AI 未推高网络犯罪损失,攻击者远非「MIT 毕业生」
joshua_saxe · x · 2026-10-20
AI 安全研究者 Joshua Saxe 长文分析 2022–26 年 AI 安全政策的一大意外：AI 似乎并未显著推高网络犯罪对公众造成的损失，损失增速仍与 2015 年以来「网络犯罪工业化」的既有趋势一致，AI 因素带来的提升很小。
核心解释(约 80%):AI 犯罪经济和其他经济部门没有本质区别——既然整体经济也没出现 AI 劳动生产率跃升，网络犯罪没有跃升并不意外。
犯罪人口的路径依赖让自动化更难：作者以经营「犯罪生意」的视角拆解——在 AI 劳动力需求高企的今天，去哪找愿意坐牢的工程师？办公场地租在哪？如何远程管理「贼之间的信任」与招聘解雇？如何逃避/贿赂执法？如何稳定获取 AI 推理资源？他得出结论：不能把网络攻击者想象成一堆急于拥抱最新自动化的 MIT 毕业生。
配图数据(作者自建模型，2026 年估计):
- 全球网络犯罪与国家级黑客从业者约 72.4 万人，90% 从事诈骗；70% 集中在东南亚、南亚和西非
- 受害者总损失约 2940 亿美元，其中诈骗占已归类损失的 76%，一半损失无法归入任何类型
政策含义:若攻击者因采纳曲线慢而暂时无法大规模利用漏洞，就应更快向公众扩散 AI 能力，即使这会让攻击者也获益。国家级行为者除外——其能力积累可能一次性释放。
所属事件:安全专家复盘：AI 并未显著推高网络犯罪损失(2 条相关)→
「漫话AGI」频道最新
- 产品战略七步法:漂亮的战略稿只是工作的精选快照 — aakashgupta · 2026-10-20
- 对话式建 App 门槛骤降：弱者拿到魔法箭也难射中 — xiaosun86 · 2026-10-20
- Pinboard创始人警告：AI让自复制代码或有灭圈风险 — moyix · 2026-10-20
- Beff Jezos 回应 AI「合并」论:去中心化竞赛才是博弈最优解 — beffjezos · 2026-10-20
- Miles Cranmer 55 分钟演讲:如何避免 AI Brain Rot、防止能力萎缩 — FinanceYF5 · 2026-10-20
- alignment 机构 Resolution 请来哥德尔奖得主 Omer Reingold 领衔理论组 — geoffreyirving · 2026-10-20