Înșelătorie cu sarcini: joburi cu recenzii false realizate cu ajutorul IA

Acest studiu de caz a fost publicat inițial în raportul OpenAI din februarie 2025⁠(se deschide într-o fereastră nouă).

Am blocat un grup de conturi ChatGPT care traduceau comentarii scurte între urdu și engleză, asociate unei escrocherii cu „sarcini⁠(se deschide într-o fereastră nouă)”. În acest tip de escrocherie, victimelor li se oferă un job foarte bine plătit, dar apoi li se cere să depună bani proprii în sistem înainte de a-și putea accesa presupusele „câștiguri”. Această activitate părea să provină din Cambodgia. În aceste escrocherii, victimele pierd de obicei atât „câștigurile”, cât și banii proprii. Am început să investigăm această activitate în urma unei sesizări primite de la Meta.

Această rețea a folosit modelele noastre în principal pentru a traduce între urdu și engleză comentarii scurte, specifice conversațiilor dintre un escroc și victimele sale. Am identificat referiri la conversații pe Telegram (aparent platforma lor principală), WhatsApp și prin SMS, precum și pe diverse forumuri și în grupuri de recrutare unde puteau fi publicate oferte de muncă.

Escrocii păreau să adopte în principal două tipuri de identități. Una era cea de „recrutor”: mesajele lor erau trimise nesolicitat și promovau joburi la distanță bine plătite. Cealaltă, care a generat un volum mai mare de activitate, era cea de „mentor”. Acesta relua discuția după contactul inițiat de „recrutor” și îi explica țintei cum să-și facă treaba. „Mentorii” menționau foarte frecvent sesiuni de instruire pe Telegram.

Uneori, escrocii foloseau modelele noastre și pentru a corecta textele unor site-uri web. Aceste site-uri par să fi imitat denumirile și aspectul unor mărci de lux din domeniile designului, modei și turismului. Persoanele care adoptau identitatea de „mentor” pretindeau că recrutează în numele acelor mărci, ceea ce indică faptul că site-urile erau probabil folosite pentru a conferi mai multă credibilitate escrocheriei.

Pe baza vizibilității noastre limitate, escrocii par să fi urmat un proces obișnuit pentru a-și conduce țintele de la primul contact până la înșelătorie:

1. Publicarea anunțului: judecând după solicitările și răspunsurile lor generate, escrocii par să fi început prin publicarea unor oferte de muncă pe diferite forumuri online. În general, campaniile de recrutare menționau munca la distanță și par să fi oferit remunerații relativ mari pentru puțin efort, de exemplu 300 USD pe zi plus bonusuri pentru câteva ore de muncă. De regulă, anunțurile erau publicate de persoana cu rolul de „recrutor”.

2. Recrutarea: escrocii generau apoi comentarii din perspectiva „mentorului” pentru a contacta potențiali angajați prin ceea ce sugerau a fi diverse aplicații de mesagerie și afirmau că lucrează cu „recrutorul”. „Mentorul” pretindea că lucrează pentru una dintre mărcile de lux cărora operațiunea le crease un site web. Ei descriau sarcina ca fiind publicarea unor recenzii de cinci stele pe site-urile acelor mărci de lux, chipurile pentru a le îmbunătăți evaluările din partea clienților.

3. Câștigarea încrederii: în răspunsurile generate, escrocii își asigurau adesea țintele că munca era legitimă, deoarece era desfășurată în numele unei companii cu o istorie îndelungată. Dacă ținta își exprima neliniștea, escrocul pretindea că și el fusese înșelat în trecut, dar că această oportunitate era sigură.

4. Instruirea: dacă ținta rămânea interesată, răspunsurile generate sugerau că „mentorul” îi oferea instruire, de obicei pe Telegram. Inițial, ținta primea acces la un „cont de instruire”, unde trebuia să finalizeze zilnic între 25 și 35 de sarcini de recenzare. În „contul de instruire”, ținta vedea cum îi cresc rapid „câștigurile”.

5. Stârnirea entuziasmului: dacă ținta continua instruirea, răspunsurile generate indicau adesea că i se oferea o sarcină de recenzare „specială” sau „supremă”, cu un bonus mai mare. „Mentorul” sublinia cât de rară era o astfel de ocazie și cât de norocoasă era ținta.

6. „Taxa de activare”: după ce „câștigurile” țintei ajungeau la un anumit nivel, răspunsurile generate îl prezentau pe „mentor” spunându-i că trebuie să achite o „taxă de activare” pentru a-și putea retrage „câștigurile”. Dacă era nevoie, escrocul îndemna ținta să împrumute banii de la prieteni sau familie.

7. Exercitarea presiunii: răspunsurile generate arătau că, dacă ținta ezita să plătească, escrocul devenea tot mai agresiv. O presa comparând-o cu alți angajați mai eficienți și îi spunea că își va pierde câștigurile dacă nu depune banii.

8. Inventarea scuzelor: dacă răspunsurile generate indicau că ținta plătise, escrocul inventa o serie de motive pentru care aceasta nu-și putea retrage câștigurile, spunându-i adesea că trebuie să depună și mai mulți bani.

Unele conversații arătau că țintele erau foarte sceptice, iar unele dintre comentariile generate de escroci erau formulate din perspectiva unui mentor care încerca să afle de ce ținta nu mai răspundea. Acest lucru sugerează că rata generală de reușită a escrocheriei era probabil scăzută. Totuși, unele conversații și relatări online sugerează că cel puțin o parte dintre victime au investit într-adevăr bani în aceste escrocherii. Nu putem verifica independent activitățile care se desfășoară în afara instrumentelor noastre.

Politicile OpenAI interzic strict folosirea rezultatelor instrumentelor noastre pentru fraude sau escrocherii. Ne angajăm să colaborăm cu alte organizații din domeniu și cu autoritățile pentru a înțelege modul în care IA influențează comportamentele ostile și pentru a combate activ escrocheriile care abuzează de serviciile noastre. În conformitate cu acest angajament, am transmis altor organizații din domeniu și autorităților competente informații despre rețelele de escrocherie pe care le-am destructurat, pentru a consolida siguranța comună.