ऑपरेशन “गलत नंबर”: एआई की मदद से कार्य-आधारित ठगी

यह प्रकरण अध्ययन मूल रूप से OpenAI की जून 2025⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) की रिपोर्ट में प्रकाशित हुआ था.

हमने उन ChatGPT खातों पर प्रतिबंध लगाया जो अंग्रेज़ी, स्पेनिश, स्वाहिली, किन्यारवांडा, जर्मन और हैतियन क्रियोल में भर्ती जैसे छोटे संदेश तैयार कर रहे थे. इन संदेशों में सोशल मीडिया पोस्ट पसंद करने जैसे मामूली कामों के लिए प्राप्तकर्ताओं को ऊंचे वेतन की पेशकश की जाती थी और उन्हें अन्य लोगों की भर्ती करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता था. यह अभियान अत्यधिक केंद्रीकृत लग रहा था और संभवतः कंबोडिया से शुरू हुआ था.

एआई-संचालित अनुवाद साधनों की मदद से हम OpenAI की सेवाओं के इस अभियान द्वारा किए जा रहे इस्तेमाल की तुरंत जांच करके उसे बाधित कर सके.

नेटवर्क की अधिकांश टिप्पणियां अनुवाद कार्यों से संबंधित थीं. उन्होंने चीनी और कई अन्य भाषाओं के बीच बातचीत के वाक्यों का अनुवाद करने के लिए ChatGPT का इस्तेमाल किया. इनमें प्रमुख रूप से अंग्रेज़ी, स्पेनिश, किन्यारवांडा, स्वाहिली, जर्मन और हैतियन क्रियोल शामिल थीं. इन कार्यों में आम तौर पर आने वाले संदेश का चीनी में अनुवाद और फिर चीनी में दिए गए जवाब का मूल भाषा में अनुवाद बारी-बारी से किया जाता था.

इनमें से कुछ संदेश अनचाहे भेजे गए नौकरी के विज्ञापनों जैसे थे, जिनमें बहुत कम काम के लिए ऊंची प्रति घंटा दर की पेशकश की जाती थी. ऐसा ही एक संदेश SMS से ब्रिटेन के मोबाइल फ़ोन नंबरों के एक बेतरतीब समूह को भेजा गया था, जिनमें से एक नंबर OpenAI के एक जांचकर्ता का था. शुरुआती SMS के सम्मान में हमने इस अभियान को “गलत नंबर” नाम दिया है.

खतरा पैदा करने वाले इन लोगों ने कई संदेश सेवा मंचों का सहारा लिया था. शुरुआती SMS में प्राप्तकर्ताओं को WhatsApp पर संपर्क करने को कहा गया था, जहां जवाब देने वालों को फिर Telegram पर एक “मार्गदर्शक” के पास भेज दिया जाता था. कुछ गतिविधियों में BonChat संदेश सेवा ऐप का भी उल्लेख था. इन माध्यमों से भेजे गए शुरुआती परिचयात्मक संदेश हमारे मॉडलों से तैयार किए गए नहीं लगते थे. ये सामान्य संदेश थे, जिन्हें संभवतः हर बातचीत में इस्तेमाल किया जा सकता था.

कई अनुवाद कार्यों में ऐसे संदेश शामिल थे जो कथित “नियोक्ता” कंपनियों के प्रतिनिधियों की ओर से भेजे गए बताए जाते थे. इस जांच के दायरे में आने वाली कई ChatGPT बातचीतों में उन्हीं कंपनियों के नाम बार-बार सामने आए. इनमें Hyesung Advertising⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) और Lightning Shared Scooter Co (LSSC)⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) शामिल थीं. सार्वजनिक रिपोर्टों में Hyesung और LSSC को कथित कार्य-आधारित योजनाएं बताया गया है. हालांकि हमने इन संस्थाओं की प्रकृति की स्वतंत्र रूप से पुष्टि नहीं की है, लेकिन हमारी जांच में पाया गया कि कथित तौर पर उनकी ओर से आने वाले संदेश चीनी बोलने वाले ChatGPT उपयोगकर्ताओं ने तैयार किए थे, जो संभवतः कंबोडिया से काम कर रहे थे.

यह नेटवर्क जिन कंपनियों का प्रतिनिधित्व करने का दावा करता था, वे शेयर कारोबार और स्कूटर किराये से लेकर सोशल मीडिया पर पसंद बेचने तक कई अलग-अलग उद्योगों से जुड़ी थीं. एक स्पष्ट चेतावनी संकेत TikTok पर केवल एक पसंद के लिए $5 से अधिक देने की पेशकश थी. इसके विपरीत, ऑनलाइन बाज़ारों की हमारी प्रत्यक्ष समीक्षा से पता चला कि सोशल मीडिया पर पसंद बेचने वाले कुछ विक्रेता 1,000 पसंद के लिए $10 से भी कम लेते हैं.

बाहरी मंचों से मिले संकेतों को आंतरिक अवलोकनों से मिलाकर हमने बार-बार दोहराई जाने वाली कार्यप्रणाली पहचानी. इस तरकीब की व्यापक समझ बढ़ाने और इसका वर्गीकरण आसान बनाने के लिए हम इस प्रक्रिया को तीन चरणों में बताते हैं—दस्तक यानी अनचाहा संपर्क, जोश यानी उत्साह जगाना और चोट यानी पैसे ऐंठना.

1. दस्तक यानी अनचाहा संपर्क: नेटवर्क बिना पूर्व परिचय के लोगों तक पहुंचने वाली सामग्री तैयार करता है. इसमें आम तौर पर बहुत कम काम के लिए असामान्य रूप से ऊंचा वेतन या शेयर बाज़ार में निवेश पर अधिक लाभ देने का वादा होता है. इन पेशकशों में सोशल मीडिया पोस्ट पसंद करने जैसे आसान कामों के लिए ऊंचा भुगतान या आकर्षक निवेश अवसर शामिल होते हैं.

2. जोश यानी उत्साह जगाना: नेटवर्क संभवतः Operator और उसके “कर्मचारियों” के बीच हुई बातचीत का अनुवाद करता है. इन वार्ताओं में कार्यों से जुड़ी व्यावहारिक जानकारी होती है, लेकिन बीच-बीच में कमाई और संभावित प्रोत्साहन राशि के बारे में प्रेरक संदेश भी दिए जाते हैं.

3. चोट यानी पैसे ऐंठना: नेटवर्क ऐसी सामग्री तैयार करता और/या भेजता है जो “कर्मचारी” या “निवेशक” पर अधिक इनाम पाने के लिए पैसे लगाने का दबाव डालती है. इसके कई रूप होते हैं, जिनमें शुरुआती “जमा राशि”, क्रिप्टोकरेंसी की खरीद और “प्रबंधन शुल्क” शामिल हैं.

सार्वजनिक रिपोर्टों⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) के अनुसार, इनमें से कुछ कंपनियां नई भर्तियों से बड़ी प्रवेश राशि लेती थीं और फिर उस धन के एक हिस्से से मौजूदा “कर्मचारियों” को इतना भुगतान करती थीं कि वे जुड़े रहें. यह संरचना कार्य-आधारित ठगी⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) की विशेषता है.

हमारे पास सीमित जानकारी होने के कारण इस नेटवर्क की वास्तविक पहुंच का आकलन करना कठिन है. हालांकि, बाहरी मंचों की रिपोर्टें⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) और वे बातचीतें, जिनमें “कर्मचारियों” ने पैसे वापस मांगे थे, संकेत देती हैं कि कम से कम कुछ लोगों ने इन कथित नियोक्ताओं को भुगतान किया था. हमने वास्तविक उपयोगकर्ताओं को सोशल मीडिया पर इन कंपनियों का बचाव करते भी देखा, जो वास्तविक दुनिया में कुछ हद तक भागीदारी का संकेत देता है.