10 月 30 日，美国司法部（DOJ）宣布起诉 5 名个人，这是联邦层面第一次对”幽灵学生”（ghost students）展开大规模执法。所谓幽灵学生，是盗用真实美国人身份、伪装成在读大学生骗取联邦助学金的诈骗团伙。DOJ 认定这套体系部分依赖 AI 运转：AI 负责填申请表、写作业、甚至在网课上假装有人在听课。
数字先摆出来：教育部已识别出超过 83 万个疑似用真实 PII 伪造的联邦助学金账户。如果这些账户全属幽灵学生，总损失接近 1.3 亿美元。仅本案被告相关的实际损失就超过 3200 万美元，官方认为真实总额”远高于此”。
这套骗局怎么运转
流程不长，但每个环节都卡在制度的缝里：
- 买身份：诈骗者购买美国公民的个人身份信息（PII），最偏好的是”高中毕业后直接工作、从没上过大学”的人群——这类人的教育记录几乎空白，不容易触发比对冲突；
- 申请助学金：用盗来的身份填 FAFSA（联邦助学金免费申请表），同时向大学和社区学院提交入学申请；
- 套现：一旦录取，助学金先打给学校抵扣学费和杂费，剩余部分直接进入诈骗者控制的银行账户；DOJ 称有数十名美国人专门开账户当”钱骡”；
- 用 AI 维持”在读”：AI 负责填后续表格、完成课程作业，并伪造在线课堂的出勤痕迹，让学校以为这个学生真的在。
司法部助理总检察长、国家反欺诈执法司负责人 Colin M. McDonald 在发布会上描述得很直白：”看起来这个幽灵学生真的在完成课程。有些人甚至会在在线教室里造出一个假学生的存在感，让学校相信有个真人在。目的就是让这个幽灵学生尽可能久地留在学校，一个学期接一个学期。”
这句话是整件事的核心。传统身份欺诈只能骗一次——钱到手就结束。AI 把它变成了可持续的订阅式骗局：只要”学生”看起来一直在上课，助学金就会一学期一学期地继续发。
执法细节：肯尼亚、加密货币和 75 万美元
DOJ 表示，通过对数据的分析锁定了可疑账户网络，最终从”一个与肯尼亚籍人士相关的网络”中查封了超过 75 万美元的加密货币。McDonald 称这是”肯尼亚首次此类国际查封”，并强调追查才刚开始：”如果你窃取美国人的身份、窃取纳税人的钱、利用本应帮助学生建立未来的项目——我们会找到你。无论你在内布拉斯加、新泽西、弗吉尼亚还是内罗毕。”
案件的最初线索来自教育部监察长办公室（OIG）发现的欺诈模式，随后 FBI 介入，追踪资金流向并确定受影响账户规模。
对受害者来说，这才是最糟的部分
被冒用身份的人几乎无法提前发现。钱是打给学校的，贷款是记在受害者名下的，而受害者往往要等到几年后政府上门追债，才知道自己”上过大学”还欠了一笔助学贷款。
这段时间里，受害者的信用记录会被拖坏；等发现后，还要面对一堆需要自证”我没借过这笔钱”的流程。McDonald 自己也承认这是个”没人应该承受的烂摊子”，虽然教育部在帮忙拆解，但拆解本身就意味着受害者要花大量时间精力。
为什么这件事对 AI 行业是个信号
大多数人讨论 AI 风险时关注的是模型能力失控、或者内容造假。这个案子的角度更朴素：AI 把欺诈的边际成本压到了接近零.
以前要维持一个虚假学籍，得有真人持续投入时间——上课、交作业、应付考勤。现在一个人可以同时”在读”几十上百个身份，因为作业和出勤都可以由模型代劳。规模经济的逻辑一旦成立，这类骗局的数量会指数级上升，而防守方（学校、助学金系统）的人力是线性的。
值得注意的是，美国教育部这次靠的是数据模式识别而不是人工审核，才把 83 万个账户筛出来。这其实给了防守方一条可行路径：在 AI 让欺诈规模化的同时，AI 也让异常检测规模化。之前我们写过 音乐行业的 AI 反欺诈侦探，思路是一样的。站内 AI 工具评测 里也收录了多款身份核验与风控类工具。
学术诚信这条线也在收紧
同一天还有另一条相关的新闻：达特茅斯学院的教务长此前公开警告 AI 作弊问题，结果自己因 AI 使用问题丢了工作。两件事放在一起看，美国高校现在正处在一个尴尬位置——既要在招生和助学金环节对抗 AI 伪造，又要在教学环节界定 AI 的合规边界。我们此前梳理过 Gemini 学生版 的校园推广策略，那套”把 AI 送进校园”的逻辑，和现在这套”用 AI 从校园套钱”的逻辑，用的是同一个工具箱。
Frequently Asked Questions (FAQ)
“幽灵学生”是什么？
指诈骗者盗用真实美国公民的身份信息，伪装成在读大学生注册入学并申请联邦助学金，拿到扣除学费后的余额，再用 AI 维持”在读”状态以持续领取资金的骗局。
这次一共损失了多少钱？
教育部识别出超过 83 万个疑似伪造的助学金账户，若全部属实，总损失接近 1.3 亿美元。仅 5 名被起诉对象相关的实际损失已超过 3200 万美元，官方认为真实总额更高。
AI 在这起案子里具体做了什么？
三件事：自动填写申请材料；完成课程作业；伪造在线课堂的出勤与”存在感”，让学校相信有真人在读。核心作用是让虚假学籍能长期维持下去。
如果我怀疑自己的身份被用来注册学校，怎么办？
先查自己的联邦学生助学金账户（StudentAid.gov）有无异常贷款记录，再查信用报告里有没有不认识的助学贷款。发现异常后应立即向教育部监察长办公室和 FBI 的欺诈投诉渠道报案，并保留报案编号用于后续申诉。
学校层面能怎么防？
目前被验证有效的是数据侧手段：交叉比对教育记录空白、同一 IP 或设备批量注册、以及”在读但从不与任何真人交互”的行为模式。纯人工审核在这个规模下不可行。
Summarize
这是一起典型的”AI 降低犯罪成本”案例：手法本身不新，新的是 AI 让一个人可以同时维护上百个假身份。对 AI 行业来说，真正的问题不是模型会不会骗人，而是当造假成本趋近于零时，所有依赖”人工核验”的制度都需要重做一遍。
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