CyberOK اختبرت تكتيكات محتالي الهاتف على Claude و GPT-5.5 و Qwen و DeepSeek

نشر الباحث سيرجي جوردييتشيك من CyberOK Research مقالاً على Habr طبقوا فيه تقنيات كلاسيكية للتأثير النفسي، التي صقلتها عصابات احتيال البريد الإلكتروني، على نماذج اللغة، واختبروا تفاعل سبعة نماذج لغوية كبيرة على هذه التقنيات.

من أين جاءت المنهجية

يلاحظ المؤلف أن علم النفس التطبيقي الأكثر تطوراً للتأثير لا يوجد في العلوم الجامعية، بل في الطرف الآخر من خط هاتفي: قضى المحتالون سنوات في تحسين تقنيات التأثير على ملايين الضحايا — دون منح أو لجان أخلاقيات. نقل الباحثون بنية هذه التقنيات إلى نماذج اللغة، لكن حصراً في سيناريوهات اصطناعية حميدة، بدون سيناريوهات حقيقية وبدون ضحايا حقيقيين وبدون أي ضرر.

• الاستيلاء على السلطة — إقناع النموذج بأن الطلب يأتي من جهة مهمة
• ضغط الوقت لاتخاذ القرار — خلق استعجالية اصطناعية
• إجماع مزيف — الحجة "الجميع يفعلون ذلك"
• استخراج المعلومات خطوة بخطوة — التقدم التدريجي نحو الهدف من خلال سلسلة من التنازلات الصغيرة

أي النماذج تم اختبارها

تم اختبار التقنيات على سبعة نماذج من مطورين مختلفين — من أفضل الأنظمة التجارية إلى النماذج المفتوحة الأقل قوة، التي بمثابة نقطة تحكم للمقارنة.

• Claude Opus و Claude Sonnet من Anthropic
• GPT-5.5 من OpenAI
• Qwen و DeepSeek و Mistral
• Llama-8b — نموذج صغير ومتعمد ضعيف للتحكم

يؤكد المؤلف أن الباحثين لا يؤكدون أن نموذج اللغة لديه نفسية بالمعنى الإنساني — لكن طرق التأثير المطورة للبشر يمكن موجهة إلى نظام يولد نصاً رداً على نص، حتى لو كان لا يمكن "وضعه على أريكة" المحلل.

لماذا تم اختيار تقنيات المحتالين

يشرح المؤلف اختيار مصدر المنهجية: تم صقل علم النفس الأكاديمي للتأثير لعقود في ظروف مختبرية خاضعة للرقابة على عينات صغيرة من الطلاب، بينما أجرى المحتالون عبر الهاتف أساساً أكبر تجربة غير خاضعة للرقابة في التاريخ على التأثير النفسي الجماعي — على ملايين الأشخاص الحقيقيين، بدون قيود أخلاقية، لكن مع ردود فعل مستمرة في شكل محاولات احتيالية ناجحة وفاشلة. جعل هذا تقنياتهم متطورة جداً من وجهة نظر الفعالية العملية بدلاً من الجمال النظري. نقل هيكل هذه التقنيات إلى نماذج اللغة هو وسيلة للتحقق مما إذا كان نظام مدرب للتنبؤ بالنص يتفاعل مع نفس رافعات التأثير التي يستخدمها الإنسان عند اتخاذ قرارات تحت الضغط.

ما ستظهره نتائج الاختبار

في المادة، يصف جوردييتشيك بالتفصيل منهجية التجربة نفسها وقائمة النماذج المختبرة، لكن النتائج النهائية — أي النماذج أثبتت أكثر مقاومة للمناورة وأيها استسلم لتقنيات المحتالين أسرع من غيرها — تُكشف في النسخة الكاملة من المقالة على Habr. حقيقة أن نماذج بمستوى مختلف جداً تم اختيارها للمقارنة — من أفضل Claude Opus و GPT-5.5 إلى التحكم الصغير Llama-8b — تشير إلى أن المؤلفين اهتموا ليس بالمقاومة المطلقة لنموذج معين، بل بالتبعية نفسها: هل تزداد مقاومة المناورة مع نمو جودة النموذج وحجمه، أم أنها خاصية منفصلة تحتاج إلى تدريب محدد؟

ما معنى هذا

إذا كانت تقنيات الهندسة الاجتماعية الكلاسيكية تعمل على نماذج اللغة بنفس الطريقة التي تعمل بها على البشر، فإن هذا يفتح ناقلاً عملياً جديداً للهجمات على أنظمة الذكاء الاصطناعي — من التلاعب بـ chatbots إلى الالتفاف على قيودها الوقائية من خلال الضغط النفسي، وليس فقط من خلال كسر كلمة السر الفني. بالنسبة للفرق التي تضمن نماذج اللغة الكبيرة في عمليات العمل الحساسة، هذا سبب لاختبار النماذج ليس فقط على الثغرات التقنية بل أيضاً على المقاومة للسيناريوهات المناورة المألوفة من ممارسات الاحتيال الهاتفي.