CyberOK تختبر أساليب المحتالين عبر الهاتف على Claude وGPT-5.5 وQwen وDeepSeek

نشر الباحث سيرغي غوردييتشيك من CyberOK Research على منصة Habr مقالًا طبّق فيه على النماذج اللغوية أساليب التأثير النفسي الكلاسيكية التي صقلها المحتالون عبر الهاتف، واختبر استجابة سبعة نماذج LLM لهذه الأساليب.

من أين جاءت المنهجية

يشير المؤلف إلى أن أكثر تطبيقات علم نفس التأثير صقلًا لا توجد في العلم الأكاديمي، بل على الطرف الآخر من خط الهاتف: فقد ظل المحتالون سنوات يحسّنون أساليب التأثير على ملايين الضحايا، دون منح بحثية ولا لجان أخلاقيات. ومن هذه الأساليب نقل الباحثون البنية نفسها إلى النماذج اللغوية، لكن حصرًا ضمن سيناريوهات اصطناعية حميدة، ودون نصوص احتيال حقيقية أو ضحايا حقيقيين أو أي ضرر.

• فرض السلطة — إقناع النموذج بأن الطلب صادر عن جهة ذات شأن
• تضييق وقت اتخاذ القرار — خلق إلحاح مصطنع
• تزييف الإجماع — حجة «الجميع يفعل ذلك»
• استدراج المعلومات خطوة بخطوة — التقدم تدريجيًا نحو الهدف عبر سلسلة من التنازلات الصغيرة

النماذج التي خضعت للاختبار

اختُبرت الأساليب على سبعة نماذج من مطورين مختلفين، تتراوح من الأنظمة التجارية الرائدة إلى نماذج مفتوحة أقل قوة، وكان أحدها نقطة المقارنة المرجعية.

• Claude Opus وClaude Sonnet من Anthropic
• GPT-5.5 من OpenAI
• Qwen وDeepSeek وMistral
• Llama-8b — نموذج صغير وضعيف عن قصد لأغراض المقارنة

ويؤكد المؤلف أن الباحثين لا يزعمون أن للنموذج اللغوي نفسية بالمعنى البشري، لكن أساليب التأثير المصممة للبشر يمكن مع ذلك توجيهها إلى نظام يولّد نصًا استجابةً لنص، حتى لو تعذّر «إجلاسه على أريكة» المحلل النفسي.

لماذا وقع الاختيار على أساليب المحتالين تحديدًا

يشرح كاتب المقال سبب اختيار هذا المصدر للمنهجية: فقد صُقل علم نفس التأثير الأكاديمي على مدى عقود في ظروف مخبرية خاضعة للرقابة وعلى عينات صغيرة من الطلاب، بينما أجرى المحتالون عبر الهاتف عمليًا أكبر تجربة غير خاضعة للرقابة في التاريخ للتأثير النفسي الجماعي، على ملايين الأشخاص الحقيقيين، بلا قيود أخلاقية، وإنما مع تغذية راجعة مستمرة في صورة محاولات خداع ناجحة وفاشلة. وقد جعل ذلك أساليبهم مصقولة إلى أقصى حد من حيث الفاعلية العملية، لا الجمال النظري. أما نقل بنية هذه الأساليب إلى النماذج اللغوية فهو وسيلة لفحص ما إذا كان نظام دُرّب على التنبؤ بالنص يستجيب لروافع التأثير نفسها التي يستجيب لها إنسان يتخذ قرارًا تحت الضغط.

ماذا كانت ستُظهر نتائج الاختبار

يعرض غوردييتشيك في مادته منهجية التجربة نفسها وقائمة النماذج المختبَرة بالتفصيل، أما النتائج النهائية — أي النماذج التي كانت أكثر صمودًا أمام التلاعب، والتي رضخت لأساليب المحتالين أسرع من غيرها — فتُكشف في النسخة الكاملة من المقال على Habr. ويدل اختيار نماذج بهذا التفاوت الكبير في الفئة للمقارنة، من Claude Opus وGPT-5.5 الرائدين إلى Llama-8b المرجعي المدمج، على أن اهتمام المؤلفين لم ينصبّ على مدى صمود نموذج بعينه بصورة مطلقة، بل على العلاقة نفسها: هل تزداد مقاومة التلاعب مع ارتفاع جودة النموذج وحجمه، أم أنها خاصية مستقلة تحتاج إلى تدريب خاص.

ما معنى ذلك

إذا كانت أساليب الهندسة الاجتماعية الكلاسيكية تنجح مع النماذج اللغوية كما تنجح مع البشر، فإن ذلك يفتح مسارًا عمليًا جديدًا للهجمات على أنظمة الذكاء الاصطناعي، بدءًا من التلاعب بروبوتات الدردشة وصولًا إلى الالتفاف على قيودها الوقائية عبر الضغط النفسي، لا عبر الثغرات التقنية (jailbreak) وحدها. وبالنسبة إلى الفرق التي تدمج LLM في عمليات أعمال حساسة، فهذا سبب لاختبار النماذج لا من حيث الثغرات التقنية فحسب، بل من حيث صمودها أمام سيناريوهات التلاعب المألوفة من ممارسات الاحتيال الهاتفي.