美国商业改进局（Better Business Bureau®）是一个由实地办事处组成的私营非营利性组织，没有接受任何政府资助。过去三年，该组织收到了超过16600起高级别身份盗窃报告。这些事件中，用户往往是在诈骗分子开始利用这些信息谋取私利后才意识到自己的一些最敏感信息被泄露。
BBB周三表示，其开展的一项研究指出，诈骗者正在使用两种新的强大工具试图窃取受害者的身份，这两种新工具是：人工智能和暗网。它们在身份盗窃方面的流行程度呈令人不安的上升趋势。这也证实了“暗网下/AWX”之前发布的报告：暗网提供工具及服务，骗子利用人工智能工具进行深度伪造。
负责南艾伯塔省和东库特尼地区的BBB总裁兼首席执行官玛丽·奥沙利文·安德森（Mary O’Sullivan-Andersen）表示，该组织的研究发现，诈骗分子的攻击手段越来越复杂。
她在一份新闻稿中表示：“犯罪分子像出售其他商品一样，在暗网上向最高出价者提供被盗信息，例如账号、社会保险号和其他个人信息。”“这强调了我们所有人保护个人信息的重要性。”
奥沙利文·安德森表示，有组织犯罪集团使用这些技术来实施身份盗窃。她说：“这些被盗信息随后被用于实施各种诈骗，包括信用卡欺诈、抵押贷款欺诈、个人贷款欺诈等等。”
BBB表示，人工智能工具还与暗网结合使用，搜索数十万条信息以找出电子邮件地址、泄露的凭证和生物特征数据。人工智能可以帮助找到“高价值”信息，然后可以用于针对某些个人进行身份盗窃。BBB表示，其他研究表明，这些人工智能诈骗在2023年造成的损失超过120亿美元。
骗子们以多种方式利用这些被盗信息。有时，他们会通过数十个暗网网站在线出售这些信息牟利，将数千个被盗身份信息打包成电子表格，并像任何在线销售的商品一样列出价格。有时，消费者会在不知情的情况下被卷入骗局，诈骗分子会盗用他们的姓名、地址、电话号码和社会安全号码来开设银行账户、建立网站，甚至租住公寓。
骗子利用公众信息牟取不义之财，伪装身份，受害者回忆起身份欺诈给他们的生活和生计带来的不安影响，以及由此产生的深深的不信任和心理压力。
为了更好地解释身份欺诈的复杂根源，BBB的研究探讨了骗子如何利用个人安全漏洞，如何利用身份欺诈来推进其他犯罪活动，以及该问题的全球影响。
全球互联网中身份盗窃十分普遍 身份盗窃现象广泛，形式各不相同，一般形式都是：诈骗者会窃取个人信息，例如社保号码，然后冒充他人以牟取非法利益。
由于身份盗窃现象十分普遍，且与各种诈骗手段密不可分，因此遭受一次诈骗的人可能并未意识到自己的个人信息也已被泄露。美国联邦贸易委员会身份盗窃中心指出：
“一旦身份盗窃者掌握了您的个人信息，他们就可以盗取您的银行账户资金，增加您的信用卡账单，开设新的公用事业账户，或利用您的健康保险获得医疗服务。” “在某些极端情况下，盗窃者甚至可能在警方逮捕期间透露您的姓名。”
许多与身份盗窃相关的数据都涉及数据被诈骗者窃取并恶意使用的情况。然而，信息盗窃（即数据被盗但不确定是否被用于恶意目的）仍然是身份欺诈的重要组成部分。
BBB的数据显示，自2021年以来，此类报告数量略有增加，损失中位数也更高。该信息与信用机构的研究结果一致，表明数据泄露事件（被盗信息的类型）的严重程度逐年上升。
美国联邦政府的数据描绘了一幅代价高昂的画面。联邦调查局互联网犯罪投诉中心（FBI IC3）报告称，2023年消费者损失超过1.25亿美元，这是该机构汇编的最新数据。根据一项使用联邦贸易委员会（FTC）数据的研究，提交给BBB的报告可能只代表所有案件的一小部分。
北美各地对于身份欺诈是否在过去几年内有所增加存在争议，美国联邦调查局、联邦贸易委员会消费者哨兵网络数据以及加拿大反欺诈中心（CAFC）的数据均显示身份欺诈有所减少，而信用局Transunion的最新数据显示，2023年身份欺诈增加了15%。
然而，每家机构和征信机构都警告称，身份盗窃案数量仍高于疫情前的水平。例如，联邦贸易委员会（FTC）的数据显示，2019年该组织收到了约65万起身份欺诈报告。联邦调查局报告了约1.6万起案件。
身份盗窃不仅仅是北美的问题。欧盟的数据显示，每年因信息被盗造成的损失超过 11 亿美元。 欧洲反欺诈办公室局长维尔·伊塔拉在该组织的年度报告中表示： “多年来，欺诈行为发生了变化，越来越多的非法活动以数字方式进行，而且往往跨越多个国家甚至大洲。但欺诈对公民、市场、机构和整个社会造成的损害始终没有改变。”
身份盗窃在全球范围内持续演变，BBB警告称，可能会出现一种“合成”身份盗窃案，骗子将从多人窃取的信息组合起来，创建一个全新的身份，用于犯罪和牟利。 全球范围内身份盗窃案件数量惊人，其原因有很多，但其中一个主要因素是其形式多种多样。
诈骗者需要什么 几乎每一起诈骗都涉及身份盗窃。无论是投资诈骗中窃取经纪账户密码，求职诈骗中盗取驾照照片，还是网络钓鱼诈骗中窃取社交媒体资料，诈骗者不仅寻求现金支付，他们还想要数据。
每一条信息看似微不足道，但对个人的影响却可能巨大。总体而言，骗子从中牟利。
美国联邦贸易委员会的数据揭示了骗子瞄准的一些数据来源。银行账户或信用卡信息被盗代价高昂，而政府福利——对许多美国人而言至关重要的资源——在最坏的情况下可能会被中断。
此外，BBB诈骗追踪器数据中还包含许多子类别，揭示了存在风险的领域。消费者报告称，社交媒体账户被盗、约会资料被黑以及用于发布垃圾邮件的Facebook群组被劫持。
虽然很多诈骗案的源头很难追查，因为很多都是海外骗子所为，但并非所有诈骗案都是境外人士所为。亚利桑那州凤凰城的雷蒙德告诉BBB，他申请了一笔房贷，结果被拒绝了。这太不可思议了，因为他的账户一直保持着良好的信用记录。雷蒙德在查看自己的信用报告时大吃一惊。一名男子用他的社会安全号码租了一套公寓，结果欠了近1万美元的房租。他的信用彻底毁了。
被盗的数据最终将流向哪里 不幸的是，对于那些信息在数据泄露中受到影响的消费者来说，他们的信息远非安全，即使他们没有注意到任何直接影响。
诈骗者聚集在表层网络、深层网络和暗网论坛上，交换信息、出售信息并提供继续行骗的技巧。BBB调查了十几个活跃暗网网站，以了解它们的运作方式、传播的信息类型以及诈骗者窃取信息可以获得多少收益。
在最近的一篇帖子中，一名诈骗者发布了一份他们提供的所谓信息“菜单”，并附上了每批数据的价格。在另一个暗网网站上，一名用户声称自己专门从事银行账户诈骗。
BBB还发现了几个专门介绍与“信用卡诈骗”相关的技术、最佳实践和被盗信息列表的网站。“信用卡诈骗”是指诈骗分子窃取信用卡或借记卡信息的任何骗局。这些技巧包括如何创建安全的VPN、使用加密货币在转移资金时避免被发现，以及如何利用常见网络浏览器的防御漏洞。
即使知道他们的信息被盗，也无法总是阻止不良后果。当佛罗里达州奥兰多的Rossie得知她的部分信息流入暗网时，她很担心会发生什么。当一个银行账户以她的名义开设时，她的担忧得到了证实。
在这种情况下，骗子经常使用窃取的信息来开设账户。他们利用这些银行转移资金、洗钱并使追踪变得更加困难。这些银行可能不会开放很长时间，但只要有足够多的银行，诈骗活动就会继续进行。执法部门很难跟上他们的步伐，因为BBB发现，有发帖者在黑客论坛上分享如何最佳地转移资金的技巧，并在执法部门开始发现他们的手法时告知其他人。
随着人工智能（AI）工具实力的不断增强，诈骗者可以通过各种方式输入窃取的信息来增强他们的手段。 诈骗者使用人工智能工具在暗网上搜索数十万条信息，以查找电子邮件地址、泄露的凭证和生物特征数据等。他们可以使用人工智能通过所谓的“暗网扫描”来精确定位特定的“高价值”信息，然后将此人作为身份盗窃的目标。
并非所有暗网扫描都是恶意的，但当诈骗者使用没有安全措施的人工智能工具时，就会让公众面临更复杂的攻击。该公司表示：
“即使你泄露的数据看起来并不重要，骗子也能随着时间的推移将多份泄露的数据拼凑起来，创建一个完整的个人资料，让你更容易受到人工智能诈骗的攻击。”
研究人员测试了公开聊天机器人实施常见诈骗的能力，发现它们很容易诱骗人们交出钱财。另一项研究表明，2023年人工智能诈骗已造成120亿美元的损失。
保护个人帐户的最佳方法是什么 发生数据泄露行为之前：
定期查看信用报告中是否存在未知账户 尽可能使用多因素身份验证 为不同账户选择不同强度的密码 除非来源可靠，否则切勿分享个人信息 保护您的Wi-Fi 考虑使用 VPN（虚拟专用网络） 如果用户认为自己的信息已被泄露：
请迅速采取行动，因为诈骗者可能仍在积极使用您的信息 联系您认为受到威胁的每个帐户持有人 注消信用卡 锁定帐户 更改密码 冻结您的信用 保存文档作为证据 向警方报案 执法部门和监管机构一直在行动 执法部门和监管机构一直在努力打击身份盗窃网站，例如最臭名昭著的暗网论坛BreachForums。但他们也对一些暗网网站及勒索软件团伙背后的幕后黑手展开了追捕。
来自纽约皮克斯基尔的 20 岁的康纳·布莱恩·菲茨帕特里克（Conor Brian Fitzpatrick）在网站上使用化名“Pompompurin”，他在网站被关闭后于2023年认罪，并因其年龄和健康状况被判处20年监外看管。然而，今年早些时候，政府对此案提起上诉，指控他使用虚拟专用网络（VPN）访问互联网，违反了法庭命令。
威胁情报公司KELA（KELA Research and Strategy Ltd.）近日发布的一份新报告显示，2024年，暗网中对恶意人工智能工具的讨论与提及已经增加了200%，该报告强调网络犯罪分子如何迅速采用人工智能工具和策略。
这一发现来自KELA的《2025年人工智能威胁报告：网络犯罪分子如何利用人工智能技术武器化》，该报告使用了KELA情报收集平台的数据，KELA公司的情报收集平台全年监控和分析网络犯罪地下社区，包括暗网论坛、Telegram频道和威胁行为者的活动。研究人员发现，威胁行为者不断改进AI越狱技术，以绕过公共AI平台的安全限制。
报告显示，2024年，有关越狱和在暗网使用恶意AI工具的讨论激增，其中，与越狱ChatGPT等合法AI工具相关的讨论量增加了52%，而有关恶意AI工具和策略的讨论增加了219%。前者是关于如何绕过此类AI平台内置的防护以执行恶意活动，而后者则与KELA所说的“暗黑人工智能工具”有关。
研究发现，网络犯罪分子越来越多地传播和利用所谓的“暗黑人工智能工具”，包括越狱模型和WormGPT和FraudGPT等专门构建的恶意应用程序。这些工具旨在自动执行核心网络犯罪活动，例如网络钓鱼、恶意软件开发和金融欺诈。这些要么是公开可用的生成式人工智能（GenAI）工具的越狱版本，通常作为网络犯罪地下服务提供，要么是使用定制的开源大型语言模型（LLM）构建的。例如，WormGPT基于GPT-J LLM版本，专门针对商业电子邮件泄露（BEC）和网络钓鱼等恶意活动而定制。
报告指出：“这些暗黑人工智能工具已经演变成人工智能即服务（AIaaS），为网络犯罪分子提供自动化、基于订阅的人工智能工具，使他们能够生成任何恶意内容。”“这降低了进入门槛，使网络钓鱼、深度伪造和欺诈骗局等可扩展攻击成为可能。”
通过消除AI公司设置的安全防护限制并添加自定义功能，人工智能系统降低了技术水平较低的攻击者进行大规模复杂攻击的障碍。KELA补充道，此类工具已经变得如此普及，需求量如此之大，以至于一些威胁行为者开始使用假冒版本来欺骗同行。
该供应商指出，威胁行为者还使用基于LLM的GenAI工具来：
自动化并增强网络钓鱼/社交工程的复杂性，包括通过深度伪造音频和视频 自动扫描和分析漏洞（渗透测试），以加速攻击周期 增强恶意软件和漏洞开发，包括信息窃取程序和勒索软件 自动化和优化身份欺诈，包括使用深度伪造工具绕过验证检查 自动执行其他网络攻击，如密码破解、凭证填充和DDoS 在网络钓鱼方面，KELA发现网络钓鱼活动变得越来越复杂，威胁行为者利用生成式人工智能来制作令人信服的社会工程内容，有时还会使用深度伪造的音频和视频来冒充高管并欺骗员工授权欺诈交易。
研究还发现，人工智能正在加速恶意软件的发展，使得高度规避性的勒索软件和信息窃取程序得以快速创建，对传统的检测和响应方法构成了重大挑战。
KELA的AI产品和研究主管Yael Kishon表示：“我们正目睹网络威胁形势发生了巨大变化。网络犯罪分子不仅在使用人工智能，他们还在暗网地下生态系统中建立专门用于人工智能网络犯罪的整个部分。企业必须采用人工智能驱动的防御措施来对抗这种日益增长的威胁。”
为了应对日益严重的人工智能网络威胁，KELA建议各企业投资于员工培训，监控不断发展的人工智能威胁和策略，并实施人工智能驱动的安全措施，例如基于自动情报的红队和生成人工智能模型的对手模拟。
从新出售的恶意软件、数据泄露、勒索软件服务和网络钓鱼工具包可以看出——全球网络犯罪世界的最显眼的元素都隐藏在暗网上。
为了领先攻击者一步，我们发现执法部门、政府和公司都在监控暗网，在浩瀚的数据海洋中寻找违法犯罪的信号。
但是，要在暗网上找到任何有价值的东西，说起来容易做起来难。暗网监控服务并不新鲜，但现在出现了一个新玩家——人工智能（AI）。
“暗网下/AWX”在本文中将揭露，人工智能暗网监控的工作原理、挑战和局限性，以及企业如何部署这些解决方案，将安全性提升到新的水平。
到2030年，暗网监控的市场规模将达到17亿美元 全球暗网威胁情报市场正在蓬勃发展。Data Intelligence的一份报告估计，到2030年，该行业的产值将达到17亿美元。
在数字威胁日益频繁的推动下，ZeroFox、CrowdStrike、Digital Shadows、Flare、IBMX-force等公司和其他领先企业正在投资创新和人工智能，以构建下一代暗网监控技术。
随着暗网市场的发展，威胁暴露管理公司Flare在AI领域占据领先地位，最近推出了新的人工智能暗网解决方案——Threat Flow。该公司声称，Threat Flow首个透明的生成式人工智能应用，能及时提供相关的、可信的暗网威胁行为者活动报告。
Flare高级产品营销经理Mark MacDonald表示： “没有一种语言模型能够有效地完成所有任务。使用人工智能为客户创造价值，就需要针对不同的高度特定任务采用不同的工具。”
“我们使用自然语言处理（NLP）来追踪暗网论坛和暗网市场上的威胁行为者，使用大型语言模型（LLM）来识别可能使特定犯罪团伙受益的高价值帖子，并使用传统的机器学习来对特定事件进行评分。”
最好的方法是将每种“类型”的人工智能应用于它最适合的特定任务。
Threat Flow对最具价值的暗网论坛中的每个暗网论坛主题进行分类。然后，语言模型对威胁进行总结，并允许在各种暗网论坛对话中轻松切换，使客户能够无缝识别高价值的暗网情报。
不排除犯罪分子使用人工智能暗网技术的可能性 Flare的MacDonald称，网络犯罪分子不太可能通过对其技术进行逆向工程而获得任何好处。不过，MacDonald也承认，确实认识到威胁行为者利用人工智能来更好地检测“卧底”执法人员并禁止他们使用该平台的可能性。
HackerOne解决方案架构师Dane Sherrets描述了暗网中人工智能的恶意使用：
“网络犯罪分子可以将生成式人工智能融入类似于网络爬虫和相关技术的工具中，这简化了犯罪分子查找凭证转储和其他信息的方式，从而帮助他们策划或实施网络攻击。”
Sherrets解释说，暗网上的人工智能之所以能发挥作用，是因为有大量数据需要分析。手动处理这些海量数据非常困难，因为这些数据的结构与网络的其他部分不同。
“人工智能可以大规模解决这两个问题。”
为不同行业提供检测和响应服务的网络安全咨询公司Secure Cyber的首席执行官兼创始人Shawn Waldman则表示：
“人工智能通过速度和效率来加强暗网监控。与传统方法相比，人工智能可以维持更长的生命周期，并承担更大的监控负荷。
“此外，人工智能不仅可以进行更深入的挖掘，还能将来自各种搜索的数据关联起来，从而有可能发出更高质量的警报。”
然而，Shawn警告称，人工智能能够学习的东西是有限的。
“虽然人工智能很强大，但它也有其局限性，因此拥有人类的专业知识至关重要。”
Shawn表示，人类的参与对于所谓的“基本真相”尤为重要，这种真相是读取和解释暗网上的每个新数据或需要上下文理解的数据的能力。
HackerOne的Sherrets对此表示赞同，并表示人类的专业知识仍然至关重要，因为自动化可以发现已经披露的漏洞以及其他情报威胁信号。
Sherrets说：“但安全研究人员群体在发现新的漏洞方面发挥着巨大作用。”
Flare的MacDonald也强调了人类专业知识在人工智能驱动的暗网监控解决方案中发挥的重要作用。
“人工智能作为人类的助推器，帮助他们更快地识别相关信息，更快地找到上下文，并优先处理正确的事件。”
“最终，人类必须决定如何处理这些信息，并将其与与他们的业务相关的其他更广泛的背景以及他们正在消费的其他信息结合起来。”
传统暗网监控 Vs. 人工智能驱动 传统的暗网监控包括分析师使用关键字在庞大的暗网数据库中识别相关帖子。但借助人工智能，分析师可以将搜索范围缩小到符合客户兴趣的特定事件或元素，MacDonald解释道。
此外，人工智能还可以发现其他技术无法发现的内容。
例如，Threat Flow在暗网数据集合中添加了一层语言模型，以实现该公司所谓的“上下文语义搜索”。得益于这一增强功能，AI可以识别出传统关键字搜索无法找到的高度相关的结果。
“想象一下，一个威胁行为者讲俄语，提到一家大公司，但却拼写错误了公司名称，”MacDonald说，“有两个因素会让关键字搜索失效，即语言和拼写”。
Flare的AI暗网监控不会搜索未编入索引的洋葱地址，但MacDonald表示它没有必要这样做。
“是的，暗网由许多未编入索引的网站组成……但犯罪分子和威胁行为者的活动通常集中在相对较少的已知论坛和平台下，这些论坛和平台受到与合法互联网平台相同的网络效应的影响。”
“暗网并非如此黑暗” 纽约理工学院（NYIT）创业与技术创新中心和网络防御教育主任Michael Nizich博士表示，暗网就是数据，就像我们数字世界中的其他一切事物一样。
“现代人工智能解决方案可以从暗网监控中快速识别实时发生的异常，而这些异常需要人类甚至当前的台式计算机花费数年时间才能处理完毕。”
Nizich解释说，准确识别异常情况（例如，攻击者使用已知的MAC地址从陌生位置多次尝试登录）可以自动触发操作，从而阻止攻击者的行为，并确保个人信息安全。
“暗网并不像看上去那么黑暗。”
Nizich将暗网比作一个游乐园，没有人能看到或知道它就在自己的城市里。然而，这个公园仍然有接入点。“一旦进入公园，许多常见的景点都会照常运行，”Nizich 说，“暗网监控使用这些接入点来监控（公园内）网络中的流量和数据包内容，而将AI应用于这些过程只会使监控更加有效。”
总结 几十年来，犯罪团伙和不法分子一直享受着暗网匿名、模糊的特性所带来的特权。尽管人工智能暗网技术仍处于起步阶段，其能力还很有限，但该领域的进步可能会动摇网络犯罪世界的根基。
传统的暗网监控发挥了至关重要的作用。现在，借助人工智能暗网监控，企业可以识别模式并分析大量数据，同时生成定制的威胁信号报告。
与暗网网络犯罪的战斗仍在继续……
卡巴斯基数字足迹情报服务近日发布的一份报告发现，在2023年，有近3000个暗网帖子在讨论如何使用ChatGPT和其他大型语言模型（LLM）进行非法活动。
这些讨论包括创建聊天机器人的恶意替代品、越狱（突破语言设置的恶意使用限制）技术、恶意提示列表以及有关如何滥用这些工具的其他一般对话，以及讨论可访问ChatGPT付费版本的被盗帐户的帖子。
主要见解 卡巴斯基的数字足迹情报服务在2023年发现了近3000个暗网帖子，讨论涉及ChatGPT和其他大型语言模型（LLM）的非法活动。
其中包括创建恶意版本、越狱技术、有害提示列表以及有关被盗帐户的讨论。
暗网上的威胁参与者积极分享有关利用ChatGPT的知识，讨论创建恶意软件、使用人工智能处理用户数据转储以及共享越狱以绕过内容审核策略等主题。
研究还发现，围绕WormGPT、XXXGPT和FraudGPT等工具进行了大量讨论，这些工具被作为ChatGPT的替代品销售，限制较少。
卡巴斯基的研究发布前不久，OpenAI暂停了一名开发者的资格，原因是他创建了一个模仿美国国会议员迪恩·飞利浦（DeanPhilips）的聊天机器人。该组织表示，这一行为违反了其关于政治竞选或未经同意冒充个人的规则。
ChatGPT如何被利用？主要发现 虽然企业和消费者将ChatGPT作为改善日常生活的工具，但威胁行为者正在尝试利用它来攻击毫无戒心的个人和组织。
在随附的研究博客上分享的一系列帖子中，可以看到暗网用户讨论如何使用GPT创建可以修改其代码的多态恶意软件，以及如何使用人工智能（AI）处理用户数据转储。
另一位用户分享了著名的ChatGPT的“Do Anything Now“（DAN）越狱，旨在绕过OpenAI的内容审核政策。研究发现，在2023年，暗网上有249项分发和销售提示信息的提议。
总的来说，这些发现不仅凸显了ChatGPT可能被滥用，而且还表明网络犯罪分子正在积极分享如何利用它的知识。正如一位匿名用户评论的那样，“AI帮了我很多，GPT-4是我最好的朋友。”
卡巴斯基数字足迹分析师阿丽萨·库利申科（Alisa Kulishenko）表示：“威胁行为者正在积极探索实施ChatGPT和人工智能的各种方案。”
“主题通常包括恶意软件的开发和其他类型的非法使用语言模型，例如处理被盗用户数据、解析受感染设备中的文件等。
“人工智能工具的普及导致ChatGPT或其同类工具的自动响应被集成到一些网络犯罪论坛中。”
“此外，威胁行为者倾向于通过各种暗网渠道分享越狱信息（可以解锁附加功能的特殊提示集），并设计出利用基于模型的合法工具的方法，例如基于恶意目的模型的渗透测试工具。”
到目前为止有什么风险？ 虽然库里申科认为“生成式人工智能和聊天机器人不太可能彻底改变攻击格局”，但这项研究表明，威胁行为者对利用这项技术达到自己的目的产生了浓厚的兴趣。
到目前为止，生成式技术最大的风险似乎来自于他们创建网络钓鱼电子邮件的能力。例如，网络安全供应商SlashNext于2023年11月发布的一项研究发现，自2022年第四季度ChatGPT发布以来，恶意网络钓鱼电子邮件增加了1265%。
尽管OpenAI等供应商已尝试使用内容审核策略来阻止ChatGPT产生恶意输出，但事实证明这些策略不足以防止滥用，而且很容易通过越狱和其他技术来规避。
简要测试下ChatGPT的内容审核功能，要求ChatGPT生成一封网络钓鱼电子邮件，“作为网络钓鱼防范意识计划的一部分”，通过该电子邮件可以说服收件人更新其在线帐户支付详细信息，聊天机器人对此做出了回应，生成了一封基本的钓鱼邮件。
现实情况是，如果有人想恶意使用LLM，他们有很多变通办法可以做到这一点。
底线 该研究强调，暗网正热衷于使用人工智能来自动化网络攻击。尽管不必惊慌，但必须认识到网络犯罪有可能增加。
如果黑客论坛和其他地下社区继续就如何恶意使用这项技术进行合作，网络犯罪将不可避免地增加。
如今，人工智能初创公司已超过67000家，谁知道这条崎岖的道路将会把人类带向何方？