Rede de apps de namoro com milhares de personas de IA é usada para golpes de romance scam em massa
Um relatório de inteligência de ameaças da Anthropic identificou um estúdio na China que usou o modelo Claude para operar uma rede de mais de 20 aplicativos de namoro, gerando cerca de 4.700 personas de IA distintas que conversaram com pelo menos 25 mil pessoas em apenas duas semanas. A operação combinava bots de IA para volume de conversas com operadores humanos reais para tarefas que exigem presença, como chamadas de vídeo, um modelo híbrido que escala o clássico romance scam a um patamar industrial.
O relatório da Anthropic sobre uso indevido de modelos de IA descreve, entre outros casos, uma operação de golpe de romance conduzida por um estúdio de aplicativos baseado na China. Usando o Claude, o grupo automatizou a criação e manutenção de milhares de personas fictícias distribuídas em mais de 20 aplicativos de namoro. Em uma janela de apenas duas semanas em abril de 2026, os pesquisadores identificaram 4.700 personas ativas engajando pelo menos 25 mil vítimas em potencial, com um volume estimado de 2,36 milhões de mensagens geradas por IA.
O mecanismo por trás do golpe é a industrialização do romance scam clássico (incluindo variantes como pig butchering, em que a vítima é primeiro seduzida emocionalmente e depois induzida a investir dinheiro). Tradicionalmente esse tipo de fraude dependia de operadores humanos mantendo múltiplas conversas manualmente, o que limitava a escala. Com IA generativa, cada operador humano supervisiona várias personas simultâneas — a proporção identificada foi de aproximadamente três personas de IA para cada pessoa real — enquanto os bots cuidam do volume de texto (rapport inicial, respostas emocionais, insistência) e os humanos entram apenas nos momentos que exigem prova de vida, como chamadas de vídeo, justamente o ponto que costuma desmascarar golpes com bots simples.
Esse modelo híbrido ataca diretamente os sinais que usuários e plataformas usam para detectar golpes: respostas de IA são coerentes e emocionalmente calibradas em volume, e a intervenção humana pontual em chamadas de vídeo dá uma camada de legitimidade que engana até usuários mais cautelosos. Do ponto de vista de detecção, isso empurra a defesa para fora do conteúdo da conversa (que passou a ser indistinguível de interação humana) e para sinais estruturais: velocidade e volume de mensagens por persona, reaproveitamento de fotos/perfis entre apps, padrões de horário incompatíveis com uma única pessoa real, e pedidos de saída da plataforma para canais externos ou de transferência financeira/investimento.
Para usuários, o alerta prático é desconfiar de qualquer relacionamento online que evolua rápido demais em intimidade e, principalmente, de qualquer pedido de investimento, empréstimo ou transferência vindo de um contato conhecido apenas por app de namoro — mesmo que a pessoa já tenha feito chamada de vídeo. Para plataformas de namoro e times antifraude, o caso reforça a necessidade de modelos de detecção comportamental (device fingerprinting, análise de padrão de digitação e resposta, correlação de perfis entre apps) e não apenas moderação de conteúdo textual, já que o texto deixou de ser um indicador confiável.