简报
- 来自苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）、MATS 和 Anthropic 的研究人员构建了一个 AI 流水线，能以 90% 的精确率将匿名的 Hacker News 账号匹配到真实的 LinkedIn 个人资料。
- 这种攻击仅依靠网络搜索、嵌入向量（embeddings）以及 GPT-5.2 等推理模型即可运行，每个目标的成本约为 1 至 4 美元——不涉及任何黑客攻击或数据泄露。
- 论文作者未公开其代码、提示词以及他们发现的任何真实身份，并表示该研究在发表前已通过苏黎世联邦理工学院伦理审查委员会的审查。

据大量今天刚刚发现这项 AI 相关研究、惊慌失措的社交媒体用户所说，我们所熟知的互联网匿名时代终结了。

今天再次在 X 和 Reddit 上疯传的研究论文来自二月的一项研究，其发现的核心内容让各地的互联网匿名用户吓坏了：AI 能够通过一个匿名账号弄清你的真实身份。

这篇论文题为《Large-scale online deanonymization with LLMs》（利用大语言模型进行大规模在线去匿名化），来自苏黎世联邦理工学院和 AI 安全组织 MATS 的研究人员，他们与 Claude 背后公司 Anthropic 的研究员 Nicholas Carlini 合作完成。

研究人员声称，大语言模型——即 Claude、ChatGPT 和 Gemini 背后的 AI 系统——能够阅读某人的匿名帖子并弄清他们在现实生活中的身份。这不是通过黑客手段，而只是通过阅读、搜索和推理，也就是这些聊天机器人每天为无数无聊任务所做的同样事情。

研究人员构建了一个 AI，只需 2 美元、不到一分钟就能人肉任何“匿名”的 Reddit 账号。
苏黎世联邦理工学院和 Anthropic 发表了一篇可怕的论文，证明互联网上的“实际匿名性”已正式死亡。
他们构建了一个完全自主的 AI 流水线，可以获取你的…… pic.twitter.com/XMeXifhDf3
— Superman (@thesupermannx) 2026年9月23日

论文写道：“我们的结果表明，保护在线匿名用户的实际隐匿性已不复存在，在线隐私的威胁模型需要重新审视。”

AI 究竟是如何做到的

研究人员将这种攻击分解为四个步骤，他们称之为提取、搜索、推理和校准。

“提取”是指将某人的帖子输入 AI，让它总结这个人的情况：可能住在哪里、职业、爱好，甚至是英式拼写或顺带提到的狗名这类小特征。

“搜索”将这份总结转化为嵌入向量——一串计算机可以用来在数千个候选资料中即时找到相似资料的数字。

“推理”是由更强大的模型查看最匹配的几个候选，思考哪一个才真正吻合，像人类调查员那样交叉核对细节，只是速度快得多。

“校准”是让 AI 评估自身的置信度，只有在相当有把握时才做出猜测，否则保持沉默。

在一项测试中，研究团队收集了 338 名主要使用匿名的 Hacker News 论坛用户，这些用户在个人简介中附上了自己的 LinkedIn 资料链接。团队剔除了所有可识别身份的信息，然后让一个 AI 智能体仅通过网络搜索来弄清他们是谁。它正确说出了其中 226 人的身份，准确率为 67%，而在它实际做出的猜测中，大约每 10 次就有 1 次是错的。

在另一项针对 Anthropic 自身对 125 名科学家访谈研究记录的测试中，AI 仅凭他们对工作的描述就正确识别出至少 9 人。

可怕的部分在这里

这样做的成本才是这里真正的发现。根据论文，运行一次这样的搜索只需 1 至 4 美元的 AI 订阅费用。

它也不需要数据泄露、黑客攻击或内部权限。它使用的是普通聊天机器人内置的同样的网络搜索和总结能力。研究人员认为，这正是它难以阻止的原因：没有一个可以关闭的“去匿名化此人”开关，只有一连串单独看起来无害的任务。

这并不是第一次有少量细节揭露某人的身份。早在 2008 年，研究人员就曾通过将 Netflix 声称匿名的电影评分数据集与公开的 IMDb 评论进行匹配而将其破解。如今的不同之处在于，AI 是在杂乱的非结构化文本——笑话、评论、随口提及——上进行匹配，而不是整齐的电子表格，而且它是自主完成的。

现在，“大家都冷静一下”的部分

论文中最吓人的数字有一个值得细品的限制条件。为了衡量成功率，研究人员需要真实身份已知的受试者，因此他们选择了已经关联 LinkedIn 的账号，或者将一个人自己的发帖历史分成两半并隐藏其中的关联。

这是一种受控的理想条件设置，并不能证明今天任何随机的匿名账号都能被破解。

规模也不利于研究中最吓人的数字。候选对象的干草堆越大，找到那根针就越难。在面对 89,000 个候选对象的池子时，最强的 AI 方法在 90% 精确率下也只找到了大约一半的正确匹配。精确率指其猜测正确的频率，召回率指它实际找到的真实匹配数量。

研究人员也没有公布他们的工具、提示词或他们发现的任何真实姓名，而且该研究在发布前经过了伦理审查委员会审查。他们并没有向任何人提供人肉工具包。他们记录的是作者所称的、无论有没有这篇论文都已存在于当前 AI 模型中的一种能力。

即使你从未在 Reddit 上发过帖，这件事为何仍然重要

加密货币用户对这种恐惧再熟悉不过了。2025 年 Coinbase 数据泄露后随之而来的一波人肉和绑架未遂事件（诸如此类的事件还有很多）表明，泄露的身份能多快变成出现在某人家门口的真实地址。

AI 驱动的去匿名化是去掉了泄露环节的同样威胁：它利用的是你已经在公开场合发布的内容，无需任何泄露。

此外，就在几个月前，Anthropic 披露了受国家支持的黑客利用 Claude 自主运行了一场网络间谍活动的大部分内容，这提醒人们，AI 滥用研究的发展速度一直快于旨在遏制它的防护措施。

对于任何因为社会活动、遭受虐待、性取向、移民身份或因工作不允许公开表达观点而使用化名发帖的人来说，这意味着散落在多年旧评论中的家乡、雇主，甚至宠物的名字，会汇聚成一个指纹。这一直都是可能的——AI 只是让它变得更快、更便宜。

但如果这种被人肉的风险令人担忧，解决办法不是恐慌，而是习惯：减少与任何一个化名绑定的具体可识别细节，而对于真正敏感的内容，则使用完全不保留你数据的工具。