एक संचालक, हज़ारों नकली प्रेम-संबंध: एआई धोखाधड़ी का नया अर्थशास्त्र

जब प्रौद्योगिकी कंपनियाँ सुरक्षा की बात करती हैं, तो उनका ध्यान आम तौर पर डेटा चोरी, कमज़ोर बुनियादी ढाँचे या चोरी किए गए लॉगिन विवरणों जैसे बाहरी ख़तरों पर होता है। लेकिन मानवीय संपर्क पर आधारित कारोबारों के लिए सबसे गंभीर ख़तरों में से एक उत्पाद के भीतर ही मौजूद हो सकता है—ऐसे खातों में, जिन्हें उपयोगकर्ता असली लोगों का मानते हैं। यह बात ऑनलाइन डेटिंग के मामले में ख़ास तौर पर प्रासंगिक है, जहाँ लोग निजी जानकारी साझा करते हैं, बातचीत में समय लगाते हैं और अजनबियों के साथ भावनात्मक संबंध बनाते हैं। धोखाधड़ी के नतीजे अजनबियों के साथ भावनात्मक संबंधों तक सीमित नहीं रहते। इससे मंच और उसके ज़रिये मिलने वाले लोगों पर भरोसा करने की उपयोगकर्ताओं की इच्छा भी प्रभावित होती है।

2026 में Sumsub द्वारा प्रकाशित शोध के अनुसार, ब्रिटेन के डेटिंग ऐप उपयोगकर्ताओं के सर्वेक्षण में 84% का मानना था कि एआई से तैयार सामग्री के कारण संभावित साथी पर भरोसा करना या सफलतापूर्वक डेट करना कठिन हो गया है; 2025 में यह आँकड़ा 64% था। वहीं, 61% लोगों ने बताया कि वे स्वयं नकली प्रोफ़ाइलों के ज़रिये धोखे का शिकार हुए थे या किसी ऐसे व्यक्ति को जानते थे जिसके साथ ऐसा हुआ था। ये निष्कर्ष धोखाधड़ी वाले खातों की वास्तविक व्यापकता नहीं, बल्कि उपभोक्ताओं की धारणा दर्शाते हैं। फिर भी, ये उस उद्योग की समस्या उजागर करते हैं जिसकी सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि लोग अजनबियों से बातचीत करने को तैयार हों। एआई की वजह से नकली सहभागिता पैदा करना सस्ता हो रहा है, और इससे उन कारोबारों के सामने बुनियादी चुनौती खड़ी हो रही है जो वास्तविक मानवीय संपर्क पर आधारित हैं।

एआई ने धोखाधड़ी का अर्थशास्त्र कैसे बदला

रोमांस के नाम पर होने वाली ठगी कोई नई बात नहीं है। धोखेबाज़ दशकों से चुराई गई तस्वीरों, गढ़ी हुई पहचानों और पहले से तैयार बातचीत का इस्तेमाल करते आए हैं। बदलाव इस बात में आया है कि बड़े पैमाने पर ऐसी योजनाएँ चलाने की लागत और जटिलता कितनी है। पहले, हज़ारों विश्वसनीय दिखने वाली प्रोफ़ाइलें बनाए रखने के लिए काफ़ी मानव संसाधनों की ज़रूरत पड़ती थी। धोखेबाज़ों को बातचीत संभालनी पड़ती थी, निजी विवरण याद रखने पड़ते थे, पहचान में निरंतरता बनाए रखनी पड़ती थी और लंबे समय तक उपयोगकर्ताओं को जवाब देना पड़ता था। जनरेटिव एआई ने इस कामकाज का बड़ा हिस्सा आसान कर दिया है।

सितंबर 2026 में, Anthropic ने जाँच के नतीजे प्रकाशित किए। यह जाँच चीन स्थित एक स्टूडियो द्वारा संचालित 20 से अधिक भ्रामक डेटिंग ऐप्स के नेटवर्क पर थी। दो सप्ताह की अवधि में, शोधकर्ताओं ने कम-से-कम 25 000 लोगों के साथ एआई-जनित व्यक्तियों की 4 700 से अधिक बातचीत की पहचान की और लगभग 2.36 मिलियन संदेश तैयार किए। इस अभियान में एआई से तैयार की गई बातचीत के साथ ऐसे मानवीय कर्मचारियों का भी इस्तेमाल किया गया, जिन्होंने उन संपर्कों को संभाला जिनमें किसी वास्तविक व्यक्ति की ज़रूरत थी—जैसे लाइव वीडियो कॉल। ऐप्स ने सेवा की स्वचालित प्रकृति छिपाई और उपयोगकर्ताओं को ऐसे डेटिंग अवसर दिखाए जो वास्तविक प्रतीत होते थे। ये ऐसे ऐप्स थे जिन्हें धोखे के लिए तैयार किया गया था; यह स्थापित डेटिंग मंचों के भीतर चल रही धोखाधड़ी वाली प्रोफ़ाइलों का मामला नहीं था। फिर भी, यह मामला दिखाता है कि विश्वसनीय मानवीय संपर्क गढ़ने के लिए आवश्यक संसाधनों को एआई कितनी नाटकीय रूप से घटा सकता है।

वैध डेटिंग मंचों के लिए, इसी तरह की प्रौद्योगिकियाँ बढ़ती चुनौती पेश करती हैं। तैयार की गई तस्वीरों, स्वचालित संदेशों, चुराई गई पहचानों और सत्यापन प्रणालियों को चकमा देने के लिए बनाए गए औज़ारों का इस्तेमाल धोखाधड़ी वाले खाते बनाने और उन्हें सक्रिय रखने में किया जा सकता है। समस्या अब केवल संदिग्ध प्रोफ़ाइलों की पहचान करने तक सीमित नहीं है। मंचों को लगातार अधिक परिष्कृत हमलों का जवाब देना पड़ रहा है, जबकि ऐसे हमले करना लगातार सस्ता होता जा रहा है। इससे डेटिंग कारोबार चलाने का अर्थशास्त्र भी बदलता है। भरोसा उत्पाद और कारोबारी—दोनों तरह की समस्या है।

धोखाधड़ी से होने वाली कारोबारी लागतें सामग्री की निगरानी तक सीमित नहीं हैं। नकली खाते ऐसे पंजीकरण, पसंद और बातचीत पैदा करते हैं जो उत्पाद विश्लेषण में वैध दिखते हैं; इससे अनुशंसा एल्गोरिदम और ए/बी परीक्षणों के पीछे मौजूद संकेत विकृत हो सकते हैं। इसका व्यावसायिक पहलू भी है—जो उपयोगकर्ता बार-बार नकली प्रोफ़ाइलों से मिलते हैं, वे बातचीत शुरू करना बंद कर सकते हैं, कम सक्रिय रह सकते हैं या कम भुगतान कर सकते हैं। हालाँकि, इस प्रभाव का आकार हर मंच पर अलग होता है और इसे मान लेने के बजाय मापना चाहिए। इसलिए डेटिंग में धोखाधड़ी-रोधी उपाय केवल सुरक्षा का काम नहीं, बल्कि उत्पाद के अर्थशास्त्र का हिस्सा हैं। एआई के कारण कृत्रिम गतिविधि पैदा करना सस्ता होने के साथ ही, वास्तविक सहभागिता और बनावटी सहभागिता में अंतर करना उत्पाद से जुड़ा एक अहम निर्णय बन जाता है।

प्रबंधन की दुविधा: सुरक्षा बनाम वृद्धि

तेज़ी से परिष्कृत होती धोखाधड़ी का जवाब देने के लिए कड़ा सत्यापन एक स्पष्ट उपाय लगता है। लेकिन व्यवहार में फ़ैसला इतना सीधा नहीं होता: पंजीकरण प्रक्रिया में हर अतिरिक्त चरण उपयोगकर्ताओं के लिए बाधा बढ़ाता है। पहचान-पत्र माँगना, बायोमेट्रिक सत्यापन करना या बार-बार जाँच करना कुछ तरह के दुरुपयोग को रोक सकता है, लेकिन इससे वैध उपयोगकर्ता पंजीकरण पूरा करने से भी हतोत्साहित हो सकते हैं। इसका सीधा असर उपयोगकर्ता हासिल करने के अर्थशास्त्र पर पड़ता है। अगर उसी विपणन बजट से पंजीकरण पूरा करने वाले और सक्रिय होने वाले उपयोगकर्ताओं की संख्या घटती है, तो हर पूर्ण पंजीकरण पर उपयोगकर्ता हासिल करने की लागत बढ़ जाती है।

डेटिंग ऐप्स के लिए, इसके नतीजे पंजीकरण प्रक्रिया से आगे तक जा सकते हैं। उपभोक्ताओं के कई अन्य उत्पादों से अलग, डेटिंग मंच स्थानीय नेटवर्क के पर्याप्त घनत्व पर निर्भर करते हैं: किसी ख़ास भौगोलिक क्षेत्र में मिलान की प्रक्रिया कारगर होने के लिए उपयोगकर्ताओं को पर्याप्त संख्या में सक्रिय और उपयुक्त संभावित साथी चाहिए। इसलिए, वैध पंजीकरणों को अनावश्यक रूप से सीमित करने वाली सत्यापन प्रक्रिया स्थानीय नेटवर्क के विकास को धीमा कर सकती है, जिससे मिलान के अवसर घटते हैं और उपयोगकर्ताओं को बनाए रखने की क्षमता प्रभावित होती है। वहीं, धोखाधड़ी वाले खातों को सक्रिय रहने देने से दूसरी लागतें पैदा होती हैं: बुनियादी ढाँचे का उपयोग, सामग्री की निगरानी का बढ़ा हुआ काम, विकृत अनुशंसाएँ और उपयोगकर्ताओं का घटता भरोसा। ज़रूरत से ज़्यादा सुरक्षा उत्पाद को इस्तेमाल करना कठिन बना सकती है। अपर्याप्त सुरक्षा पर भरोसा करना असंभव हो सकता है।

धोखाधड़ी की रोकथाम को अलग-थलग तकनीकी काम के रूप में नहीं, बल्कि उत्पाद और व्यवसाय से जुड़े निर्णय के रूप में संभालना चाहिए। जोखिम-आधारित दृष्टिकोण में पंजीकरण के समय बुनियादी सुरक्षा उपायों के साथ व्यवहार का विश्लेषण, डिवाइस से मिलने वाले संकेतों की पड़ताल और सामग्री की निगरानी शामिल होती है। संदिग्ध गतिविधि दिखने पर अधिक सख्त सत्यापन भी किया जाता है। फिर भी, सत्यापन में सफल होने से कोई उपयोगकर्ता भरोसेमंद साबित नहीं हो जाता, क्योंकि उसकी मौजूदगी साबित होने का मतलब यह नहीं कि उसकी मंशा भी साबित हो गई। प्रभावशीलता का आकलन कई पहलुओं को एक साथ देखकर करना चाहिए—जैसे पहचान की क्षमता, गलत सकारात्मक नतीजे, कार्रवाई की गति, सत्यापन की लागत, रूपांतरण और उपयोगकर्ताओं को बनाए रखना। अगर बेहतर पहचान के नाम पर बड़ी संख्या में असली उपयोगकर्ताओं पर गलत तरीके से पाबंदियाँ लगती हैं, तो यह व्यवसाय के लिए बेहतर नतीजा नहीं है। गोपनीयता इस मामले को और जटिल बनाती है, क्योंकि बातचीत का विश्लेषण करने या पहचान से जुड़े अतिरिक्त संकेत जुटाने के लिए पारदर्शिता, डेटा का न्यूनतम संग्रह और पहुँच पर कड़ा नियंत्रण ज़रूरी है। सवाल यह नहीं है कि कोई प्लेटफ़ॉर्म कितने धोखाधड़ी वाले खाते रोक सकता है, बल्कि यह है कि असली उपयोगकर्ताओं का अनुभव अच्छा बनाए रखते हुए वह जोखिम को कितनी अच्छी तरह कम कर सकता है।

सत्यापन से आगे: समुदाय की भूमिका

जैसे-जैसे एआई से तैयार की गई बातचीत अधिक विश्वसनीय लगने लगी है, उत्पाद से जुड़ा एक सवाल सामने आता है। क्या डेटिंग प्लेटफ़ॉर्म को सिर्फ़ डिजिटल बातचीत पर ध्यान देना चाहिए, या उन्हें ऐसे और अवसर भी बनाने चाहिए जिनसे ये रिश्ते वास्तविक दुनिया में आगे बढ़ सकें? Fledge में हम एक ऐसे मॉडल की पड़ताल कर रहे हैं जिसमें समान रुचियों और अनुकूलता के आधार पर लोगों का मिलान ऑफ़लाइन आयोजनों और सामुदायिक अनुभवों से जोड़ा जाता है, ताकि एल्गोरिदम के ज़रिए किसी को खोजने से लेकर उससे आमने-सामने मिलने तक का सफ़र सहज लगे। किसी आयोजन में शामिल होना यह साबित नहीं करता कि कोई भरोसेमंद है और न ही यह सत्यापन की जगह लेता है, लेकिन इससे सामाजिक संदर्भ मिलता है, जिसे प्रोफ़ाइल और चैट दोहरा नहीं सकते। हम इसे एक आशाजनक दिशा मानते हैं, एआई से जुड़ी धोखाधड़ी का अपने आप में पूरा समाधान नहीं।

एआई को लोगों को उनके अनुकूल साथी खोजने में मदद करनी चाहिए, मॉडरेशन में सहायक होना चाहिए और संदिग्ध व्यवहार का पता लगाना चाहिए—रिश्तों का झूठा आभास नहीं पैदा करना चाहिए। इसलिए सफलता का आकलन केवल सक्रिय उपयोगकर्ताओं, मैचों और रूपांतरण से आगे बढ़कर करना चाहिए। इसमें बातचीत की गुणवत्ता, प्रामाणिकता और वे नतीजे भी शामिल होने चाहिए जिन्हें उपयोगकर्ता वास्तव में पाना चाहते हैं। जिस प्लेटफ़ॉर्म पर उपयोगकर्ता खूब जुड़ते हों, लेकिन असली जुड़ाव कम बनते हों, वहाँ गलत नतीजे को बेहतर बनाने का जोखिम रहता है।

प्रतिस्पर्धी बढ़त के रूप में भरोसा

एआई धोखाधड़ी करने वालों और उनसे बचाव करने वाले प्लेटफ़ॉर्म—दोनों की क्षमताएँ लगातार बढ़ाता रहेगा, और संभव है कि कोई एक तकनीकी समाधान पर्याप्त न हो। सुरक्षा के लिए लगातार बदलती परिस्थितियों के अनुसार ढलना, पहचान की कई परतें अपनाना और कारोबारी समझौतों का ज़िम्मेदारी से तथा सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करना होगा। लेकिन यह चुनौती साइबर सुरक्षा तक सीमित नहीं है। भरोसा उत्पाद की गुणवत्ता, नेटवर्क के विकास, उपयोगकर्ता के व्यवहार और दीर्घकालीन राजस्व को आकार देता है। जैसे-जैसे नकली जुड़ाव सस्ता होता जा रहा है, असली बातचीत का महत्व बढ़ रहा है। डेटिंग के क्षेत्र में भरोसा कोई सुरक्षा सुविधा नहीं है; फिर से कहें तो, भरोसा ही उत्पाद है। अगली पीढ़ी के प्लेटफ़ॉर्म शायद अधिक बातचीत पैदा करके कम, और ऐसा माहौल बनाकर अधिक सफल होंगे जहाँ उपयोगकर्ता भरोसा कर सकें कि ये बातचीत वास्तविक हैं।