该研究通过大规模问卷调查（N=4100）和定性访谈（N=12），评估了美国成年人面对AI驱动的语音钓鱼攻击的脆弱性。研究人员利用先进的语音模型（包括Llama Full Duplex、Sesame、Gemini、OAI AVM、Play.AI和ElevenLabs）生成了五种典型钓鱼场景的音频或文字记录（如亲人求救、银行诈骗等），并与人类诈骗者的基线表现进行对比。结果显示，在“亲人困境”类别中，高达36%的参与者表示可能或肯定会遵从诈骗要求；总体遵从率为16.5%。通话说服力是预测遵从的最强因子，其中Sesame模型的表现甚至略超人类。经济分析表明，尽管人工语音钓鱼在美国薪资水平下无利可图，但AI驱动的语音钓鱼对多种模型已具备经济可行性。论文指出，当前AI语音钓鱼的主要风险源于自动化的经济学优势，而非全新或超人的说服技巧，但对未来的系统不能排除这种可能性。该研究为AI系统设计、消费者保护和模型发布政策提出了重要警示。