谷歌DeepMind与新加坡合作打造端侧Gemma模型识别诈骗

谷歌DeepMind于2026年10月14日宣布，已与新加坡政府科技局（GovTech Singapore）合作开发一款AI模型，能够在对话过程中识别正在展开的诈骗。该系统通过微调谷歌的轻量级模型Gemma构建，在设备本地分析消息，而非依赖云端。此次合作成果在2026年新加坡国际网络周（SICW 2026）上发布。

谷歌DeepMind表示，投资诈骗、虚假工作机会以及冒充官员等诈骗手段占新加坡报案犯罪的一半以上，自2019年以来已致使受害者损失超过40亿新加坡元。该公司称，犯罪分子已从基础的网络钓鱼转向社会工程学手段，在索要钱财前先通过极具说服力的聊天建立信任，而此类骗局目前造成的损失占比高达80%。

基于本地诈骗手法进行训练

由于通用模型往往难以识别针对特定地区的欺骗手段，研发团队使用本地诈骗对话数据对Gemma进行了训练，其中包括冒充公共机构、银行和本地知名人士的案例，以及新出现的地区性骗局。其目标是将普通闲聊与真正的操纵行为区分开来。当模型检测到可疑模式时，会在手机上实时弹出警示，提醒用户在转账或透露敏感信息之前停下来。

为控制电量消耗，该系统采用两阶段设计。首先，一个体积小、功耗低的分类器会对收到的消息进行初步筛查，找出可能的威胁。只有在此之后，经过微调的Gemma模型才会检视更大范围的对话内容，以确认风险或排除误报。

隐私与治理

谷歌DeepMind表示，该模型只有在用户同意并遵守承载应用的相关条款的前提下，才能访问设备上的对话内容。由于数据处理全程在手机端完成，该公司声明，无论是谷歌还是新加坡政府，都无法通过此部署读取用户的聊天内容。模型微调工作在由GovTech管理的谷歌云环境中进行，使用的是来自诈骗报告和情报数据源的匿名数据，不含任何个人信息，并已通过合成对话和本地文本集的压力测试。

应用内的推广将分阶段进行，并与新加坡政府协调推进，但未给出具体时间表。该项目隶属于双方共同签署的国家人工智能伙伴关系计划，谷歌DeepMind表示，将探索类似技术能否应用于其他国家。

该项目被定位为一个范本，适用于希望在不扫描服务器端消息的前提下保护用户的加密通讯服务。端侧分析有望带来更快的速度和更强的隐私保护，但该模型在大规模应用中的实际表现，仍有待真正投入使用后才能见分晓。