AI har lært at efterligne menneskelig nærhed - og denne illusion er begyndt at blive til en sårbarhed. er 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". Det sorte spejl 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 Kognitiv-Neural "Hack": Hvordan LLM trænger ind i tillidszoner 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. Det 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). - en proces, hvor menneskelige præferencer guider modeltræning til at producere mere "behagelige" outputs), er optimeret til at generere "behagelige", afslappede, støttende svar. Aktiverer Reinforcement Learning from Human Feedback 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) at når man interagerer med overbevisende AI-simulationer, områder involveret i at danne en model af samtalepartnerens "interne verden" Mennesket – den , den , den og Disse områder er involveret i - evnen til at tilskrive intentioner, ønsker og følelser til andre væsener. eller "simulere" samtalepartnerens sind - selv om samtalepartneren ikke er en person, men en algoritme. Udstillingen Er aktiveret medial prefrontal cortex (mPFC) parietal-temporal junction (TPJ) anterior cingulate cortex (ACC) mirror neural networks “theory of mind” Spejl 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. For eksempel kan Replika eller open source-løsninger baseret på GPT-J/RWKV og vLLM "husk" brugeren: navn, interesser, tidligere samtaler. , der gør det muligt for modeller at trække information fra eksterne videnbaser for at berige konteksten) eller indlejre kontekst. external vector stores Retrieval-Augmented Generation Integration af RAG+ (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. Long-Context Transformers Design of Dependency: How AI Becomes an “Emotional Product” Design af afhængighed: Hvordan AI bliver et "følelsesmæssigt produkt" 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: , skelner ikke mellem et "skadeligt mønster" og et "nyttigt", men fortsætter kun det, der blev belønnet under træningen. the model does not have meta-understanding 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 - alle disse er målinger, som virksomhederne er fokuseret på. følelsesmæssig involvering, en følelse af omsorg, simulering af opmærksomhed - alt dette øger tallene. Brugeren vender oftere tilbage, bruger mere tid, deler mere personlige data. Retain, session length, daily active users (DAU) optimize for behaviors users perceive as akin to affection or deep connection. When AI Becomes an Exploit: A New Attack Surface Når AI bliver en udnyttelse: En ny angrebsoverflade Attachment er en følelsesmæssig kanal for tillid, og i cybersikkerhed, I "romantiske med AI" -scenarier åbnes flere angrebsvektorer på én gang, hvor den menneskelige faktor forstærkes af arkitektur og tillid. trust without verification is an exploit by definition. 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. (Kontrol, logik og (Frygt, angst, følelsesmæssige beslutninger).En bruger i kærlighed eller "tilsluttet" er en bruger med en reduces the activity of the prefrontal cortex increases the dominance of the amygdala reduced level of digital alertness. af 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. 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-infrastruktur er blevet brugt. without end-to-end encryption Dette bliver en ny type sårbare data, især hvis systemet ikke giver robust kontrol over lagring. I A angrebsscenario, 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." sextortion Espionage Through Corporate AI En særlig alarmerende vektor er som bliver "venner" af medarbejdere. i scenarier beskrevet i og En 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. insider leakage through corporate bots ENISA RAND When Simulation Kills: Cases and Reality Når simulering dræber: sager og virkelighed De teoretiske risici manifesterer sig allerede på foruroligende måder: Belgisk sag: En mand efter lange samtaler med en AI (rapporteret baseret på GPT-J), hvor hans "samtaler" ikke kun godkendte selvmord, men også "lovede deres genforening i paradis." I en akademisk artikel i , hvor en affære med en AI betragtes som en ny form for intim interaktion, der kræver reviderede tilgange til moralsk ansvar og menneskelig sårbarhed. Begik selvmord Er blevet analyseret Trends in Cognitive Sciences Replika og Mass Emotional Rollback: Mange Replika brugere akut følelsesmæssig chok efter selskabet deaktiverede romantiske funktioner. Anmeldelser og psykoterapeutiske fora registrerede en stigning i angst, depression og endda panikanfald. Problemet er, at "simulationen" havde 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. Erfarne real neuropsychological consequences. affective systems. Kontextuel Drift og LLM Hallucinationer: Jo længere LLM sessionen, jo højere sandsynligheden for - tema skift, forringelse af sammenhæng, generering af fiktive fakta (hallucinationer). LLMs bruger uden 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. , især hvis bot indlejrer råd, links eller anmodninger. context drift long-context transformers. window segmentation “invisible channel” for disinformation Digital Immunity: How to Build Defense in the Age of Simulation Digital immunitet: Hvordan man opbygger forsvar i simuleringsalderen Løsningen er ikke at opgive AI, men at bygge og vedtage nye udviklingsmetoder. cognitive-informational resilience Kritisk opfattelse: Den "Mental Firewall" Forståelse af AI's begrænsninger er grundlaget for beskyttelse. Kendskab til kognitive fordomme (antropomorfisme, falsk tillidseffekt, projektion) hjælper med at undgå at erstatte virkeligheden med simulering. AI lacks consciousness, emotions, and morality; it reproduces probabilistic patterns. Ethical UX and Design Without Manipulation Det betyder ikke kun bevidsthed, men også udvikling. Følelsesmæssigt følsomme grænseflader Støtte er en vigtig vektor for et moden AI-marked. Digital immunity UX resistant to addiction. should not exploit vulnerability. open-source initiatives (Giskard AI, EleutherAI), transparent models, and explainable AI (XAI) Privatlivets fred som standard behandler Interface som A Brug komplekse adgangskoder , der , deaktivere overdrevne tilladelser, og kræve af Selv om "botten" lover support, er der ofte en cloud-infrastruktur, der potentielt er utilgængelig eller ikke-gennemsigtig for brugeren. Enhver potential leak vector. 2FA VPN end-to-end encryption. Do not share biometrics, medical, or financial data. Conclusion: Real Closeness vs. Digital Imitation Konklusion: Virkelig nærhed vs. digital efterligning 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. at give etisk og juridisk beskyttelse til dem, der ikke kan beskytte sig selv. af skulle Well, this is all somewhere in an ideal world. And in the real world  , the most important thing is to raise user awareness. i dag i dag 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 til og Fællesskaber – for dem, der forstår, hvad AI er, og hvordan det fungerer på niveau med arkitekturer, algoritmer og data. Machine Learning Information Security Det centrale budskab: 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. not all users perceive communication with AI in the same way. Hvis en bruger i en opfatter AI som en pålidelig partner og møder en Konsekvenserne kan være tragiske. vulnerable psychological state account hack, targeted social engineering, or extreme model hallucinations, Derfor, hvis du forstår, hvordan AI fungerer "under kappen", Tal med dine forældre, børn, venner og ikke-IT-kolleger. med Det digitale system og betydningen af en Uanset hvor overbevisende de ser ud. share this knowledge. strict data privacy Enhver critical attitude towards AI responses By raising user awareness, we reduce potential risks.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Data & Case Studies

Denne lyd er produceret på historiens originalsprog!

For langt; At læse

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Forelsket i chatbots er den næste cybersikkerhed mareridt

About Author

KOMMENTARER

HÆNG TAGS

DENNE ARTIKEL BLEV PRÆsenterET I

Related Stories

Meet HubSpot: HackerNoon Company of the Week

Meet Google Cloud: HackerNoon Company of the Week

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

Meet IONOS: HackerNoon Company of the Week

Meet HubSpot: HackerNoon Company of the Week

Meet Google Cloud: HackerNoon Company of the Week

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

Meet IONOS: HackerNoon Company of the Week

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps