近年来，TikTok作为全球热门短视频平台，吸引了亿万用户，其中理财类视频的热度不断攀升。然而，在这些内容背后，频密出现的诈骗评论令人担忧。诈骗信息不仅破坏了平台环境，也对用户财产安全构成威胁。尤其像围绕美国知名理财导师戴夫·拉姆齐（Dave Ramsey）的频道，更是成为诈骗分子的重灾区，因为在财务困境中寻求帮助的人群更易成为攻击目标。面对海量评论，传统的人工审核显得力不从心，而平台自动化的机器学习筛查常常无法精准识别微妙的诈骗手法。如今，结合大型语言模型（LLM）的人工智能技术为解决这一难题带来了新机遇。
针对这一痛点，有开发者利用GPT-4o-mini模型配合批量API技术，开展了一项针对TikTok理财视频评论的诈骗鉴别实验。该项目首先通过RapidAPI接口，采集了来自3个重点频道共计140个视频下的44,187条评论及回复。所选频道均因与戴夫·拉姆齐相关而备受关注。随后，研究者设计了一个简易的“一次性”提示词，专门针对社交媒体评论中的诈骗内容进行分类。模型被赋予专家身份，要求针对评论中的投资骗局、情感诈骗、钓鱼链接、虚假商业机会、传销以及身份盗窃等多种典型诈骗形式进行识别，输出包含分类结果与简要解释的JSON格式数据。此次分类请求通过批量API发起，充分利用了该接口处理大规模请求的优势，并节省了执行时间和成本。
整个流程仅用时三小时，费用低至2.53美元，显示了此技术方案的高效和经济性。结果令人震惊：在超过4.4万条评论中，系统识别出7,733条潜在诈骗，涉及1,622名不同用户，这意味着在目标频道中约有17%的评论含诈骗信息。通过进一步对100名用户的人工审核发现，除2个已被删除账户和22个误报之外，其余均为真实诈骗，尽管22%的误报率对大规模自动筛查而言仍需优化，但整体表现已具备实用潜力。误报主要源于缺乏对视频内容和评论背景的理解，如某些涉及税务策略或特定市场动态的评论被错误判定为骗局，说明上下文弹性是当前自动审核模型的一大挑战。此外，漏报现象则多因模型仅聚焦评论文本本身，忽视了指向诈骗账号的链接和评论背后的潜在意图，从而遗漏了部分欺诈言论。该项目还尝试将识别出的诈骗评论上报至TikTok平台，然而结果令人遗憾，所有提交均在半小时内被判定为“不违规”，未见实质性处理，这暴露出平台在内容监管上的瓶颈及人工审核的疑问。
整体来看，GPT-4o-mini与批量API结合的方法为社交媒体上的诈骗检测提供了创新思路，既显著提升了处理效率，也展示了利用大型语言模型识别复杂欺诈信息的可行性。然而，为了实现商业生产环境的良好运用仍需针对误报率、上下文理解和用户行为模式的深入研究与改进。此外，平台配合和反馈机制的完善同样关键，只有增强人机协作才能有效遏制诈骗信息的泛滥。未来，随着AI模型能力持续提升，结合多模态数据和用户行为分析的综合防护技术有望进一步提升识别准确性和响应速度。对广大TikTok用户而言，提升警惕意识、合理利用举报工具同样不可忽视。在数字化时代，个人信息安全与理财决策密不可分，利用AI技术共筑防线，既是技术进步的必然要求，也是保障平台生态健康的共同责任。
综上所述，利用GPT-4o-mini联合批量API技术对TikTok理财视频评论进行大规模诈骗检测，揭示了智能审核的强大潜能和现实挑战，为推动社交平台治理和用户保护提供了宝贵参考与实践路径。随着技术成熟，相信未来网络空间的安全环境将更加清朗、可信。
