防不胜防的 AI 来电：大模型时代骚扰电话的风险、成因与治理方案

管鹏

管鹏

摘 要：生成式人工智能、语音合成、大语言模型的快速普及，重塑了骚扰电话的技术形态、传播效率与欺骗能力。传统人工外呼骚扰逐步向 AI 全自动批量外呼、深度伪造语音交互式骚扰、智能话术动态应答的新型范式转型。AI 技术大幅降低外呼成本、提升拨打量级，结合个人信息黑产数据，形成精准定向骚扰与电信诈骗叠加的复合型风险。本文立足技术、产业、法律、社会四个维度，系统剖析 AI 时代骚扰电话的生成成因，归纳当前骚扰电话的主要类型与表现形式，研判其对个人权益、通信秩序、社会信任、数字安全构成的多层次危害；梳理现有治理机制的短板，从源头管控、网络侧技术拦截、法律制度完善、跨部门协同监管、个人防护与社会共治层面，构建一套全链条、多层级的防范体系与综合治理方案。研究发现，AI 驱动的骚扰电话已经突破传统静态识别的技术边界，具有低成本、规模化、高仿真、动态规避检测的特征，单一主体、单一技术手段难以根治。唯有建立 “技术防御 — 行业约束 — 法律惩戒 — 公众教育” 协同联动的治理框架，才能有效遏制 AI 骚扰电话泛滥，维护通信空间秩序与公民人格权、财产安全。

关键词：生成式人工智能；骚扰电话；AI 外呼；深度伪造；电信诈骗；协同治理；个人信息保护

一、引言

电话营销、催收、虚假推销类骚扰电话长期是通信领域的治理难题。在大模型普及之前，骚扰电话以人工呼叫、固定话术录音外呼为主，受人力成本限制，拨打规模有限，话术模式固化，识别难度相对较低。进入生成式 AI 时代，文本转语音（TTS）、语音克隆、大模型实时对话能力落地，不法主体与违规营销机构可以用极低成本搭建 AI 外呼平台，单日可实现数万通自动呼叫，并且能够依据用户应答动态调整对话内容，甚至通过深度伪造语音模仿亲友、公职人员、平台客服音色，将普通营销骚扰升级为高迷惑性语音诈骗，治理难度显著提升央视网。
当前国内已有大量研究聚焦骚扰电话的通信拦截、号码标记与监管政策，但是多数研究仍停留在传统骚扰电话的治理层面，对生成式 AI 赋能之后的新型骚扰形态、黑产产业链变化、技术对抗博弈、法律边界争议缺少系统性多维度剖析。AI 技术本身具备中立性，但技术低门槛化带来滥用风险，使得骚扰电话由 “人工少量” 转变为 “AI 规模化、智能化、交互式” 的新型数字公害。
本文的研究问题包括：其一，生成式 AI 介入后，骚扰电话泛滥的深层成因是什么；其二，AI 骚扰电话有哪些新的类型、技术特征与演化趋势；其三，新型骚扰电话对个人、行业、社会产生何种复合型危害；其四，当前治理体系面临哪些技术与制度困境；其五，如何构建覆盖源头、通道、终端、法律、社会层面的协同防范与治理方案。本文综合运用文献分析法、案例分析法、制度规范分析，结合国内通信监管、个人信息保护、深度合成管理相关法规，从多维视角展开研究，为监管部门、通信运营商、平台企业和社会公众提供理论参考与治理路径。

二、AI 时代骚扰电话的主要类型与表现形式

依据目的、技术手段、危害程度，可以将 AI 骚扰电话划分为三大类别，三类之间边界存在交叉，营销类骚扰常常演变为诈骗、暴力催收。
2.1 AI 批量营销骚扰电话
这是当前存量最大的类型，广泛应用于房产中介、口腔医疗、教育培训、保险、贷款推广等商业营销场景。主体分为合规企业违规外呼、第三方外包呼叫中心、黑产电销团队。依托 AI 外呼机器人，预先导入号码清单，自动拨打、播放合成语音，采集用户意向标签；部分高级版本搭载大模型，当用户进行反问、拒绝时，可以自动切换话术继续营销，不再是简单固定录音播放。这类电话不一定直接构成诈骗，但未经用户同意持续拨打，侵犯安宁权，属于典型骚扰。该类系统成本低廉，一套平台可实现单日上万通呼叫，大幅压低电销边际成本，是 AI 骚扰泛滥的基础推手智慧普法平...。

2.2 AI 深度伪造语音诈骗电话

属于高风险犯罪型骚扰。利用少量语音样本完成声音克隆，伪造亲友、领导、银行客服、公安、平台工作人员音色，实时交互式对话，诱导受害人转账、泄露银行卡信息、验证码。区别于传统录音诈骗，AI 大模型可以实时响应被害人提问，灵活编造说辞，欺骗性大幅增强。此类骚扰电话不再以推销商品为目标，直接指向财产侵害，兼具骚扰与刑事诈骗双重属性。部分黑产利用 AI 话术自动生成系统，快速迭代诈骗脚本，躲避反诈模型识别。
2.3 AI 暴力催收、恐吓与恶意骚扰电话

网贷、套路贷衍生的催收黑产，大量使用 AI 语音进行批量催收。可以自动循环拨打债务人、联系人、亲友号码，使用 AI 合成语音进行持续施压、恐吓、侮辱，部分系统支持动态调整威胁话术。该类行为不仅构成通信骚扰，还涉嫌侵犯人格权、寻衅滋事，严重时构成刑事犯罪。除此之外，还存在恶意报复、人肉骚扰类 AI 外呼，针对特定个人进行高频轰炸呼叫，属于定向人身骚扰。
从技术特征来看，AI 骚扰电话普遍具备四个新特征：规模化，全天候自动呼叫，突破人力上限；高仿真，AI 语音不断逼近自然人音色，传统听感识别失效；交互化，大模型支持多轮对话，动态应变；易伪装，搭配虚拟号、网络电话、改号技术，篡改来电归属地，快速轮换号码，规避运营商号码标记与拦截策略。

三、AI 骚扰电话泛滥的多维度成因分析

1 技术维度：生成式 AI 降低作恶门槛，攻防博弈不对称
传统外呼系统需要录音、人工维护话术，成本高，交互能力弱。生成式大模型、TTS 语音合成、语音克隆工具轻量化、平民化，开源模型、云端 API 可以低成本调用，无需专业技术团队即可搭建 AI 外呼系统。过去需要数十名电销人员完成的呼叫量，现在一台服务器、一套 API 接口即可完成。
同时，检测识别技术存在滞后性。传统骚扰电话识别依赖号码黑名单、固定语音特征、关键词检测。而 AI 可以动态变换话术、音色，黑产不断轮换网络号码、虚拟号段；检测模型训练样本更新速度跟不上黑产的迭代速度，形成 “黑产技术先行、防御被动追赶” 的不对称博弈格局。深度伪造语音在音频层面特征隐蔽，单纯依靠语音识别很难区分真人语音与 AI 合成语音，给通信侧拦截带来巨大挑战。
3.2 产业与经济维度：利益链条完整，投入产出比极高
AI 骚扰电话背后是完整的黑产产业链：个人信息采集与贩卖、号码清洗、AI 外呼平台租赁、网络线路接入、虚拟号码号资源、话术生成、客户转化分成。营销机构、外包呼叫中心是需求方，黑产技术服务商提供 AI 外呼系统，地下数据贩子出售公民手机号、用户画像数据。
其核心经济动因是极低边际成本。AI 机器人不需要薪酬、休息，每一通呼叫成本几乎可以忽略，只要少量用户转化盈利，整体即可获利。部分商家为获取客户线索，选择委托第三方外包电销，将骚扰行为外包，试图割裂自身法律责任。而公民个人信息泄露与交易，则为精准 AI 骚扰提供目标名单，实现 “定向轰炸”，进一步提升转化效率，强化产业链盈利动力新华网。


3.3 制度与监管维度：法律边界模糊，跨主体监管协同存在短板
第一，民事层面，自然人安宁权在司法实践中认定、取证存在困难。骚扰电话具有瞬时性，普通用户保存完整通话录音、证明损害后果难度大；很多违规主体使用境外网络线路、虚拟号码，溯源定位困难。
第二，监管权责分散。工信部负责通信行业、码号、呼叫中心业务管理；网信部门监管深度合成 AI 技术；公安部门打击电信网络诈骗、侵犯公民个人信息犯罪；市场监管部门管理商业营销行为。多部门分头监管，数据共享、案件移送、联合执法存在衔接壁垒。网络电话、境外 VoIP 线路跨境接入，超出单一属地监管范围，溯源难度高。
第三，AI 深度合成相关规制落地尚有空间。《互联网信息服务深度合成管理规定》要求深度合成服务提供者落实标识、备案、内容审核，但大量小型黑产 AI 外呼工具属于地下非备案服务，游离于监管体系之外。对于 AI 外呼的 “同意规则”、呼叫频次限制、时间限制，部分场景下合规边界仍存在争议，部分外包企业游走灰色地带。
第四，运营商角色存在约束矛盾。通信运营商是通信通道管理者，但运营商不具备行政执法权，对疑似骚扰号码只能采取预警、限制、关停，在证据不充分的情形下，不能直接切断线路，防止误伤合法通信业务。
3.4 社会维度：个人信息保护意识不足，投诉举报激励偏弱
一方面，公民个人在注册 App、线上填表、参与活动时，频繁授权收集手机号，大量个人信息被违规收集、倒卖，为精准 AI 骚扰提供基础数据源；部分用户缺乏警惕，在陌生 AI 来电中泄露语音样本，存在被语音克隆的风险。
另一方面，普通用户单次骚扰造成损害较小，单个人维权成本高、赔偿额度低，很多人选择挂断、标记，放弃投诉与民事诉讼，违法主体的违法成本偏低。社会层面对于 AI 外呼的合规边界认知不足，部分中小商家误认为 AI 自动外呼属于正常商业营销手段，忽视未经许可呼叫的侵权性质。

四、AI 时代骚扰电话的多层次危害

4.1 对个人层面：侵害生活安宁权、人格权，直接诱发财产损失
普通 AI 营销骚扰持续干扰日常生活、休息、工作，破坏生活安宁，属于对《民法典》规定的自然人生活安宁权益的侵害。深度伪造语音类骚扰电话，则直接构成财产安全威胁，极易诱导老年人、弱势群体受骗，造成大额财产损失。AI 语音克隆技术还存在窃取个人声纹的风险，声纹作为生物识别信息，一旦被采集、复制，会衍生后续身份冒用风险。长期高频骚扰还会造成心理焦虑、恐惧，影响心理健康。
4.2 通信行业层面：挤占通信资源，冲击号码管理体系
海量 AI 外呼呼叫会占用通信网络信令资源，增加运营商信令压力与系统算力消耗。黑产大量使用虚拟号、网络电话、改号技术，不断轮换码号，冲击实名制管理。号码黑名单策略持续失效，大量正常号码被标记，造成 “误伤”，损害正常企业、个人通信权益，降低公众对通信服务的信任。 4.3 数字治理与社会层面：侵蚀社会信任，放大数字安全风险
AI 深度伪造语音模糊了 “声音真伪” 边界，公众无法仅凭听觉判断来电身份，造成全社会 “陌生来电不敢接听” 的信任危机，甚至影响政务通知、银行、医疗机构等正常公共电话沟通。AI 骚扰与电信诈骗、侵犯公民个人信息、黑产催收形成共生关系，助推网络黑产生态持续壮大，滋生系列关联犯罪，增加社会治安与基层治理压力。
4.4 市场秩序层面：破坏公平竞争环境
合规企业遵循通信营销规范，获取客户成本较高；而违规主体依靠低成本 AI 外呼无差别轰炸，以骚扰方式抢占客源，形成不正当竞争，挤压合规经营主体的生存空间，扰乱服务、金融、医美、教育培训等行业正常市场秩序。

五、当前治理困境分析

第一，技术对抗动态化。黑产持续迭代 AI 模型、语音音色、话术体系，规避关键词拦截、声纹检测；虚拟网络线路、跨境 VoIP、号池轮换，让传统号码黑名单治理模式效能衰减，被动拦截难以治本。
第二，全链条溯源难。AI 外呼平台、线路、号码、数据源头往往分离，多环节跨地域、跨平台，部分服务器部署境外，证据固定、主体定位、追踪链路成本极高。
第三，法律惩戒力度与取证短板。民事维权举证成本高，损害结果量化困难；行政处罚多针对呼叫中心、运营商，对于地下 AI 工具服务商、个人信息贩卖者的打击仍需要持续强化；AI 深度合成侵权、声纹侵权的司法案例积累不足。
第四，主体责任界定复杂。AI 模型服务商、外呼平台、线路提供商、营销委托方之间相互推诿责任，委托外包模式容易形成责任隔离，认定谁是侵权主体存在困难。

六、AI 骚扰电话的防范路径与全链条协同治理方案

治理应当坚持源头治理、网络拦截、法律惩戒、公众防护、行业自律相结合，构建事前预防、事中监测拦截、事后追责惩戒的闭环治理体系。
6.1 源头管控：切断数据供给，规范 AI 深度合成与呼叫业务
1. 强化个人信息源头保护。严格落实《个人信息保护法》，规范 App、网站收集手机号行为，严控未经同意采集、共享、出售手机号；加大对公民个人信息黑产交易打击，斩断 AI 骚扰的号码数据来源。建立号码清洗、外呼名单的 “用户明示同意” 制度，未经用户主动勾选同意，禁止使用 AI 外呼开展商业营销。落实 “谢绝来电” 注册机制，用户登记后不得向其拨打营销类电话。
2. 规范深度合成 AI 服务。落实《互联网信息服务深度合成管理规定》，所有面向公众提供语音合成、语音克隆的深度合成服务提供者，落实备案、身份核验、内容审核、AI 生成内容标识义务；禁止向无资质主体、黑产提供 API 接口用于批量外呼、语音伪造。AI 生成语音在对外呼叫场景，应当具备可检测的 AI 合成标识，便于识别。
3. 严格呼叫中心业务、码号资源管理。加强呼叫中心准入管理，对外包电销企业、AI 外呼服务商实施资质审查；规范网络电话、VoIP 线路接入，严禁为非法 AI 外呼提供通信通道；落实电话实名制，严厉打击虚拟号、改号、伪造来电显示行为。
6.2 通信网络侧：构建多模态智能检测与动态拦截体系
运营商联合反诈平台建设新一代多模态骚扰电话识别系统，突破单纯号码黑名单模式，融合语音声纹检测、大模型对话内容识别、呼叫行为特征（呼叫频次、呼叫时段、号码轮换规律）多维特征进行综合判定。建立跨运营商、跨区域骚扰电话数据共享库，实时同步黑产号段、AI 音色特征、高频话术样本。设置分级处置机制：预警提醒、限制呼出、关停码号、线索移送公安。优化拦截策略，减少对正常政务、企业客服电话的误拦截。
6.3 法治建设：完善法律规则，提高违法成本，畅通维权渠道
1. 细化 AI 外呼法律边界。明确商业 AI 外呼的前置同意、呼叫时段、呼叫频次上限，将未经许可的 AI 批量外呼明确认定为侵犯安宁权的侵权行为。
2. 加大刑事与行政处罚力度。对利用 AI 语音实施电信诈骗、暴力催收、侵犯公民个人信息的主体从重打击；对违规提供 AI 外呼平台、非法线路的服务商追究连带责任。探索惩罚性赔偿在骚扰电话民事案件中的适用，提升民事维权收益，激励个人维权。
3. 完善证据规则。简化骚扰电话取证流程，支持运营商、反诈平台留存通话音频、呼叫日志作为电子证据；建立骚扰电话公益诉讼机制，由检察机关、消费者保护组织针对大规模 AI 骚扰提起公益诉讼，降低个体维权门槛。
6.4 跨部门协同治理，建立常态化联合执法机制
建立工信部、网信、公安、市场监管、法院、检察院跨部门联席会议机制，打通案件线索、日志、音视频数据共享通道。建立线索移送机制：运营商监测发现涉嫌诈骗、黑产 AI 外呼线索，直接推送公安；市场监管查处违规商业营销骚扰；网信部门监管深度合成模型服务。开展专项联合整治行动，打击 “个人信息贩卖 + AI 外呼平台 + 非法线路” 完整黑产链条，不再仅查处末端呼叫行为。建立跨区域案件协同办理机制，应对黑产跨地域、跨境作案特征。
6.5 行业自律：落实平台与企业主体责任
呼叫中心、AI 大模型服务商、云服务商建立客户资质核验机制，对调用语音合成、批量外呼接口的客户进行真实身份核验，监测接口调用行为；发现异常高频 AI 外呼行为，及时限制接口权限并上报监管部门。商业企业不得委托第三方外包机构进行未经许可的 AI 外呼营销，委托方需要承担连带责任。行业协会制定 AI 语音营销伦理规范与自律准则，明确合规外呼标准。
6.6 终端防护与公众教育，提升个人防范能力
手机厂商、安全软件完善本地 AI 骚扰来电识别、标记、拦截功能，向用户提示 AI 合成来电风险。面向公众开展常态化反诈科普，重点提示：陌生来电不要随意应答，防止被采集语音样本用于克隆；凡是索要银行卡、验证码、转账的电话，无论声音多逼真，必须通过独立渠道核验身份；引导公众积极通过 12321 举报骚扰来电，形成社会监督。

七、结论

生成式人工智能的普及，重构了骚扰电话的技术生态。AI 骚扰电话不再是简单的商业推销扰民问题，而是融合个人信息黑产、深度伪造、电信诈骗、网络犯罪的复合型数字治理难题。其成因根植于技术低门槛、产业链高额收益、监管协同短板、个人信息保护漏洞多重因素叠加。AI 骚扰电话对个人安宁权、财产安全、通信秩序与社会信任构成持续冲击，传统依靠号码黑名单、事后处罚的治理模式已经难以适应 AI 时代动态对抗的形势。
根治 AI 骚扰电话，不能单一依靠技术拦截或者单纯依靠刑事打击，必须构建源头、通道、法律、行业、公众五位一体的协同治理体系。核心抓手在于斩断个人信息数据黑产链条，规范深度合成 AI 技术应用，压实 AI 服务商、云平台、通信运营商、委托营销企业的主体责任，完善跨部门数据共享与联合执法，完善民事维权与公益诉讼制度，同步提升全社会识别 AI 伪造语音诈骗的能力。在鼓励人工智能产业创新的前提下，为 AI 语音应用划定清晰的法律与伦理边界，实现技术创新、商业发展与公民权益保护之间的平衡，建设清朗、安全的通信空间。

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