Facebook 又摊上事儿了。不过这次不是 FB 自己，而是一个所谓的“广告集团”，许多在 FB 上投进骗子广告，手法极端隐秘、钻缝隙极端凶恶，最近才被揭露出冰山一角。
是怎样做到的呢？这一通操作让人张口结舌——他们让一大群普通用户变成了他们的“僵尸”。
而受害者，不是网瘾患者，是一群在网络面前最软弱的人。
图 | Banksy
曩昔两年间，许多人的信用卡账单上，忽然出现了一个不大不小的数字，并且每个月都扣钱。细心一看，自己不知道在什么时分，“订阅”了一些不可思议的产品。
而此刻，Facebook 上面，上千个普通人的账号正被控制着，张狂地发送一个个带明星脸的欺诈广告——汤姆汉克斯、桑德拉布鲁克、Snoop Dog 等等。这些广告，一次次诲人不倦地出现在你的主页时刻线上。
是黑客吗？并没有这么简略。这全部背面的主使是一个叫Ads Inc 的广告公司，CEO 是个90后的野心家。
这些套路，细心分析，其实并不杂乱。
名人广告 | ladder.io
首要，这些虚伪广告的形式都是同一个：订阅圈套（Subscription Scam）。
你的时刻线上忽然出现一个你重视的明星新闻，周围用极小的字标示出 sponsor，告知你是广告。
Facebook 的广告长这样 | BuzzFeed
可是你早就被明星的脸招引进去（一般标题也很耸人听闻，比方明星绯闻啥的），点进去之后，发现所谓“新闻”里边，这个明星顺便给某个产品背了书（比方什么美容油、瘦身代餐等等）。最终告知你，你注册一下某个网站，会给你免费送一个试用品，只需求付运费就能够了。
虚伪新闻页面之后的免费试用 | BuzzFeed
免费诶！所以你就兴冲冲注册了，填了信用卡付了“运费”，产品也送到了。可是一个月之后，你发现信用卡上多出了一个生疏的数字，少则几十多则几百——你在不经意间注册了该产品的“订阅服务”，想撤销还极端极端费事。
这种圈套对中老年人特别有用（广告里的明星也是多是中老年喜好的村庄歌手和艺人）。中老年人对互联网信息不熟悉，不会看各种小字和 T&C，底子不知道广告能有多坑。
而这些广告的投进也很有战略——针对你的地域、年纪和其它信息，精准冲击到这些“人傻钱多”者，收割一波韭菜。创始人是美国共和党的忠诚支持者，川普在2016年时分精准冲击穷红脖子的战略，他简直门儿通。
可是，其实 FB 对广告审阅很严的，假如发现是虚伪广告或许宣扬，核实之后很快就会封号，那骗子就打不了广告了。怎样办？
这下便是这个 Ads Inc 张口结舌的操作了：使用“租借账号”（Rent Account），打游击战。
图 | Banksy
全部人都能够在 FB 上打广告，只需你树立一个广告或许大众页面（相似于建个微信大众号），然后就能发帖子，花钱投广告让他人点进来，再把广告链到其它当地，然后你自己就能够卖你的产品了。
假如我打广告的页面被封了，那我怎样办？
Ads Inc 与一系列渠道协作，这些渠道招募各种人让他们“租借”自己的 FB 个人账号。也不需求你的用户名和暗码，只需给这些个第三方渠道走个授权，装个浏览器插件，自己什么都不必干，就能让他人用你的账号设个主页并组织广告内容。
这个主页和你半毛钱联络没有，而你也不必知道，相当于你把自己的微信号拿给他人开了一个你完全不知情的大众号。
一个此类网站截图 | fbdollars
然后他们针对的是谁呢？又是老年人，或许家庭主妇/夫，以及部分赋闲人群。这些人很闲，又非常缺钱，还不太知道互联网怎样玩儿的。能把自己的账号“租出去"，一个月几十刀，一年就好几百，何乐而不为？有的还起手就送一台笔记本电脑，简直阔绰。
然后这些人，再口口相传、开展自己的“下线”并收点儿提成，像传销相同。主妇的主妇朋友也挣了钱，或许拿到了商家送的免费手机、笔记本电脑，再招一波朋友。层层下去，这一下子 Ads Inc 手里就有不计其数个账号了。
许多用户真的得到了笔记本电脑 | BuzzFeed
并且，最要害的是，Ads Inc 和那些真正用这些账号打虚伪广告的人，底子就不会被查到。FB 发现虚伪广告之后，最多只能做到封掉这个账号相关的公共主页罢了。打虚伪广告的厂商，能够付钱给 Ads Inc 持续换个账号搞，换一个好几百刀。
这全部，全部都是后台操作，后门程序的权限高到吓人，简直能够获取你的全部个人信息。而前台完全不知道自己的账号现已被监控。他们底子没有才能去知道这中心详细发作了什么。
BuzzFeed 的报导“Trap King”，双关了一下 | 网页截图
全部的圈套都有精妙之处，直击人类的贪婪赋性。相似给你一点小甜头，再从你这儿薅羊毛的手法，更是层出不穷。互联网欺诈的原型是所谓“尼日利亚王子”（宣称手头有一笔巨款需求搬运到你的账户，给你分一部分，但需求你垫一点儿“手续费”），乍看愚笨无比，但也能以量制胜。
可是这个故事的走向却让人愈加担忧。当骗子比咱们全部人都更懂技能的时分，作业就会朝不可收拾的当地开展，而普通人的生活会越来越困难。
图 | Bansky
不同的人，能够从不同的视点看待这个问题：互联网安全亟待改进；大渠道有必要加强监管；人们有必要提高防范。即便不明白这些的人，也会捂着胸口慨叹——小便宜千万不能占。
可是，技能以及它的操作者，以一个巨大的、恐惧的形象占据着，它能精准地击中那些最弱势的集体，张狂地进行克扣。
这便是“掠取性技能”（exploitative technology）。它所掠取的空间，是潜在的不平等；而它所制作的，是愈加巨大的不平等。
图 | Bansky
一个50多岁、不明白互联网、只想跟自己儿子互粉的大妈，一翻开微信朋友圈、交际网络 App，就有坑人微商心心念念蹲着，有的放矢地坑了钱；回头大妈又被近邻大妈压服，把自己账号租出去、把自己的个人信息共享了去换了点礼品，又间接地、非常用力地坑了他人。
真的是完美的闭环。
中老年人是在技能前面最软弱的集体之一。他们的学习才能和学习志愿都比较低，关于互联网这种快速开展的新式事物缺少判别。当信息的载体和出现相貌都发作了改变，他们难以用咱们这一套规范去分辩好坏。依据科学杂志本年一月份的一项研讨，65岁以上的白叟转发假新闻的数量是年轻人的7倍之多。这事儿不论在国外仍是在国内，都并不罕有——相信你也习惯了老一辈在家庭群里发的各种耸人听闻的流言。
图 | Bansky
咱们用越来越先进的规划，制作着越来越“人性化”的界面。现在许多东西都“用户友爱”，微信你爷爷也能玩得转；可是，这种看似降低了的壁垒，对他们来说又是隐形的深渊。互联网并不是简略的虚拟空间，而是到处都渗透着风险的杂乱机器，需求许多的经历和常识去了解。在这中心的间隔，正是掠取发作的地带。互联网敞开的实质以及高度的商业化，让最懵懂的韭菜轻易地就能碰上技能最高明的收割者，可谓是毫无招架之力。
其实你我都相同。电脑不过便是一个屏幕里，里边有一个浏览器，咱们在里边上网，并把自己简直托付给了这个“用户友爱”的当地。可是，咱们把咱们最私密的东西——对话、日记、产业——都共享给了一个巨大、冷漠、永不忘记的现代企业，以及它背面的全部，而咱们仅有的希望，仅仅是它不在乎咱们的存在罢了。
图 | Bansky
前一阵子，《卫报》刊登了一系列深度报导，总领的标题，是《数字异托邦：算法是怎样赏罚贫民的》（Digital dystopia: how algorithms punish the poor）。从社会保障，到作业劳作，再到福利决议计划，这些被技能人员拍脑袋想出来的“算法”，携带着天然的成见，让贫民、少量族裔、女人深陷不公。
而比这更为风险的是，这些人面临巨大的算法机器和它背面的本钱与权利，手无寸铁。你怎样希望一个连算法都不明白的人，去对立算法呢？
然后接下来是什么？弱势集体进一步被“更先进”的网络与技能阻隔。大妈被坑了之后，立誓远离交际网络，再也不必手机——那他们就完全无法享用技能开展带来的便当，不平等又加深了。
这便是技能的社会结果（social consequences of technology）。
卫报的一系列报导 | 网页截图
学界、甚至部分业界都在反思，终究本钱的力气，是怎样如此精确地经过技能壁垒、猛割普通人的肉？当技能带给社会的分裂大于福利，社会将怎样从头看待技能？咱们究竟需求怎样的技能？
当然，咱们并不是不要技能。咱们需求认清的，是这么一个实际——没有一个技能是独立于社会存在的。技能并不是在一个真空中开展，而是产自咱们的社会需求、被权利结构左右操作、并作用于特定的集体。咱们需求从技能的“周边”寻觅答案。
送上佐治亚理工科技史专业创始人、美国科技史范畴权威 Melvin Kranzberg 的几句话（又被称为“Kranzberg's Laws”），裱在了咱们教室的墙上。
Kranzberg's Laws | 作者
“1，技能既不是好的也不是坏的，更不是中立的。”
“4，尽管技能在许多公共事务中占首要地位，可是非技能的要素在技能决议计划中占首要地位。”
“6，技能是一项人类活动。技能史也如此。”
轰鸣的机器带来了马克思政治经济学；目不暇接的电视和播送带来了现代传播学；而当互联网科技逾越其他范式的了解，我不知道谁会有这个勇气去回答那些急迫的问题。
作为一个科学、技能与社会研讨者，时不时地会感到一种 Calling。我知道我自己人微言轻，或许到最终也研讨不出来个啥，但我觉得，这个专业或许是社会需求的。
共勉吧。
参阅来历
[1] Craig Silverman, “How A Massive Facebook Scam Siphoned Millions Of Dollars From Unsuspecting Boomers”, BuzzFeed News https://ounts In Exchange For Cash And Free Laptops", BuzzFeed News, https://ount-rental-ad-laundering-scam
[3] Guess, A., Nagler, J., & Tucker, J. (2019). Less than you think: Prevalence and predictors of fake news dissemination on Facebook. Science advances, 5(1), eaau4586.
[4] Guardian, Digital dystopia: how algorithms punish the poor, https:///technology/2019/oct/14/automating-poverty-algorithms-punish-poor
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