AI造假入侵电商：如何识别虚假商品与欺诈信息？
双11热潮刚刚过去，近日，“AI假图仅退款”相关话题冲上微博热搜，多位电商卖家反映遭遇利用AI伪造商品瑕疵以骗取“仅退款”的情况。
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“最近一年里，我们几乎每周甚至每天，都会遇到使用AI假图要求售后的订单。”一位电器商家的电商运营负责人孟凡告诉。随着人工智能技术的发展及普及，AI造假在电商领域表现得越发猖獗。
AI造假门槛足够低，只要拍一张商品图片，输入简单的口令，AI就能帮用户生成一张具体的瑕疵图。金属可以生锈，水果可以发霉，衣服可以脱线，部分生成图片能明显看出AI生成痕迹，但也有部分图片仿真度极高，仅靠肉眼辨别，已经能达到“以假乱真”的程度。
“电动牙刷的刷毛用过一次就炸毛，或者机身某个部位生锈等严重瑕疵，这类几乎是不符合逻辑的问题，都会碰到用户找来要求售后。”孟凡表示。
类似的案例五花八门，甚至已经不是偶发现象。从微博、小红书等社交媒体上看到，包括服装、鞋包、美妆、电器、食品、生鲜果蔬在内，几乎所有的电商类目均受到波及，其中单价金额较小的商品更是受影响的重灾区。
面对此类骗局，商家普遍举证难、成本高、处理被动。比如商家对照片的真实性存疑，要求买家提供多角度照片或者视频作证，一位客服反馈称，“得到的答案是用户基本不会配合的”，但商家也不愿轻易妥协，“我们尽量会死磕”，上述客服向表示。
多数情况下，当双方僵持不下时，最终会以折中方案收场——商家给用户退款20%到50%的订单金额。
在实际操作过程层面，商家往往处于被动地位，单笔较小的商品维权成本高于损失金额，只能选择妥协，“商家害怕差评，在不知情的消费者看来，评论区如果出现AI假图，基本就会被判定为商品质量问题的证据。”孟凡称，当下平台竞争激烈，谁过度维护商家，就可能造成消费者流失，因此商家也大多不寄希望于平台介入。
而在另一条路径上，部分商家也开始使用AI生成的图片过度美化商品，反向侵蚀电商行业信任基础。
特别是服装类商家，为了节省运营及拍摄成本，大量使用AI生成图，最终消费者拿到手之后常常发现货不对版，或者商品材质、版型、质感都不如宣传。小红书上有用户表示，买的“羊毛大衣”AI图看着质感超好，结果收到货却是聚酯纤维混纺，类似的吐槽比比皆是。
一位电商从业者向指出，“AI假图在服装行业非常普遍，一些商家会用AI修饰模特照片的身材、光线，以达到完美的穿着效果，但有些更离谱的是模特假的、背景是假的，甚至连商品本身都是AI造假的。”
当前，已经有公司大规模采用AI批量生产商品视频，直接用于平台投流，且效果显著，但这种缺乏监管的技术应用，正在加剧电商领域的信任危机。
面对日益增多的“羊毛党”，电商平台也在不断升级应对措施。今年4月，包括淘宝、拼多多、京东、抖音在内的平台都已经全面叫停“仅退款”，平台思路变成了“非必要不主动介入不退货全额退款”，将优先处理权交给商家。
针对羊毛党用户，淘宝天猫建立起行业首个账号信用体系，如果用户频繁出现异常仅退款、退货调包、虚假退货、网图/P图等行为，商家可通过投诉反馈将其录入账号诚信体系，平台会根据信用做出相应判罚，如直接拒绝“仅退款”申请。商家层面的AI造假，淘天也已启动全平台假图治理，同时号召行业规范使用AI生成图片。
然而，对于当下用户的AI假图售后，平台治理效果仍然有限。截至发稿，淘宝、拼多多等平台均未对此做出回应。
一位接近电商平台处人士向表示：“平台要想识别用户的AI假图，确实有难度。今天不仅是淘宝、京东、拼多多这类电商平台，抖音、小红书全网都头疼于这个问题。”
在技术层面，电商领域或许可以参照抖音、快手等平台的操作，后者借助反诈AI大模型来提升识别效果，电商平台也可以研发AI识别技术。
上述接近电商平台处人士表示，理论上，用AI审核AI生成的图片应该能识别出破绽，虽然实际操作中仍面临挑战，这需要平台投入更多资源，开发更精准的识别系统。例如建立商品图片的特征值数据库，通过比对不同买家提交的同一商品图片，发现异常情况即可重点监控等。
技术和规则本无错，但是却被部分人扭曲成造假甚至“白嫖”的捷径。AI造假背后没有赢家，随之产生的退货物流、库存以及平台扣罚等额外成本，最终都会转嫁给所有消费者。
孟凡告诉，整体运营成本提高之后，商家只能通过适当提价，或者降质来“兜底”，进一步加重恶性循环，“本质上是由所有的诚实消费者在为不诚信的行为买单。”
有媒体报道称，当前已经出现相关组织有偿出售造假教程，AI造假再进一步不止于“薅羊毛”，灰产或将直接触碰法律红线。自2025年9月1日起正式生效的《人工智能生成合成内容标识办法》规定，任何组织和个人不得恶意删除、篡改、伪造、隐匿生成合成内容标识，不得为他人实施上述恶意行为提供工具或者服务。
未来，应对AI假图的问题或许需多方共治，平台需要建立更公平的纠纷解决机制，在保护消费者权益的同时，也要防范恶意投诉；监管部门需细化规则、明确AI造假法律责任，加大对灰产的打击力度。
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