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人人都是产品经理

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被AI支配与反抗的一年
IT时报 · 2026-01-06 · via 人人都是产品经理

当AI客服取代人工坐席、算法系统误判通信行为、创作风格被模型像素级复制,2025年AI元年的十大冲突正重塑着数百万普通人的生活。本文通过客服人员、插画师、应届毕业生等一线亲历者的真实故事,揭示技术便利背后的隐私泄露、就业替代与版权困境。

智能体元年、人工智能规模应用元年、具身智能元年……2025年,是AI全方位进入生活的元年。

2025年,AI带来了技术进步,但同时也引发了集体焦虑。有些改变已经发生并改变了数百万人的生活,有些担忧正在蔓延但尚未成为现实,有些恐惧则被过度放大。

当社会在被技术彻底重塑,并加速向新的文明跃迁时,冲突不可避免。

《IT时报》盘点了2025年因AI而引发的十类冲突,那些身在其中的人,和我们讲述了这一年发生在他们身上的故事。

01 隐私冲突 当AI比你更了解你的“潜意识”

在AI时代,隐私与便利之间的冲突正变得越来越尖锐。一方面技术的飞速发展让内容创作变得轻松而富有创意,从兴趣爱好到职业生涯,许多人通过AI实现了创作梦想,门槛低到几乎每个人都能参与其中。AI让创作者无须复杂的技术背景,就能迅速生成高质量的内容,创作变得空前自由,百花齐放。

然而,极度便利背后隐藏着极度暴露的隐私风险。当AI不仅能分析你的兴趣爱好,甚至能窥探你未曾言明的“潜意识”时,问题开始浮现。

人们和大模型之间的信任危机也在悄然蔓延:我们如何在这场便利与隐私的博弈中找到平衡?这是AI时代下,不管是创作者、研究者还是法律从业者,都要面临的核心挑战。

AI让内容创作成为“傻瓜式”操作

小圆 内容创作爱好者

作为一名内容创作爱好者,近年来随着各种大模型的风靡,我的创作方式也发生了翻天覆地的变化。以前制作图像和视频需要一定的专业知识和技术背景,而现在,通过大模型生成这些内容变得轻而易举,几乎可以实现傻瓜式操作。

随着通用大模型能力的提升,创作者不再需要深入的技术背景。借助开源社区的力量,即便是不懂技术的人,也能轻松生成高质量的内容。这种门槛的降低,让越来越多的人进入了创作的领域,甚至像我这样的技术小白,也能够利用大模型创造出令人惊叹的作品。

然而,最近我也感受到平台对AI生成内容的规范逐渐收紧,创作者的感知变得越来越强烈。曾经,很多人通过接大厂的单子赚取收益,但如今如果内容带有明显的AI标识,部分甲方客户可能会拒绝购买。这使得创作者的收益不如以前那样稳定,甚至有时会受到影响。

随着AI技术的发展,行业的规范化已经成为一个不可避免的趋势。如今,大家都越来越小心,必须遵守新的规则。尤其是在AI生成内容方面,伪造的图片和视频已经变得越来越隐蔽,辨别起来也越来越困难。即使是业内人士,也很难一眼识别这些内容。

也有一些创作者已经发现,如果上传的图片是同一个人的照片,未来训练出来的模型就可以“锁脸”,也就是说,甚至连明星的照片都可以被用来训练生成内容。如果这个模型被下载到本地使用,那么生成内容将不受平台限制,甚至不管图片内容本身是否合法,也没有任何限制,唯一的“成本”就是硬件投入。

作为一名技术小白,我曾用一个周末的时间,使用近百张图片在阿里魔搭平台上训练出一个能够生成“小红书风格”图片的专属模型,这一过程几乎没有任何门槛。即便是我们这些“玩家”,也很难分辨出这些图片是否为AI生成的。

我也会思考,作为内容创作者,随着技术门槛的降低,我们获得的创作自由度虽然更大,但由此带来的法律和伦理问题也更加复杂。尤其是关于生成内容的版权问题。

即便只是用几十张网络公开的图片训练模型,且并未靠此盈利。但其实我并没有一一获得过这些素材的作者的授权,那么会不会有侵权问题?生成的作品的版权该归谁呢?是归训练素材的原作者,还是归我这个使用者,还是归平台,还是归生成图像的AI模型本身?这一点,实在不好判定。

总之,随着AI技术的快速发展,内容创作领域正经历着深刻的变化。对于我们这些爱好者和内容创作者来说,门槛变得越来越低,创作变得更加自由。但同时,也必须面对越来越复杂的版权和规范问题。

“真实”很难被大众相信

史宇航 汇业律师事务所律师

2025年,我在处理AI隐私侵权案件时,明显感受到一个变化,那就是伪造技术变得越来越容易。以前,AI生成图像、视频,甚至模拟个人声音和活动视频,往往需要复杂的技术支持,但现在,这些技术已经变得触手可及。许多平台提供了生成工具,而开源软件的普及让这类技术的门槛大大降低。

举个简单的例子,现在只需截取我几秒钟的声音,就能完美克隆我的声音;只要一张我的照片,就能生成其他的照片和视频。2025年,这些技术的应用变得越来越普遍。无论是在合法场合,还是犯罪分子用来诈骗,技术的滥用都变得更加容易。

随着伪造内容的难度降低,而社会对内容真实性的怀疑却加剧。这种不信任感快速蔓延。

现在隐私泄露的风险,随着技术的发展而增加,保护个人隐私的难度大大增加。社交媒体、平台应用等地方,个人随意上传的照片、视频和声音等信息,已经不再是私密的个人内容。一旦发布出去,这些信息就可能成为AI训练素材的来源。

站在律师角度,我的当事人常常要面临的难题是举证困难——如何追溯这些信息的来源,如何证明他人未经授权使用了我的客户的素材。

举个例子,像小红书这样的社交平台,用户发布的内容很多时候并未经过授权,结果这些内容却可能被用于AI训练。此时,追溯责任变得尤为复杂,尤其是当内容的“借鉴”非常隐晦时,举证变得几乎不可能。

除了对个人的损害外,AI伪造技术还在社会层面造成了严重的影响。当AI能够轻松伪造图像、声音和视频时,社会的信任感遭遇了前所未有的挑战。人们开始怀疑所有的数字内容——这是否真的是某个人的声音、视频或照片?这种怀疑加剧了人们对所有信息的审慎态度。

在一些案件中,受害者需要耗费大量的时间和精力来验证视频、音频的真实性,甚至平台也需要投入更多资源来鉴定内容的来源。这种不信任感显著提高了社会运作的成本。

我觉得作为普通人,很难有效应对这些技术带来的挑战,而平台作为技术的提供方,理应承担更多责任。平台不仅要提供更为精确的AI生成内容检测技术,还应在发布内容前标识其是否为AI合成。没有标识或验证的内容,平台就应当承担相应的法律责任。这也是我作为律师在处理案件时反复强调的平台责任。

我觉得未来AI技术的使用只会更加广泛,我们必须面对这个新的技术环境,法律监管和平台治理都要在这个前提下去讨论和构建。伴随着隐私侵权问题,AI生成内容的版权问题也必须尽快解决——例如,谁应该拥有AI生成内容的版权?是创作者、平台,还是工具的研发者?这些问题目前在许多AI相关司法案件中已经成为争议的焦点,并且在未来还将继续影响法律的适用与发展。

个人和AI大厂互不信任

马泽宇 上海计算机软件技术开发中心 人工智能研究与测评部副部长

随着大模型技术的发展,隐私泄露的风险也急剧上升,给我们带来了前所未有的挑战,收到不少客户的反馈,很多人对AI生成内容的滥用以及隐私泄露问题感到头疼。

在AI隐私保护研究过程中,我们遇到的最大挑战之一就是双方的不信任。一方面,B端用户不信任AI大厂,他们担心自己的数据会被用来做不当用途,特别是在个人隐私方面。比如,用户输入的一些敏感信息,像身份证号、地址等,一旦被模型厂商拿去做训练,就可能被泄露。

另一方面,对于AI厂商来说,他们更怕的其实是技术被盗取。尤其是对于一些闭源的大模型,厂商不愿意让外部接触到自己的核心技术和算法。因为一旦客户可以自由访问这些技术,或者调整某些参数,那他们就有可能“偷走”这家公司的核心资产。因此,大模型厂商也不敢完全放手让客户进行自由操作,担心泄露商业机密。B端大公司尤其关注这个问题。

C端用户可能在不自觉间泄露个人信息。比如,你在社交媒体上发了个帖子,里面有你的个人信息,Agent可能就会自动抓取这些数据。而过去,信息的检索更多是被动的,别人不容易搜到你发的信息。但现在,Agent能主动去抓取和分析这些信息,泄露个人隐私的风险大大增加了。

总的来说,AI隐私泄露有两种方式:一种是直接泄露,比如用户输入的私人数据在使用大模型时被意外泄露;另一种是间接泄露,比如用户无意中发布了个人信息,AI抓取后可能就泄露出去。第一种问题通过加密和技术控制可以避免,第二种问题目前看起来还没有解决的途径。

这种互不信任的局面,给AI隐私保护带来了很大的挑战。我们在努力推动一个新的AI服务模式,希望通过加密技术或者安全验证机制,让用户在使用大模型时,能够更加放心。例如,通过“模型加密”技术,我们可以确保即便大模型厂商接触到用户的输入数据,也不会把这些数据拿去做不当的训练。同时,用户的数据也不会泄露给其他任何第三方。

这就像在给两方搭建一座信任桥梁,让AI厂商和用户之间能够在一个安全的环境下合作,不用担心数据被泄露或者技术被盗。我们正在尽最大努力,推动这种新型的“MaaS(Model as a Service)”服务模式,让隐私保护变得更加透明和可控。

然而,这个过程并不容易。大厂和用户都要从根本上改变对彼此的认知,才能在AI领域实现真正的隐私保护。而这,也正是我们正在攻克的难题。

02 服务冲突 AI客服构筑的“数字围墙”

无论是深夜查询话费账单,还是焦急追踪快递包裹,屏幕另一端或电话那头,总有一个不知疲倦、语气平稳的声音,正在重新定义“客服”的含义,“AI客服”,成为寻求帮助时最常打交道的“界面”之一。

但是,AI客服真的有想象中那么美好吗?一遍遍重复“转人工”,在语音菜单的树状结构中来回绕行,与无法理解复杂语境和情绪的机器人进行“鸡同鸭讲”般的对话……

一方面,是企业对运营效率的极致追求与人力成本的精打细算;另一方面,则是用户对个性化理解、情感共鸣与实际问题解决的期待。当“智能”的衡量标准偏向于“解决率”和“通话时长”而非用户真实的获得感时,本应是打破距离、提供24小时在线的AI客服却成为疏离与隔阂的象征。

AI成了我的“接班人”

南皓 某公司客服人员

说实话,2025年中,当收到公司那封关于“客服系统智能化升级”的邮件时,我心里就“咯噔”了一下。我们整个初级客服团队十几个人,基本都收到了不再续签合同的通知,说公司引入了更先进的AI客服系统,能处理大多数常规咨询。

我在这家公司的外包客服中心干了5年,每天的工作,就是接听全国各地的电话,处理退换货、查物流、解释活动规则等,工作枯燥但还稳定,每个月四千多元的收入,在我们这个三线城市也还过得去,我也以为能一直做下去。

被优化后,我的第一个念头就是赶紧找下一份工作,可是本地招人工客服的公司寥寥无几,大多数岗位需要“会使用并训练AI客服助手”“具备数据分析能力”等,有的公司觉得我40岁不到的年龄偏大,学新事物比较慢。我也在网上看到,AI创造了新的岗位,比如训练师、审核员等,但我目前并没有胜任这些岗位的能力。

我的一个朋友跟我说,现在连工厂流水线都在部署机器人,更别说接电话这种事了。那一刻,我的心挺凉的,毕竟5年积攒的客服经验,说被取代就被取代。但AI知道怎么快速安抚生气的客户吗?知道如何从对方含糊的描述里找到问题关键点吗?知道怎么灵活处理规则之外的需求吗?这些经验在“AI全天在线、不会情绪化、成本低廉”的宣传语面前,突然一文不值了。

以前是我在电话这头,帮用户解决问题;现在,我自己成了那个悬而未决的“问题”。为了生活,我在当地一家超市找了份收银员的工作,但我知道这也不会长久,因为很多超市开始布局自助收银机了,说不准哪一天,我又会被取代了。

偶尔,当我作为用户,打电话给银行或运营商时,也会听到那头流畅却冰冷的AI语音,心情都特别复杂。或许,在这样的一个时代,总有一些人因为AI而获得便利与赋能,也总有一些人因为AI而迷茫和焦虑。

用“投诉”破解“通关密码”

超超(化名) 互联网用户

说到和AI客服的“纠缠”,不得不提几个月前发生的一件事。我在一个知识付费平台上花199元买了一个所谓的“大师课”,结果听了不到半小时,就觉得和宣传里的“深度内容”根本是两回事,于是决定退款。

找到“线上客服”,我想尽量清晰地表达我的想法:“我想退款,这门课的内容和宣传严重不符”,几乎是秒回,AI客服的回复是:“您好,购买前请仔细查看课程简介。”我愈发生气,加重语气说“我不满意内容,这是虚假宣传”,AI客服好像是设定好的程序,冰冷又礼貌:“很理解您的心情,根据平台规则,课程属于虚拟商品,一旦购买,暂不支持退款。”

就像一拳砸在棉花上,我觉得和AI客服耗下去不会有结果,就输入“转人工”“人工客服”等,变着花样想“唤”出真人,但AI客服还是自顾自地根据程序说话,无限循环。最后,我几乎是带着“破罐破摔”的心情,打了四个字“我要投诉”,没想到,居然猜对了“通关密码”,页面显示“请稍等,正在为您转接人工客服”。

进入等待后,我前面还有10多位用户在排队,等了20多分钟,终于,一位真实的人工客服接入进来,沟通顺畅了很多,他记录了我的问题,并表示会反馈给相关部门。虽然退款扣了一部分手续费,也过了蛮长时间才到账,但比起与AI客服的“隔空喊话”,这已经算是很好的结果了。整个过程中,最耗费心力的,其实不是退款,而是那种为了和真人说上一句话所需要付出的时间和精力。

我对AI客服的信任度并不高,即使并不复杂的问题,我也希望能直接和真人客服对话。跟人工说一句话就能解决的问题。跟AI打交道可能要绕无数弯路,付出很多额外的时间和精力。当一项技术带来的不是便利的确定性时,可能最传统的方式才是最方便的。

03 知识产权冲突 当创作被无偿“喂养”给AI

2025年,AI产业陷入版权风暴,OpenAI、Google、Meta、xAI等巨头接连被作者、媒体与视觉艺术家集体起诉,索赔金额从数百万美元到数亿美元不等。国内也不断出现AI侵权的典型案例。冲突核心在于个人IP风格被无偿“喂养”,风格是否应受保护,学习数据是否构成侵权的争论相当激烈。

AI“清算期”才刚刚开始,当模型像素级学习个人风格后,这些创作者是否会走上创意末路?

一夜之间,谁都可以复刻我

豆豆 旅行插画师

打开社交网站,我惊呆了!粉丝们不停私信我,说不少AI博主在推荐一个假装在旅行的AI生成器,只需要上传照片就能生成漫画形象,但疑似抄袭了我的风格。该模型还一度冲上全球最大AI开源社区HuggingFace排行榜前十。

男生清一色的白色豆豆眼镜、草帽、衬衫,这不就是我的风格插画吗?一夜之间,所有男生和漫画版的我共长一张脸,谁都可以复刻我。

幸好在我和粉丝的声讨中,模型作者主动联系我解释,模型的训练素材是通过淘宝购买的,以及在花瓣网等图片网站收集风景图和豆豆眼插画拼接的,而且声明没有拿模型商用盈利,只是用于学习和研究。

随后AI生图平台LiblibAI下架了该模型,我也没有再追究,不过事后回想,我有几点疑问:不商用不盈利就是开源模型的“避风港”吗?难道使用大量未经授权的原创作品训练,不算侵权吗?难道我以后发的插画要打满脸水印吗?

我并不是担心自己被AI替代,更多的是对当下版权保护机制不完善的无奈,对AI绘画的纵容,就是对原创作者的残忍。

创作洁癖让我抗拒AI

斐清 头部玄幻网文作者

2024年番茄小说悄悄往作者协议里新增“AI条款”的事件闹得沸沸扬扬,有些作者发现豆包像素级学习自己的写作风格,故事走向、人设、情感纠葛等跟自己的作品一模一样,一下子就怀疑起同是字节跳动旗下的番茄小说,隐藏的“AI条款”才被公之于众,很多作者都在不知情的情况下签下了同意把作品用于AI训练的协议。

虽然“AI条款”在作者的集体断更声讨下被删除,但也给我提了个醒:不能用自己的风格去“喂养”AI。

我从来不用AI写作,主要是因为我有创作洁癖。我也试过AI大模型的能力,写前50000字还好,但是越到后面,AI记忆会越混乱。如果要长时间深度记忆的话,就需要花费相当大的金额去购买算力,得不偿失。

跟图片比起来,文字更难界定什么算抄袭,在版权这一点上,我觉得网文作者们很快会处于弱势。

门槛更低了 日更万字不再是难事

奇奇 七猫网文作者

我并不抗拒AI,平时写历史文章时,我会用AI查资料,它会给我讲得很明白。

我认识的很多老作者,已经习惯自己琢磨剧情,然后把梗概和提纲丢给AI,让AI来完善文章,大幅提升写作效率,让日更万字再也不是一件难事。AI擅长提供高潮、冲突的灵感,但节奏把控不好。

目前绝大多数小说网站的后台都有官方AI写作工具,说明平台支持作者用AI提高效率和提供创作灵感,但是平台不鼓励使用纯AI生成的内容,一旦被发现,可能会面临限流和封号。

“AI写小说持续爆文”“AI写网文月入过万……”这一年我发现网文行业的新人比以往还多了,因为AI大大降低了写作门槛,有些AI是比萌新写得好,但是老作者一眼就能看出AI写作的破绽,更别说超越大神级别的作者。

大多数网文非常套路化,AI学习一遍免费小说平台的资源,基本就能达到新作者、小作者的水平。该如何保护个人风格和版权,我也没有很好的答案。

04 求职冲突 AI与AI的“隔空交手”

如今,AI面试已成为大厂及AI企业校招的方式之一,企业借助AI实现降本增效与标准化筛选,求职者却一边被迫适应冰冷的算法考核,一边催生“用AI反制AI”的作弊手段。这场冲突的核心,是技术效率与招聘公平的失衡,是算法评判与人类真实能力的错位。企业端依赖AI构建筛选壁垒,求职者端在合规与突围间挣扎,而“AI监考”与“AI作弊”的攻防战,更让招聘陷入零和博弈的困境。

被AI面试“摧残”了整个毕业季

小秋 2025年应届毕业生

我是一名2025年的应届毕业生,整个秋招季,有三分之一的精力耗在了和AI面试官“尬聊”上。

我参加了三场AI面试,最长的一场持续了半小时,从性格测试到英文面试再到中文问答,全程没有任何活人互动,那种孤独感真让人窒息。

每次打开面试链接,看到屏幕上那张妆容精致却永远带着标准假笑的AI脸,我都有点起鸡皮疙瘩——我平时和真人面试官交流完全没问题,可面对这个没有任何情绪反馈的“伪人”,话到嘴边都不知道怎么说。

流程基本都是固定的:先做一些性格测试题,限时作答,选项全是模棱两可的表述;接着AI会让我用英文面试,自我介绍一下,我对着AI脑子会“宕机”,只能回想一些高中英语作文模板,磕磕绊绊说完,自己都觉得尴尬。

最关键的中文面试环节,AI准备的问题都很统一,“如何团队协作”“如何应对困难”这类大方向问题,每个问题只给几十秒思考时间,却要回答2~4分钟。更离谱的是系统识别问题,我自认为普通话很标准,但AI总能把我的话识别错几句,英文单词的识别也是重灾区。

为了让AI“听懂”我的回答,我不得不改变自己的表达习惯。听说AI会自动总结文稿打分,我说话时特意分点,用“首先、其次、最后”的总分总结构,刻意说得书面化。可这样一来,反而限制了我的发挥,很多真实想法因为太口语化不敢说,词不达意的情况频频出现。

中间我还看到屏幕上有行字“面试官巡考中,不要离开屏幕或念东西”,瞬间更紧张了——真有面试官在后台看着我吗?

最让我无奈的是身边同学的“内卷”。现在很多人用AI辅助面试,手机靠在电脑旁运行AI插件,可以在面试时实时生成答案,美其名曰“用魔法打败魔法”,但要“勤加练习”,别被面试官发现“偷瞄”。我知道这是作弊,但看到有同学通过了初筛,心里一边失衡一边“羡慕”。

这场AI面试就像一场荒诞的测试,我们不是在和其他求职者竞争,而是在和算法较劲,还要提防身边人用AI作弊,真没劲。

AI面试官也有柔情

MM 某招聘网站相关业务负责人

我在一家招聘公司负责AI面试产品的企业对接,2025年以来,国内传统大厂和国内外AI公司对AI面试的需求暴涨。

企业选择AI面试的核心诉求很明确:降本、提效、标准化。以前校招季,HR一天最多面试20个候选人,筛选几十份简历。现在AI面试能实现全链路自动化,一天筛选数百份简历都没问题,还能避免人工初筛的主观偏差,评价标准更统一。

我们和某公司合作的AI面试产品,核心就是解决企业这些痛点,基于岗位技能知识库设计考查维度,通过自动化追问全面评估候选人,还能实现身份核验和防作弊,保证流程公平。

很多人以为AI面试是“一刀切”,其实不是。我们的方案会根据岗位、候选人经验、简历和JD(岗位职责)个性化适配,做到千人千面。校招管培生侧重考查综合素质和潜力,蓝领技工则重点评估实操技能相关认知,甚至不同行业的考查话术都不一样。

而且AI不是冰冷的机器,有次模拟面试,候选人突发奇想让家里小孩来试,AI识别出是小朋友后,没有直接拒绝,反而告诉孩子“请好好学习,保持健康快乐”,这个反应让我们都很意外。

很多求职者误以为AI面试只看答案完美度,其实不然。也有问题答得不完美,但状态积极自信、表示愿意学习的候选人也能通过面试。

所以我也想和应届生说,秋招不用追求完美,更不要碰AI作弊,一旦留下不良记录,整个行业都能看到,得不偿失。

05 算法“误杀”冲突 被代码裁决的人生

当前存在一种现象,在追捕诈骗的数字天网下,一个看不见的“误差”或制造了新的社会困境——反诈系统偶尔也会“误伤”部分普通用户。

对于反诈系统,它是统计模型中一个冷静的、“可接受”的微小百分比;对于被其影响的普通人,它是电话停机、支付冻结,或申诉渠道受阻。一个话题受到热议:当保卫公共安全的技术铁壁“误伤”普通人时,该如何找回被算法夺走的公正?

普通人一天究竟能打几通电话?

小川 艺术创作者

我是一名数字艺术家,在小红书上有一定的粉丝量。外出旅行时,有时会通过“试睡置换”的方式和酒店合作。为了保证每一站都能顺利落脚,我需要提前联系好多家酒店。

我的手机号码属地为广西,事发时正在四川成都。2025年10月中旬的一天,我正在为接下来的行程安排住宿。那天我陆续打了二十多通电话,试图联系不同酒店,突然,手机无法呼出。我的第一反应是欠费,于是赶紧充了话费,可仍旧行不通。那时心里有点慌,联系了运营商后得知号码因为存在异常通信行为被停机了。

我感到无力的是解封和“自证清白”的渠道。在收到的第一条短信中,要求我在5分钟内按要求进行“二次认证”,倘若未按规定操作,运营商将对手机号码采取临时保护性限制措施,倘若已经限制,可通过持身份证原件和SIM卡到所在营业厅办理复机。可我人在他乡,又有行程安排,难道还要特意跑回去一趟?

我表示不解,我的号码是实名认证的,按时缴费,从未违规,仅因跨省拨打了较多电话,就瞬间被系统判定为通信行为异常?后来我与客服反复“拉扯”,才收到第二条有着“线上复机通道”链接的短信。

在自证的过程中,我把手机SIM卡拆下来,对着卡身拍一张清晰的照片,然后还要手持身份证,拍下正反面,最后将所有照片上传到一个指定页面。最终在第二天完成解封。

复机后,生活看似回归正常,但困惑与担忧仍在。每当需要密集联系他人时,一种莫名的恐惧就会浮现:我的手机会不会再次突然“失声”?我也很想知道,一个普通用户,一天到底打多少电话?在什么情况下,会被判定为“异常”?我百分百支持打击诈骗,希望运营商的技术能更聪明一些,至少在“误伤”我们之后,解封的通道能更顺畅一些。

需要警民之间互相理解

姚威 广州熠数信息CEO

反诈系统是国家级联防工程,核心引擎由公安部、刑侦局联合国家反诈中心研发底层模型,三大电信运营商基于统一框架定制省级风控系统完成落地执行。当前反诈系统可能基于通信行为特征构建AI风控模型,客观上,小比例“误伤”很难完全避免。

我的父亲之前也遇到过支付账户被冻结的类似情况。他经营了一家实体的烟酒销售公司,公司和店铺的收款码都是在平台申请的商户码,正规备案。突然有一天,个人的某移动支付账户遭到冻结,提示了涉及案件,有警方联系电话和属地。

作为一名从事安全行业的业内人士,当时我的处理方式是,第一时间向我父亲所在地派出所电话备案并核实了案件属地公安电话号码的真实性。核实后拨打系统提示的警方电话,进行主动沟通,并说明了公司的情况和个人的情况。

得到的核实后的回复是需要2~5天解封。可解封后隔了一周又被封,依然是同一个属地的公安,涉及不同案件,又走了一遍申诉流程,最终2天解封。

在案件调查过程中,警方无法过多地透露案情,事情结束后我们也得到了案件侦办民警的电话解释。其原因是我父亲的个人账户会收到一些欠款的还款,还款方也是当地的正规商户,他们被不法分子利用了。

所以资金流的冻结,只看自身这一层两层,可能会觉得很委屈,但从案件侦破的角度来说,又是不得不为之,更需要警民之间在不同时期和场景中互相的理解。

作者/ IT时报 郝俊慧 贾天荣 潘少颖 孙妍 孙永会 毛宇 编辑/ 郝俊慧 孙妍
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