Jeden operator, tysiące fałszywych romansów: nowa ekonomia oszustw z wykorzystaniem AI

Gdy firmy technologiczne mówią o bezpieczeństwie, zwykle skupiają się na zagrożeniach zewnętrznych, takich jak naruszenia bezpieczeństwa danych, podatna na ataki infrastruktura czy skradzione dane logowania. Jednak w przypadku firm opartych na interakcjach międzyludzkich jedno z najpoważniejszych zagrożeń może tkwić w samym produkcie — w kontach, które użytkownicy uważają za należące do prawdziwych osób. Ma to szczególne znaczenie w internetowych serwisach randkowych, gdzie ludzie dzielą się osobistymi informacjami, poświęcają czas na rozmowy i nawiązują emocjonalne więzi z nieznajomymi. Skutki oszustw wykraczają poza emocjonalne więzi z nieznajomymi. Wpływają na gotowość użytkowników do zaufania platformie i osobom, które za jej pośrednictwem poznają.

Według badań opublikowanych przez Sumsub w 2026 roku 84% ankietowanych użytkowników brytyjskich aplikacji randkowych uważało, że treści generowane przez AI utrudniły im zaufanie potencjalnym partnerom lub skuteczne randkowanie — w porównaniu z 64% w 2025 roku. Kolejne 61% doświadczyło oszustwa za pośrednictwem fałszywych profili albo znało kogoś, komu się to przydarzyło. Wyniki te odzwierciedlają opinie konsumentów, a nie rzeczywistą skalę występowania fałszywych kont. Ujawniają jednak problem branży, której sukces zależy od gotowości ludzi do nawiązywania kontaktów z nieznajomymi. AI obniża koszty tworzenia pozorów zaangażowania, co stanowi fundamentalne wyzwanie dla firm opartych na autentycznych interakcjach międzyludzkich.

Jak AI zmieniła ekonomię oszustw

Oszustwa matrymonialne nie są niczym nowym. Od dziesięcioleci oszuści wykorzystują skradzione zdjęcia, zmyślone tożsamości i przygotowane wcześniej scenariusze rozmów. Zmieniły się koszty i złożoność prowadzenia takich działań na dużą skalę. Wcześniej utrzymywanie tysięcy wiarygodnych profili wymagało znacznych zasobów ludzkich, a oszuści musieli prowadzić rozmowy, pamiętać osobiste szczegóły, zachowywać spójność tożsamości i odpowiadać użytkownikom przez dłuższy czas. Generatywna AI ograniczyła znaczną część tego obciążenia operacyjnego.

We wrześniu 2026 roku Anthropic opublikowało dochodzenie dotyczące sieci ponad 20 oszukańczych aplikacji randkowych prowadzonych przez studio z siedzibą w Chinach. W ciągu dwóch tygodni badacze zidentyfikowali ponad 4 700 interakcji person AI z co najmniej 25 000 osób i wygenerowanie około 2,36 miliona wiadomości. Operacja łączyła rozmowy generowane przez AI z udziałem pracowników, którzy obsługiwali interakcje wymagające obecności prawdziwej osoby, w tym rozmowy wideo na żywo. Aplikacje ukrywały zautomatyzowany charakter usługi, przedstawiając użytkownikom to, co wyglądało na autentyczne okazje do randkowania. Były to aplikacje zaprojektowane z myślą o oszustwie, a nie fałszywe profile działające w ramach istniejących platform randkowych. Przypadek ten pokazuje jednak, jak bardzo AI może ograniczyć zasoby potrzebne do tworzenia wiarygodnych interakcji międzyludzkich.

Dla legalnie działających platform randkowych podobne technologie stanowią coraz większe wyzwanie. Wygenerowane zdjęcia, zautomatyzowane wiadomości, skradzione tożsamości i narzędzia służące do omijania systemów weryfikacji mogą być wykorzystywane do tworzenia i utrzymywania fałszywych kont. Problem nie ogranicza się już do rozpoznawania podejrzanych profili. Platformy muszą odpierać coraz bardziej wyrafinowane ataki, podczas gdy koszty ich przeprowadzania wciąż spadają. Zmienia to również ekonomię prowadzenia serwisu randkowego. Zaufanie jest zarówno kwestią związaną z produktem, jak i problemem biznesowym.

Oszustwa generują koszty biznesowe wykraczające poza moderację. Fałszywe konta generują rejestracje, polubienia i rozmowy, które w analityce produktu wyglądają na autentyczne, co może zniekształcać sygnały wykorzystywane przez algorytmy rekomendacji i testy A/B. Istotny jest także wymiar komercyjny: użytkownicy, którzy wciąż natrafiają na fałszywe profile, mogą rzadziej rozpoczynać rozmowy, być mniej aktywni lub mniej płacić. Wielkość tego wpływu różni się jednak w zależności od platformy i należy ją zmierzyć, a nie zakładać. W branży randkowej przeciwdziałanie oszustwom jest zatem częścią ekonomiki produktu, a nie wyłącznie funkcją bezpieczeństwa. Wraz ze spadkiem kosztów generowania syntetycznej aktywności odróżnianie prawdziwego zaangażowania od tego wytworzonego sztucznie staje się kluczową decyzją dotyczącą produktu.

Dylemat kadry zarządzającej: bezpieczeństwo czy rozwój

Zaostrzenie weryfikacji wydaje się oczywistą odpowiedzią na coraz bardziej wyrafinowane oszustwa. W praktyce decyzja jest bardziej złożona, ponieważ każdy dodatkowy etap rejestracji zwiększa uciążliwość tego procesu. Wymóg przedstawienia dokumentów tożsamości, weryfikacji biometrycznej lub wielokrotnego przechodzenia kontroli może zapobiegać niektórym formom nadużyć, ale może też zniechęcać prawdziwych użytkowników do dokończenia rejestracji. Ma to bezpośredni wpływ na ekonomikę pozyskiwania użytkowników. Jeśli ten sam budżet marketingowy przynosi mniej zarejestrowanych i aktywowanych użytkowników, rośnie koszt pozyskania każdego użytkownika, który ukończył rejestrację.

W przypadku aplikacji randkowych skutki mogą wykraczać poza lejek rejestracyjny. W przeciwieństwie do wielu innych produktów konsumenckich platformy randkowe zależą od lokalnej gęstości sieci: w danym obszarze geograficznym musi być wystarczająco wielu aktywnych, odpowiednich potencjalnych partnerów, aby dopasowywanie działało. Proces weryfikacji, który niepotrzebnie ogranicza liczbę prawdziwych rejestracji, może więc spowolnić rozwój lokalnej sieci, zmniejszyć liczbę możliwości dopasowania i negatywnie wpłynąć na utrzymanie użytkowników. Jednocześnie dopuszczenie do dalszej aktywności fałszywych kont generuje inne koszty: zużycie zasobów infrastruktury, nakład pracy związany z moderacją, zniekształcone rekomendacje i spadek zaufania użytkowników. Nadmierne zabezpieczenia mogą utrudnić korzystanie z produktu. Niewystarczające zabezpieczenia mogą sprawić, że nie da się mu zaufać.

Zapobieganie oszustwom należy traktować jako decyzję produktową i biznesową, a nie odizolowaną funkcję techniczną. Podejście oparte na ocenie ryzyka łączy podstawowe zabezpieczenia podczas rejestracji z analizą zachowań, sygnałami z urządzeń, monitorowaniem treści oraz dokładniejszą weryfikacją, gdy pojawiają się podejrzane działania. Mimo to pomyślne przejście weryfikacji nie oznacza, że można zaufać użytkownikowi, ponieważ potwierdzenie jego obecności nie dowodzi jego intencji. Skuteczność należy oceniać łącznie pod kątem kilku wymiarów, w tym efektywności wykrywania, liczby fałszywych alarmów, szybkości egzekwowania zasad, kosztów weryfikacji, konwersji i utrzymania użytkowników. Lepsze wykrywanie, które niesłusznie ogranicza wielu prawdziwych użytkowników, nie jest lepszym wynikiem biznesowym. Kwestia prywatności stanowi dodatkowe wyzwanie, ponieważ analizowanie komunikacji lub gromadzenie dodatkowych danych identyfikacyjnych wymaga przejrzystości, minimalizacji danych i ścisłej kontroli dostępu. Pytanie nie brzmi, ile fałszywych kont platforma może zablokować, lecz jak skutecznie ogranicza ryzyko, a zarazem zapewnia dobre doświadczenia prawdziwym użytkownikom.

Poza weryfikacją: rola społeczności

W miarę jak rozmowy generowane przez AI stają się coraz bardziej przekonujące, pojawia się pytanie dotyczące produktu. Czy platformy randkowe powinny skupiać się wyłącznie na interakcjach cyfrowych, czy też stwarzać więcej okazji do rozwijania relacji w prawdziwym świecie? W Fledge pracujemy nad modelem, który łączy dopasowywanie na podstawie zgodności z wydarzeniami organizowanymi poza internetem i doświadczeniami społecznościowymi, tak aby przejście od odkrywania potencjalnych partnerów za pomocą algorytmu do spotkania na żywo wydawało się naturalne. Wydarzenie nie dowodzi, że można komuś zaufać, ani nie zastępuje weryfikacji, ale zapewnia kontekst społeczny, którego nie da się odtworzyć za pomocą profili i czatów. Uważamy, że to obiecujący kierunek, ale nie samodzielne rozwiązanie problemu oszustw z wykorzystaniem AI.

AI powinno pomagać ludziom znajdować odpowiednie dopasowania, wspierać moderację i wykrywać podejrzane zachowania, a nie stwarzać pozorów relacji. Dlatego sukces należy mierzyć nie tylko liczbą aktywnych użytkowników, dopasowań i konwersji, lecz także jakością interakcji, ich autentycznością oraz rezultatami, których użytkownicy rzeczywiście poszukują. Platforma generująca duże zaangażowanie, ale niewiele prawdziwych relacji, ryzykuje optymalizację pod kątem niewłaściwego celu.

Zaufanie jako przewaga konkurencyjna

AI będzie nadal wzmacniać zarówno oszustów, jak i platformy, które się przed nimi bronią, a jedno rozwiązanie techniczne raczej nie wystarczy. Ochrona będzie wymagać ciągłego dostosowywania, wielu warstw wykrywania oraz odpowiedzialnej i starannej oceny kompromisów biznesowych. Wyzwanie wykracza jednak poza cyberbezpieczeństwo. Zaufanie wpływa na jakość produktu, rozwój sieci, zachowania użytkowników i długoterminowe przychody, a gdy fałszywe zaangażowanie staje się tańsze, autentyczne interakcje zyskują na wartości. W świecie randek zaufanie nie jest funkcją zapewniającą bezpieczeństwo; i znów: zaufanie jest produktem. Nowa generacja platform może odnieść sukces nie tyle dzięki generowaniu większej liczby interakcji, ile dzięki tworzeniu środowiska, w którym użytkownicy mogą ufać, że te interakcje są prawdziwe.