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文 | 科技新知

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在二线城市从事文案工作的年轻白领杨森，听说 ChatGPT 可以帮助用户轻松生成高质量文本内容。可他在苹果应用商店搜索到了这款软件并下载后，发现只有 1 次免费提问次数，需要订阅才能继续使用。

困惑出现在订阅后的使用体验与预期相去甚远，软件的生成效果并不如描述中所说，质量也远低于他的期望。在网上发现了众多类似情况的案例后，杨森意识到自己被骗了。原来，他下载的软件并不是正版 ChatGPT，而是一个盗版软件，由不良商家制作，旨在骗取 App 订阅费。

人工智能的经济红利还未充分展现，人性的阴暗面已经驱使着一部分人挣到了钱。

应用商店里的 GPT 陷阱

过去两个月里，OpenAI 陆续上架了移动端 ChatGPT 的 iOS 和安卓版本。下载后，用户可以链接到已有的网页端 ChatGPT 帐户，并同步设备之间的历史记录。

产品特色介绍中显示，这款软件支持即时问答，可以向用户提供定制化建议、激发创作灵感等。不过想要体验到这些服务，还得先躲过如今充斥着几乎所有手机应用商店的山寨版 App，比如 "AIChat"、"ChatGTP" 和 "ChatAI" 等等。

以小米应用商店为例。搜索栏输入 "ChatGPT" 关键词，结果页面显示靠前的是文心一言、讯飞星火，以及一款名为 "Chat 人工智能助手 - 聊天写作 " 的 App，后者简介为 " 一款智能聊天对话、智能写作文章生成 App"。

随后测试发现，该 App 只有 2 次免费提问次数，耗尽后需要通过订阅会员才能获取不限次数的功能，价格分别为按年订阅 128 元、按季订阅 88 元、按月订阅 68 元、一天体验 40 元、永久订阅 188 元。

应用订阅收费页面

类似的 App 在各大应用商店内十分普遍，收费套路也基本相同。令人费解的是，在前期试用阶段，此类 APP 还能保持较高的流畅度，但在开通会员后，却不约而同上演了多次崩溃重启的情况。

国外安全机构早先就注意到该现象。全球网络安全公司 Sophos 发布研究文章《"FleeceGPT" mobile apps target AI-curious to rake in cash》（"FleeceGPT" 移动应用瞄准了对人工智能好奇的人，希望能大捞一笔）称，大众对 ChatGPT 的兴趣，引发了一波新的应用程序骗局，这些应用程序希望从这种炒作中获利。

Sophos 将之定义为 "Fleeceware"（订阅诈骗程序），典型特征包括：

功能可以免费通过移动操作系统本身或其他在线来源获得；

引导用户注册短期免费试用，然后转为高额的循环订阅费用，从毫不知情的用户中获取收益；

使用侵入性广告和其他功能，使免费版本几乎无法使用，并推动用户转向订阅。

Sophos 的调查中检查了 5 个声称基于 ChatGPT 算法的 "Fleeceware" 应用程序。其中的 ChatGBT，利用低级却有效的手段——容易混淆的名称，来提高应用商店中的排名。其收费在每月 10 美元至每年 70 美元之间，仅在三月份就为其开发者创造了 1 万美元的收入。

另一个类似的名为 Genie-AI ChatGBT，收取用户每周 7 美元或每年 70 美元的订阅，在过去的一个月里积累了近 70 万美元的收入。

Sensor Tower 的数据

这类应用还潜藏着更大的威胁。今年 6 月，网络安全公司 Palo Alto Networks 警告称，发现了模仿 ChatGPT 的恶意安卓应用。第一个是伪装成 "SuperGPT" 应用的木马，第二个则是伪装成 "ChatGPT" 应用并通过向泰国电话号码发送短信来收取欺诈性费用的恶意软件。

"FleeceGPT" 如何狂赚？

"FleeceGPT" 师承臭名昭著的 "Fleeceware"，套路基本如出一辙。要理解其中的运作机制，需要深入探究整个生态链。

回到 APP 开发的阶段，这类应用想要实现生成式 AI 的功能，目前主要通过两种模式：其一是通过获得类似 ChatGPT 应用的接口，实现一端与官方正版连接，另一端与盗版用户连接；而另一种模式则被称为 " 山寨 " 式开发，这种方法所使用的 AI 对话模型质量远远不如 ChatGPT。

有趣的是，由于苹果应用商店的规定，所有上架的 App 都必须包含详尽的《用户协议》和《隐私政策》等开发者信息。对此，许多 "FleeceGPT" 为了节省精力，选择将这些内容托管在诸如腾讯文档和飞书等云办公平台上，而非成本更高的自建网站。

托管在飞书文档的隐私政策

成功上线应用商店，仅仅是收割用户的第一步。想要获得曝光机会吸引到用户下载，还需要两种手段：一是投放广告，二是粉饰好评。

这两种策略各有优劣，投放广告能够快速扩大知名度，但成本相应较高；而粉饰好评则会提升应用商店内的声誉，但需要谨慎行事，以免触犯平台规则被封杀。

更多的 "FleeceGPT" 选择了后者，借助水军进行好评，通常会使用多个预设模板，且日益巧妙。以 "AI Chat - 智能聊天写作翻译助手机器人 " 这款应用为例，它在 App Store 上显示的评分为 4.7，拥有 15330 条评价，其中 5 星评价有 13726 个。

从表面数据来看，完全符合一款优质 App 的标准，然而数据的来源却大有猫腻。具体而言，当用户下载应用之后会发现无法使用，还必须先发布一条五星好评并截图上传，通过审核方能获得一次试用机会。

至于最关键的 " 收割 " 阶段，这些应用会采用多种充满恶意的手段来诱导用户付费。有的会通过大量广告的方式淹没用户，有的会刻意设计免费试用期结束后功能受限，从而促成订阅。然而，一旦用户付费后，应用的实际功能并不会像体验中那样出色。

之后受伤的用户可能会选择删除应用，但由于苹果应用商店订阅机制的存在，没有相关经验用户可能会不知不觉地继续被按月或按周收费。

为了提高陷阱的成功几率，开发者通常会采取广撒网的策略，即上架大量不同的 App。利用微小的调整呈现足够程度的差异，以此绕过平台的审核机制。

同一开发主体下应用，图源七麦数据

可能有疑问，平台为何缺乏有效监管？原因在于，这些应用程序会在规定的服务条款边缘精准徘徊，避免访问私人信息等其他敏感动作，因此在审核过程中很少被拒绝。

当然这些诈骗应用的获利方也包括平台。以苹果应用商店的规则为例，平台在第一年内会抽取用户付费的 30%，从第二年开始则抽取 15%。这就造成平台侧花费大量物力人力加强监管的动力不足。

大模型的移动端故事

当前阶段，生成式 AI 向移动端迁移的过程中表现出技术的无序扩散，同时也反映了市场需求和资本的强烈共鸣，可以归纳出三个主要的驱动因素。

一是市场需求。全球移动互联网用户比例不断攀升超过 50%，这已成为 AI 开发者不可忽视的巨大市场。生成式 AI 在移动端有许多潜在的结合方向，例如内容智能推荐、语音对话等等，因此具有广阔的发展前景。

二是成本因素。随着移动设备硬件成本的持续下降和 AI 计算能力的不断提升，使得开发者更容易在移动端产品中，应用生成式 AI 技术，降低了门槛。

三是数据资源。移动设备拥有大量的用户原始数据，为构建生成式 AI 模型提供了丰富的训练样本。这种在设备端进行自适应学习的思路正在兴起，开发者可以借此实现更个性化和精准的 AI 交互体验，从而满足用户多样化的需求。

新技术的引入，必然会伴随着磨合。

移动端的生成式 AI 应用，正处于激烈的竞争当中。根据 SensorTower 发布的《2023 年 AI 应用市场洞察》报告，随着 2022 年 12 月初 ChatGPT 的发布，Al+Chatbot 赛道迅速升温。2023 年上半年，市场中 AI+Chatbot 应用数量多达 200 余款，下载量突破 1.7 亿次，竞争十分激烈。

许多开发者和企业试图偷懒模仿先验成功的模式，导致了大量功能和界面雷同的产品泛滥。同质化的现象不仅削弱了整体市场的创新能力，也让消费者在选择时感到疲惫不堪。

另一方面，为了迅速夺取市场份额，一些生成式 AI 应用选择简单粗暴的手段，例如过度的广告投放、订阅套路等，这对用户体验造成了损害。上述案例正是一个典型缩影。

同时，生成式 AI 的强大功能根源于数据，对用户数据的需求也更迫切，因此如何保护用户隐私成为一个重大难题。就在 8 月初，苹果应用商店因合规问题下架了许多生成式 AI 类应用软件。

" 点点数据 " 记录显示，8 月初，约百款生成式 AI 类 App 遭苹果商店 " 除名 "。这些应用大多采用了 Open AI 公司提供的 API 接口，由于没有获得运营所需的许可证，涉及应用无法在中国 App Store 上无法使用，直至确保符合《互联网信息服务深度合成管理规定》规定。

简而言之，生成式 AI 与终端技术的交汇，为智能手机及其他各类硬件设备的创新方向指出一条明路，碰撞出全新的供需格局。这股势头将在科技与市场领域掀起深远涟漪，孕育出机遇与挑战并存的全新局面。

（文中人物为化名。）

参考资料："FleeceGPT" mobile apps target AI-curious to rake in cash-Sophos