一项由英国帝国理工学院和法国埃姆利昂商学院联合开展的新研究揭示，风险投资行业不仅仅是资助问题重重的AI初创企业，更系统性地助长了欺诈行为的发生。
研究分析了12家涉及27起证券欺诈相关民事或刑事案件的公司，这些案件累计造成约6.88亿美元的经济损失，并导致73年累计监禁刑期。
通过对个案的深入分析，研究人员发现了一种持续存在的“假象掩饰”模式，即创业者通过各种欺诈手段掩盖其陷入困境的企业状况，避免外界审查。
该研究首次由TechCrunch报道，指出了三种不同层次的假象掩饰：表面假象、强化假象和深度假象。论文解释称，这些类型取决于创业者面临的外界期望与企业实际表现之间差距的严重程度。
表面假象指创业者编造“即将成功”的虚假故事，例如2024年盛行的“AI漂绿”现象，类似于Builder.ai这类最终崩溃的价值数十亿美元的泡沫企业。
强化假象则表现为创业者伪造银行账单或客户合同来支持表面故事，并努力控制关于企业表现的信息流。比如，价值15亿美元的AI初创公司iLearning Engines被美国司法部调查发现几乎所有客户关系和收入均为虚假。
最严重的深度假象包括广泛的市场操纵行为，如伪造产品演示、破坏内部尽职调查以及操纵监管流程。当前科技行业AI领域的领先企业就被认为存在大量政治游说、阻挠内部AI安全研究，以及将人力劳动伪装成自主AI的行为。
总的来说，犯罪行为与自由市场创新之间的界限非常模糊，尤其是在像AI这样看似神奇且专有的新技术领域，这一技术目前在投资者期望与实际表现之间存在约1.6万亿美元的差距。
论文指出：“通过假象掩饰，创业者有效地将企业对外展示的形象与其运营现实脱钩，使外界看不到期望与现实的差距，尽管企业实际表现不佳。当创业者的故事脱离现实并涉及越来越复杂的伪造证据、数据和信息时，这种行为就从夸大宣传转变为刑事欺诈。”
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