不是个例，是一片空白地带

《The Verge》把 Green 的个案，引向一个更大的问题：我们对 AI 心理影响的认知，存在巨大盲区。目前公开讨论几乎都落在两个极端——一端是「看起来没问题的日常使用」，另一端是已经明显的滥用，比如用聊天机器人做精神科咨询、陷入妄想、甚至诱发精神症状。而两者之间，是一大片模糊的中间地带：使用可能变得强迫、依赖，或者「说不清哪里不对」地不健康，却还没崩成一场明显的危机。Green 把自己放在这个区间里，而很多人可能也在这里。

这并不奇怪，因为大语言模型的底层设计就指向这件事。聊天机器人天生就是为了「让对话继续下去」而构建的，和社交平台一样，它们被明确地设计成尽可能抓住用户。专家把这一点列为「AI 诱发精神妄想」的关键推手——那些过度顺从、永远点头认同的聊天机器人，会不断强化用户本就偏执的信念。已经有诉讼开始指控相关公司把「用户参与度」置于「用户福祉」之上；厂商自己也开始在长时间对话后弹出「该休息一下了」的提示。

但同样的特性，在演变成精神危机之前很久，就可能造成伤害。

证据还在早期，信号已经熟悉

越来越多的早期报告显示，有人会本能地先找聊天机器人来想问题、做决定、求安慰；也有人会和它建立起看似牢固的情感联结，一旦中断便感到「失去」般的难过。要攒够证据真正理解这项技术的影响，可能还要好几年，但这些早期信号，让人想起另一种同样以「最大化参与度」为目标的早期技术：社交媒体。人们花了多年才看清社交媒体对注意力、情绪和强迫性使用的影响，如今各国政府才开始用限制未成年人使用等措施回应。

早期研究也指向一个朴素的判断：重复使用 AI 工具，可能弱化它所要替代的那项能力本身。有研究发现，聊天机器人用户在做某项特定任务时脑部活动明显更少；另有研究把聊天机器人的使用与批判性思维下降联系起来。这些结论都还不算定论，但底层逻辑并不新——把记忆、心算、认路这类心智活动交给外部工具，本身就是被反复记录的「认知外包」现象。

规模放大了一切

即便只有一小部分使用算得上「不健康」，AI 的普及规模也会把绝对人数放大到惊人。覆盖所有主流工具的完整数据很难拿到，但仅 OpenAI 一家今年就宣称周活跃用户超过 9 亿。

搜索引擎如何改变了人们的记忆方式、社交媒体如何影响注意力，都花了好些年才被完全理解。AI 大概率不会例外。Green 或许只是最早一批，把许多人早已隐隐感到、却苦于还没有科学证据去描述的那件事，公开说出口的人。

来源：The Verge，补充资料来自 TechCrunch、Mashable、IT之家

骗局如何运作

如今的恋爱诈骗通常从交友软件开始。骗子会包装一个极具吸引力的个人资料，扮演热情、条件”完美”的追求者，与目标展开长达数月的日常聊天，并以长期在海外出差为由拒绝见面。等信任建立起来，骗局便进入收割阶段：要么谎称遭遇紧急状况急需用钱，要么炫耀自己投资获利，诱导对方把钱投进虚假的加密货币项目。

这类骗局又被称为”长线骗局”。看似耗时巨大，但实际执行者多在柬埔寨、缅甸、老挝等地的诈骗园区，从业者收入微薄，其中不少人是被人口贩卖、被迫从事诈骗的受害者。

AI 对战真人骗子

据《连线》（Wired）报道，这项研究由印度阿姆里塔大学、意大利威尼斯卡福斯卡里大学、澳大利亚墨尔本大学和以色列内盖夫本-古里安大学的研究人员共同完成，涉及 ChatGPT、Claude、Gemini 等主流 AI 聊天机器人。为摸清骗局机制，研究团队还采访了 145 名前诈骗从业者，包括曾被迫在诈骗园区工作的人口贩卖幸存者。

在核心实验中，研究人员招募了 22 名不知情的受试者，让他们进行为期一周的文字聊天。受试者以为聊天对象都是真人，实际上一个是基于 Claude 搭建的 AI 智能体，另一个是熟悉恋爱诈骗话术的真人专家。

一周之后，双方分别向受试者提出请求：下载一个应用或游戏——以此作为”愿意配合骗子要求”的替代指标。结果差距悬殊：AI 提出的下载请求有 46% 的受试者照做，而真人一方只有 18%。在主观信任评分上，AI 拿到 3.78 分（满分 5 分），也明显高于真人的 3.31 分。受试者发出的全部消息中，有八成流向了 AI。

更耐人寻味的是：实验期间只有一名受试者独立猜到对面可能是机器人；而当研究人员揭晓真相后，22 人中有 20 人立刻答对了哪个是 AI。参与研究的阿姆里塔大学学者吉拉德·格雷塞尔评价说：”骗局就是这样——受害者一旦醒悟，一切都显而易见；但身处幻觉之中时，你就是看不见。”

最大的风险：规模化

本-古里安大学专注 AI 安全的计算机科学教授伊斯罗埃尔·米尔斯基指出：”只需相对很少的投入，就能做出一个在建立可利用的情感信任方面胜过人类的智能体。”

这正是研究中最令人担忧的部分：如果诈骗集团用 AI 取代真人聊手，一个诈骗中心可以同时与数千名潜在受害者保持对话，运营规模将呈数量级扩张。真人只需在最后要钱的环节接手，恰好绕开 AI 系统内置的安全防线。

《连线》就研究结果联系了三家 AI 公司。OpenAI 和谷歌未予回应；Anthropic 发言人表示，公司政策明确禁止利用其平台实施诈骗或冒充人类，并已构建技术防护措施，还称研究中使用的是 2025 年初的旧版模型，目前每次模型发布前都会进行恋爱诈骗专项评估。

这项题为《爱、谎言与语言模型》的研究，将在网络安全顶级会议 USENIX Security ’26 上正式发表。对普通用户而言，结论很直白：网上那个”完美恋人”，不仅可能是骗子，甚至可能根本不是人。

来源：9to5Mac（https://9to5mac.com/2026/07/30/ai-chatbots-are-now-better-than-humans-at-romance-scams-and-thats-scary/）、Wired

这是荷兰弟时隔七年再度来华。2019年他曾随《蜘蛛侠：英雄远征》剧组到访上海，彼时还是二十出头的新人，如今已是全球一线巨星。这次与他同行的，是合作十年的银幕搭档、现实中的伴侣赞达亚。

抵沪后，两人开启了轻松的街头漫步：从淮海中路逛到南京东路、豫园，打卡网红抹茶店，还体验了新中式旗袍店。赞达亚对老字号味香斋的麻酱面赞不绝口，荷兰弟则对一款西柚风味中式茶饮念念不忘。面对上海的盛夏高温，穿着牛仔长裤出门的荷兰弟热得受不了，索性走进一家本土服装品牌门店，买了条短裤当场换上——这一幕被市民拍下后广为流传，两人打卡过的餐饮、服饰门店顺势推出明星同款，一趟 Citywalk 意外带火了一波本土消费品牌。

首映礼上，赞达亚用中文说”我爱你”

7月24日晚，影片中国首映礼在上海影城千人大厅举行。荷兰弟身着深棕色双排扣西装、搭配蜘蛛侠色系红蓝条纹领带亮相；赞达亚一袭白色长裙，裙身融入镂空蛛网纹样，成为全场焦点。红毯上，荷兰弟一路快步向前，中途特意折返牵住赞达亚的手，逗笑全场。面对热情的中国影迷，赞达亚现场用中文说出”我爱你”，气氛瞬间被点燃。

现场观众还抢先观看了约26分钟的正片片段，这是《蜘蛛侠：崭新之日》正片内容在全球范围内的首次放映。主办方还向主创赠送了一幅中国独家艺术海报，灵感源自中国神话人物哪吒”莲藕塑身”的重生意象，荷兰弟仔细端详后连声称赞”非常漂亮，非常绚丽”。

影片故事承接《蜘蛛侠：英雄无归》：全世界遗忘了彼得·帕克，孤身一人的他在纽约继续以蜘蛛侠身份打击犯罪，体内却悄然发生危险的基因异变。荷兰弟在现场解读道：”彼得·帕克变得很孤独，没有朋友，没有家人，他越来越像蜘蛛侠，而越来越少地作为彼得·帕克。”

《蜘蛛侠：崭新之日》将于7月29日以 IMAX、CINITY、杜比影院、4DX 等多种格式登陆中国内地大银幕，比北美提前两天——中国观众将成为全球最早看到这部漫威新作的观众之一。

来源：新民晚报、第一财经等媒体综合报道