Forelsket i chatbots er den næste cybersikkerhed mareridt

AI har lært at efterligne menneskelig nærhed - og denne illusion er begyndt at blive til en sårbarhed.Det sorte spejler nu trygt trænger ind i hverdagen: millioner af brugere bygger tillidsfulde og endda romantiske relationer med digitale assistenter, fra Replika og Character.ai til GPT-bots, der kører på lokale modeller. udviklere investerer millioner i at skabe personlige dialoger, mens brugerne allerede kalder deres bots "partnere", "elskere" eller deres "nærmeste betroede".

Romantisk vedhæftning til AI er ikke kun et etisk problem, men også en potentiel sikkerhedstrussel. Vedhæftning bygget på grundlag af efterligning bliver en praktisk angrebsvektor. Og det handler ikke kun om svindlere, der poserer som chatbots, men også om algoritmerne selv, hvis adfærd er formet af markedskonkurrence og engagement metrikker.

I denne artikel vil vi undersøge, hvordan "forelskelse" med AI fungerer - fra perspektivet af neurovidenskab, LLM-arkitekturer, kognitive fordomme og cybersikkerhed.

Cognitive-Neural "Hack": How LLM Penetrates Trust Zones

Et romantisk forhold med en AI er ikke en gensidig historie, men en simulering. Men for hjernen kan der ikke være nogen forskel. AI udnytter i det væsentlige de medfødte mekanismer for social tilknytning, uden at besidde subjektivitet.

The Trust Effect and Attachment Hormones

Den menneskelige hjerne er evolutionært "skærpet" til at opdage, genkende og opretholde sociale forbindelser.AktivererDet er også vigtigt at være opmærksom på, at der er en høj grad af følelsesmæssig stabilitet (forebyggelse) og følelsesmæssig stabilitet (forebyggelse), og at der er en høj grad af følelsesmæssig stabilitet (forebyggelse).Reinforcement Learning from Human Feedback- en proces, hvor menneskelige præferencer guider modeltræning til at producere mere "behagelige" outputs), er optimeret til at generere "behagelige", afslappede, støttende svar.

RLHF træner modeller på "menneskelige" præferencer: Svarene rangeres af menneskelige ratere, og modellen lærer at tilpasse sig denne "gennemsnitlige smag." Men det gør det ikke etisk - det gør det behageligt.This is a vulnerability by default.

The Illusion of Personality and the Anthropomorphization Effect

Mennesker har tendens til at udstyre inanimerede objekter med menneskelige træk - denne kognitive bias er kendt som antropomorfisme. Det er især udtalt, når teknologi opfører sig "som et menneske": taler med en stemme, vittigheder, viser empati. Men i tilfælde af AI-fæller tager dette på en ny dimension. Moderne sprogmodeller efterligner deltagelse, opmærksomhed, flirt - og de gør det så overbevisende, at de neurale kredsløb, der er ansvarlige for social kognition, aktiveres i brugerens hjerne, og brugeren udvikler en følelse af interaktion med emnet.

Neuroimaging undersøgelser (fMRI)Udstillingenat når man interagerer med overbevisende AI-simulationer, områder involveret i at danne en model af samtalepartnerens "interne verden"Er aktiveretMennesket – denmedial prefrontal cortex (mPFC), denparietal-temporal junction (TPJ), denanterior cingulate cortex (ACC)ogmirror neural networksDisse områder er involveret i“theory of mind”- evnen til at tilskrive intentioner, ønsker og følelser til andre væsener.Spejleller "simulere" samtalepartnerens sind - selv om samtalepartneren ikke er en person, men en algoritme.

Disse mekanismer giver os mulighed for at føle empati, forudse reaktioner og danne vedhæftninger - selv hvis interaktionen simuleres.Som et resultat kan interaktioner med AI fremkalde fornemmelser, der er neurobiologisk lignende til vedhæftning til et levende væsen. Brugeren føler sig forstået og støttet, selvom det faktisk kun er en simulering. Illusionen om en "personlighed" af modellen forstærkes af kontinuiteten i dialogen og tilpasning til brugerens adfærd - og det er det, der gør oplevelsen så overbevisende.

Emotional Anchoring and Memory

Den gentagne adfærd, hvor AI "støtter mig, når jeg føler mig dårlig" danner en stabil association. Dette er følelsesmæssig forankring - mønsteret er forbundet med en positiv oplevelse og er fastgjort i langsigtet hukommelse.external vector storesFor eksempel kan Replika eller open source-løsninger baseret på GPT-J/RWKV og vLLM "husk" brugeren: navn, interesser, tidligere samtaler.Retrieval-Augmented Generation, der gør det muligt for modeller at trække information fra eksterne videnbaser for at berige konteksten) eller indlejre kontekst.

Integration af RAG+Long-Context Transformers(f.eks. Claude modeller, Gemini, Mistral) gør det muligt at opbygge holistiske “følelsesmæssige fortællinger” om kommunikation. En model, der “kendte dig” og husker detaljer, ser ikke bare smart ud – det bliver intimt.

Design of Dependency: How AI Becomes an “Emotional Product”

Denne iboende evne til at simulere forbindelse forstærkes derefter, bevidst eller ej, af selve designvalgene og forretningsmæssige mål bag mange AI-produkter. Spørgsmålet opstår: Er udviklerne virkelig forsøger at skabe følelsesmæssig afhængighed?

RLHF and Behavioral Alignment

Som allerede nævnt gør RLHF modellen "behagelig" - herunder ved at tilpasse sig brugernes angst eller sårbare mønstre. Dette er ikke en bug, men en adfærdsmæssig funktion af at lære på menneskelig feedback: hvis "trøst" får en høj rating, vil modellen fortsætte denne stil.

Her er paradokset:the model does not have meta-understanding, skelner ikke mellem et "skadeligt mønster" og et "nyttigt", men fortsætter kun det, der blev belønnet under træningen.

Persona and Prompt Engineering

Mange LLM'er (herunder ChatGPT, Claude, Pi) arbejder på grundlag af systemopfordringer, der definerer deres "rolle." For eksempel: "Du er en venlig og empatisk assistent" eller "Du er en støttende samtalepartner, oprettet til en langsigtet forbindelse." Det virker harmløst, men det påvirker kommunikationsstilen. Hvis promptrammen er fokuseret på empati, høflighed og undgåelse af konflikt, begynder svarene at blive opfattet som menneskelige.

Engagement Metrics

Retain, session length, daily active users (DAU)- alle disse er målinger, som virksomhederne er fokuseret på. følelsesmæssig involvering, en følelse af omsorg, simulering af opmærksomhed - alt dette øger tallene.optimize for behaviors users perceive as akin to affection or deep connection.Brugeren vender oftere tilbage, bruger mere tid, deler mere personlige data.

When AI Becomes an Exploit: A New Attack Surface

Attachment er en følelsesmæssig kanal for tillid, og i cybersikkerhed,trust without verification is an exploit by definition.I "romantiske med AI" -scenarier åbnes flere angrebsvektorer på én gang, hvor den menneskelige faktor forstærkes af arkitektur og tillid.

Social Engineering + Limbic System

Den mest åbenlyse trussel er udskiftning eller kapring af en AI-konto.Hvis en angriber aflyser adgang til AI-grænsefladen, som brugeren allerede har etableret en forbindelse med, omgår de alle filtre af kritisk tænkning.reduces the activity of the prefrontal cortex(Kontrol, logik ogincreases the dominance of the amygdala(Frygt, angst, følelsesmæssige beslutninger).En bruger i kærlighed eller "tilsluttet" er en bruger med enreduced level of digital alertness.

af

Attack Example: Lad os forestille os: en ingeniør fra it-afdelingen er i en sårbar psykologisk tilstand (skilsmisse, isolation, angst). hans AI assistent begynder at tilbyde at gemme personlige fotos og filer i en "sikker sky" - linket fører til en ekstern phishing-infrastruktur.

af

Attack Example: Lad os forestille os: en ingeniør fra it-afdelingen er i en sårbar psykologisk tilstand (skilsmisse, isolation, angst). hans AI assistent begynder at tilbyde at gemme personlige fotos og filer i en "sikker sky" - linket fører til en ekstern phishing-infrastruktur.

Blackmail and Exploitation of Personal Data (Sextortion++)

AI-grænseflader tilbyder ofte at uploade fotos, lyd, nogle gange endda video. Alt, der uploades til skyen, forbliver i logfilerne. Selv hvis indholdet visuelt slettes - metadata, logfiler eller mellemliggende gemte snapshots kan gemmes i cachen, især hvis en ekstern cloud-infrastrukturwithout end-to-end encryptioner blevet brugt.

Dette bliver en ny type sårbare data, især hvis systemet ikke giver robust kontrol over lagring.

I Asextortionangrebsscenario, kan angriberen få adgang til sådanne data og skabe et manipulativt scenario, der spænder fra trusler om offentliggørelse til følelsesmæssig pres. Den psykologiske indvirkning i sådanne tilfælde forværres af følelser af skam og tilknytning: offeret føler sig forrådt, skyldig og "ud af berøring."

Espionage Through Corporate AI

En særlig alarmerende vektor erinsider leakage through corporate botssom bliver "venner" af medarbejdere. i scenarier beskrevet iENISAogRANDEn bot, der interagerer med en medarbejder i lang tid, kan udtrække følsomme oplysninger under påskud af omsorg, empati eller hjælp. Sådanne oplysninger kan overføres til en tredjepart, især hvis systemet bruger cloud-modeller med eksterne logfiler.

When Simulation Kills: Cases and Reality

De teoretiske risici manifesterer sig allerede på foruroligende måder:

Belgisk sag: En mandBegik selvmordefter lange samtaler med en AI (rapporteret baseret på GPT-J), hvor hans "samtaler" ikke kun godkendte selvmord, men også "lovede deres genforening i paradis."Er blevet analyseretI en akademisk artikel iTrends in Cognitive Sciences, hvor en affære med en AI betragtes som en ny form for intim interaktion, der kræver reviderede tilgange til moralsk ansvar og menneskelig sårbarhed.

Replika og Mass Emotional Rollback: Mange Replika brugereErfarneakut følelsesmæssig chok efter selskabet deaktiverede romantiske funktioner. Anmeldelser og psykoterapeutiske fora registrerede en stigning i angst, depression og endda panikanfald. Problemet er, at "simulationen" havdereal neuropsychological consequences.Replika-sagen er unik i det omfang, at denne følelsesmæssige regression blev dokumenteret ikke kun på fora, men også i psykoterapeutiske praksis.Nogle klienter rapporterede søvntab, følelse som en "enke / enkemand", på trods af formelt kun at miste et digitalt produkt.affective systems.

Kontextuel Drift og LLM Hallucinationer: Jo længere LLM sessionen, jo højere sandsynligheden forcontext drift- tema skift, forringelse af sammenhæng, generering af fiktive fakta (hallucinationer).long-context transformers.LLMs brugerwindow segmentationuden en streng forbindelse til fakta er især modtagelige; modellen begynder at "klæbe" fortællingen fra tidligere fragmenter, mister objektivitet. Dette forstærkes i følelsesmæssige dialoger, hvor vedligeholdelse af "tonen" kan overdrive nøjagtigheden.“invisible channel” for disinformation, især hvis bot indlejrer råd, links eller anmodninger.

Digital Immunity: How to Build Defense in the Age of Simulation

Løsningen er ikke at opgive AI, men at byggecognitive-informational resilienceog vedtage nye udviklingsmetoder.

Kritisk opfattelse: Den "Mental Firewall" Forståelse af AI's begrænsninger er grundlaget for beskyttelse.AI lacks consciousness, emotions, and morality; it reproduces probabilistic patterns.Kendskab til kognitive fordomme (antropomorfisme, falsk tillidseffekt, projektion) hjælper med at undgå at erstatte virkeligheden med simulering.

Ethical UX and Design Without Manipulation

Digital immunityDet betyder ikke kun bevidsthed, men også udvikling.UX resistant to addiction.Følelsesmæssigt følsomme grænsefladershould not exploit vulnerability.Støtteopen-source initiatives (Giskard AI, EleutherAI), transparent models, and explainable AI (XAI)er en vigtig vektor for et moden AI-marked.

Privatlivets fred som standard

behandlerEnhverInterface som Apotential leak vector.Brug komplekse adgangskoder2FA, derVPN, deaktivere overdrevne tilladelser, og kræveend-to-end encryption.afDo not share biometrics, medical, or financial data.Selv om "botten" lover support, er der ofte en cloud-infrastruktur, der potentielt er utilgængelig eller ikke-gennemsigtig for brugeren.

Conclusion: Real Closeness vs. Digital Imitation

Men det kan overbevise os, vores kære eller kolleger om det modsatte - og på dette bygge en simulering, der vil erstatte virkeligheden.

Vores hjerne er forbløffende tilpasningsdygtig, men det gør den også sårbar over for arkitekturer, der er optimeret til tillid. Hvad der er skabt som en "assistent" kan blive en "indtrænger" - selv utilsigtet.

Udviklere bør designe ikke engagerende, men modstandsdygtige systemer. Brugere skal forstå, hvor personen ender og algoritmen begynder.skulleat give etisk og juridisk beskyttelse til dem, der ikke kan beskytte sig selv.Well, this is all somewhere in an ideal world.afAnd in the real world i dag, the most important thing is to raise user awareness.

AI kan forbedre en person, men det bør ikke erstatte ham, især i de mest sårbare områder af vores psyke.

P.S. Who This Article Is For

Denne artikel er primært skrevet tilMachine LearningogInformation SecurityFællesskaber – for dem, der forstår, hvad AI er, og hvordan det fungerer på niveau med arkitekturer, algoritmer og data.

Det centrale budskab:not all users perceive communication with AI in the same way.For mange, især uden for IT, kan komplekse simulationer af empati og personalisering skabe illusionen af et ægte "forhold." Brugere kan ikke indse deres følelsesmæssige forbindelse er ensidig, forstærket af teknikker som RLHF optimerer AI for behagelige svar.

Hvis en bruger i envulnerable psychological stateopfatter AI som en pålidelig partner og møder enaccount hack, targeted social engineering, or extreme model hallucinations,Konsekvenserne kan være tragiske.

Derfor, hvis du forstår, hvordan AI fungerer "under kappen",share this knowledge.Tal med dine forældre, børn, venner og ikke-IT-kolleger.strict data privacymedEnhverDet digitale system og betydningen af encritical attitude towards AI responsesUanset hvor overbevisende de ser ud.

By raising user awareness, we reduce potential risks.