女兒突然打電話給我，說她出國旅行時需要錢。她補充說，稍後會告訴我詳情。如果我是家長，我只會妥協。

在這個假設情境中，我的錢被一個冒充我孩子的騙子用生成式人工智慧創建的數位語音複製竊取了。你可能會想，“這騙不了我。”我知道我孩子的聲音是什麼樣的。但我可以向你保證，如果你和這些數位孿生體之一通電話，你將無法分辨出其中的差異。可見這種欺騙技術已經發展得如此複雜了。

這只是人工智慧迅速成為主流後，消費者、企業和政府所面臨的挑戰的一個例子。這在網路安全領域帶來了新的威脅，但也帶來了機會。一方面，人工智慧的出現使得創建和實施複雜的詐欺行為變得更加便宜和容易。另一方面，包括萬事達卡在內的多家公司正在利用人工智慧技術為網路安全工具增加更多上下文理解能力，使其更加智能，從而改善消費者體驗，並比以往更快地打擊詐欺行為。

當然，人工智慧技術並非只被詐騙分子所利用。低技術手段並非總是最佳解決方案。萬事達卡團隊目前正利用人工智慧和人工智慧工具來提高數位世界的安全性。

再舉一個例子，我們也可以藉助人工智慧來建構更複雜的詐騙模型。如今，許多詐欺模型都是利用你的購買習慣和行為建構的。這意味著，如果您通常每天在費城附近消費 100 美元，但突然試圖在菲律賓購買價值 2000 美元的商品，詐騙模型可能會發出警報。

我們可以使用人工智慧模型來更廣泛地了解消費習慣，而不僅限於個人層面。假設你從不賭博，但你的銀行反詐騙系統卻標記了一筆賭博支出。透過查看更廣泛的數據，人工智慧系統可以幫助我們識別出入住特定賭場度假村的許多人都會賭博——由於您的交易記錄顯示您在該度假村，因此這筆賭博支出不再被視為可疑，從而避免了發送警報或暫停您的卡的需要。這將為您帶來更好的體驗。

短短幾年內，人工智慧改變了我們與技術互動、編寫程式碼的方式，甚至讓我們開始質疑我們所聽到或看到的一切是否真實——即使是來自我女兒的電話。

人工智慧的故事很複雜，但風險顯而易見。但我知道我們可以引導它朝著正確的方向發展，使人們和企業能夠從它正在創造的新一輪創新浪潮中受益。

橫幅圖片來自 Adobe Stock，由 AI 生成技術創作。