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　　近期，全國多地電商平臺出現(xiàn)“AI假圖騙退款”事件：消費者利用生成式AI工具快速制作商品“破損”“變質(zhì)”“污損”等虛假瑕疵圖像，以“質(zhì)量問題”為由申請“僅退款”。此類行為單筆涉案金額為幾十至數(shù)百元，看似不大，卻已形成灰色產(chǎn)業(yè)鏈，輕則傷害商戶利益，重則侵蝕數(shù)字經(jīng)濟信任根基。

　　近日，上海某玩偶店主向記者展示了一份消費者提交的“商品污漬圖”，經(jīng)專業(yè)工具檢測，存在邊緣模糊、光影邏輯矛盾等問題，但平臺仍裁定退款50元。而湖北某生鮮商家則遭遇了“高仿式造假”：消費者提交的香蕉腐壞圖與商家發(fā)貨存檔照的背景、擺放角度完全一致，32元訂單卻被以退款不退貨處理。

　　與此同時，網(wǎng)絡(luò)平臺已出現(xiàn)“AI‘僅退款’實戰(zhàn)課（售價288元）”“假圖二次優(yōu)化”等付費服務(wù)，宣稱“單賬號月入千元”，教程包含“光影匹配技巧”“多角度瑕疵生成”等進階內(nèi)容。在社交平臺上，部分用戶將違法行為美化為“薅羊毛智慧”，誘導普通消費者參與。

　　記者實測了3款主流生成式AI工具，發(fā)送了一張?zhí)易诱掌?，輸入指?分鐘后，一張表皮布滿深淺不一的褐色霉斑、果蒂處呈現(xiàn)局部軟爛凹陷的假圖即生成，肉眼難辨真?zhèn)巍?/p>

　　3款生成式AI工具的呈現(xiàn)效果略有不同，但都能達到以假亂真的程度。若想對假圖進行細節(jié)上的微調(diào)，還可以和AI工具再次對話，比如增加果面磕碰痕跡等，工具在1分鐘內(nèi)即可完成優(yōu)化。部分軟件工具還提供了“電商售后專用模板”，可對AI生成圖進行二次光影處理、去除原圖商品水印、添加物流包裝背景元素等，精準生成符合平臺審核場景的假圖。

　　相對于AI生成技術(shù)快速發(fā)展，檢測鑒別技術(shù)普及慢、成本高。盡管已有AI內(nèi)容檢測工具，但準確率較低，特別是對經(jīng)過二次處理的深度偽造圖像的識別能力不足。第三方專業(yè)鑒定費用高，遠超小額訂單金額，多數(shù)遭遇AI造假的中小商家覺得不值當，放棄檢測。

　　AI造假泛濫的背后是平臺管理機制滯后，為欺詐行為滋生提供了土壤。有業(yè)內(nèi)人士表示，當前，主要電商平臺在處理售后糾紛時，仍過于依賴消費者單方提供的靜態(tài)圖片證據(jù)。部分平臺設(shè)置的“小額快速退款通道”自動化程度高，缺乏與物流信息、商品溯源數(shù)據(jù)、用戶歷史信用及行為模型的交叉驗證機制。有些平臺為了降低投訴率，默認“小額退款優(yōu)先通過”，客觀上縱容造假行為。

　　此外，監(jiān)管銜接與法律規(guī)制也存在滯后。2025年9月實施的《人工智能生成合成內(nèi)容標識辦法》雖要求AI生成內(nèi)容添加顯式標識和隱式標識，但針對詐騙用途AI假圖缺乏專項治理措施，且隱式標識技術(shù)驗證門檻高，商家、平臺難以實操。而在法律層面，此類行為多因單筆金額較低，低于刑事立案標準，震懾力度有限；多次小額騙退累計計算缺乏明確規(guī)定，難以追究刑事責任。廣東國鼎律師事務(wù)所律師何生廷認為，此類行為本質(zhì)是新型詐騙，符合虛構(gòu)事實、騙取財物的構(gòu)成要件。

　　更令人擔憂的是，AI造假正在從電商向更多領(lǐng)域滲透：商業(yè)競爭中出現(xiàn)AI偽造競品質(zhì)檢不合格報告進行詆毀的情況，公益籌款平臺有人偽造大病病歷騙取善款，保險領(lǐng)域則出現(xiàn)AI生成虛假醫(yī)療診斷報告、事故現(xiàn)場影像騙取理賠的案例……

　　中國商業(yè)聯(lián)合會直播電商工作委員會副會長曹磊表示，AI技術(shù)濫用為消費市場帶來了新挑戰(zhàn)，需要監(jiān)管部門劃定底線、平臺織密防護網(wǎng)、商家提升自衛(wèi)能力。在監(jiān)管執(zhí)法方面，建議公安、市場監(jiān)管、網(wǎng)信等部門協(xié)調(diào)聯(lián)動，開展AI技術(shù)欺詐專項整治，查辦并公開通報一批典型案例；完善法律制度，明確“利用AI偽造證據(jù)騙取財物”的行為定性，建立“多次小額欺詐累計計算”入刑機制；建立跨部門數(shù)據(jù)共享平臺，打通電商、金融、公益等領(lǐng)域的欺詐線索移送通道，實現(xiàn)“一處查處、全域管控”。

　　“平臺還需切實壓實主體責任，升級技術(shù)防控與審核體系。要求電商、保險、眾籌等涉及圖像證據(jù)審核的平臺，分階段、分類型推進技術(shù)防控升級，針對高頻申請、異常時段交易、高風險品類等訂單，要求消費者補充帶時間戳、無剪輯的連續(xù)視頻證據(jù)，與物流軌跡、商品溯源數(shù)據(jù)交叉核驗?！辈芾谡f，此外，行業(yè)協(xié)會也可牽頭建立跨平臺“惡意欺詐用戶”黑名單數(shù)據(jù)庫，明確正當維權(quán)與技術(shù)欺詐的邊界；通過主流媒體、網(wǎng)絡(luò)平臺發(fā)布警示案例，解讀相關(guān)法律后果。