隨著AI生成技術的普及，電商生態中的“AI生成”含量越來越高。雙向AI造假亂象，逐漸侵蝕電商交易的信任根基。

最近，國家反詐中心App新推出“AI內容鑒定”功能。部分電商買賣的上下家成為第一批使用者：消費者使用鑒定功能會發現，部分商家展示的產品圖由AI生成，存在“貨不對板”現象；商家上傳買家發來的“商品瑕疵照片”，如果結果顯示“圖像含AI生成痕跡”，則可拒絕消費者不合理賠償要求。

然而，“AI內容鑒定”功能的推出只是一定程度上緩解了市場焦慮。電商領域內，“AI亂象”的治理還任重道遠。

國家反詐中心上線的“AI內容鑒定”功能（App頁面截屏）

亂象直擊：五花八門的“AI生成”

“現在看到商家的商品展示圖，即便背景是生活場景，我都沒法判斷是真是假。”已有20年網購經驗的裴女士原以為自己是“資深買家”，但在接二連三遇到AI美化或直接生成的商品圖片后，有些無所適從。

同一件商品同一個模特不同角度、不同背景的效果圖，經國家反詐中心App檢測，都含有AI生成痕跡（網頁截屏）

前不久，她想給孩子買條連衣裙，發現某品牌商戶展示了模特試穿裙子的靜態照片和動態短視頻；在產品詳情頁，更有連衣裙走線、刺繡等細節圖。以上種種讓她覺得，商家展示的是真實拍攝的照片。

誰知拿到商品后，不僅顏色、款式與商家展示有差距，走線等細節也十分粗糙。裴女士詢問商家客服，被告知詳情頁上的圖片和視頻都是“實拍的”，只是使用技術手段略微修飾了一下。可當她使用電商平臺“以圖搜同款”功能時，發現平臺上有大量商家使用同樣的圖片和視頻；再用國家反詐中心App檢測，相關照片和視頻都被判定為“AI生成”。

買農產品時，裴女士再次遭遇“AI生成”。她想購買小土豆，在商家提供的照片上，農戶雙手捧著一籮筐土豆，土豆上還沾著泥巴。從手部與土豆的比例看，土豆與乒乓球差不多大。誰知，最終收到的土豆個頭超過雞蛋。用App檢測才發現，商家的展示圖片也是AI生成的。

最近，裴女士看到的土豆商品圖已經被標注“AI智能合成”（網頁截屏）

裴女士的經歷并非個案。一段時間以來，多地法院和媒體披露了一系列商家使用AI造假、虛假宣傳案例，并支持消費者向AI造假維權。例如，今年3月，廣州市中級人民法院公布案例表示，有消費者網購服飾時，再三向商家確認商品圖片是否為實拍，并得到肯定答復。可收貨后，發現商品版型、花紋與宣傳圖差異巨大。經核查，商家的商品展示圖均為AI生成且未做任何標注，商家刻意隱瞞AI生成事實、虛構商品品質。法院最終認定商家構成消費欺詐，依法判決商家退貨退款并三倍賠償。

與商家造假相對應的，是有部分消費者利用AI偽造商品瑕疵，惡意“薅羊毛”。去年下半年以來，多地曝光了相關事件：有的消費者網購大閘蟹后，利用AI技術合成“多只螃蟹死亡”的虛假圖片和視頻，申請“僅退款”；有的消費者利用AI工具生成衣物脫線、箱包破損、農產品霉變、玩偶破損等產品瑕疵畫面，向商家索賠。

在這些事件中，有的商家憑借行業經驗，發現消費者提交的照片和視頻存在異常，選擇報警。警方介入調查后，認定消費者偽造證據惡意維權。但也有的商家因取證困難、維權成本高等原因，只能自認倒霉，賠付了事。

那么，電商平臺上的“AI生成”到底什么情況？記者從不同電商平臺、不同品類商家中，隨機選取了20張介紹圖，使用國家反詐中心App和第三方企業的AI生成鑒別功能檢測，發現這些圖片中，超半數存在“AI生成”痕跡。

記者選取了不同商家不同類別的產品進行測試，“AI生成”含量很高（網頁截屏）

記者又隨機選取部分實物商品，使用市場上常見的AI生圖工具，給出生成指定商品的指令。一系列商品圖由此誕生。雖然這些圖片帶有“AI生成”水印，但記者使用修圖工具處理了一下，就去除了這些水印。得到的圖片僅靠肉眼觀察，很難分辨是實拍的還是AI生成的。

左圖為實物拍攝，右圖為記者使用AI大模型生成的“商品圖”（網頁截屏）

一線聲音：行業生態遭遇挑戰

在某電商平臺做服裝生意的廖女士告訴記者，按照平臺推薦規則，精美的商品介紹圖片和視頻，能得到更多的推薦，這也是商家想方設法優化商品介紹圖片和視頻的原因。

她介紹，在AI生成技術還不普及時，那些實力雄厚的商家會聘請專業攝影團隊，為商品拍攝照片和視頻；像她這種中小規模的商家，大多是自己拍攝照片后，使用技術軟件優化或付費請第三方機構修飾圖片；有些規模更小且不夠誠信的商家，則會盜用他人的照片用以宣傳，“但總的來說，平臺管理比較嚴格。雖然部分圖片有修飾成分，但總體不算失真；至于那些盜圖商家，一旦被舉報或平臺巡查發現，會被處罰，包括流量‘降權’。”

不過，隨著AI生成工具越來越普及，行業生態變了。廖女士注意到，越來越多的商家開始使用AI生成產品圖，“一開始只是讓AI修飾圖片，調整一下顏色；漸漸地，有些商家連模特都不用了，拍一張產品圖，上傳給AI生圖大模型，表示需要什么樣的人物在怎樣的環境中穿著，就能得到以假亂真的效果圖。”她說，這是最基本的做法，“在行業里，還有專門的效果圖生成公司，他們有專門的軟件，能生成更逼真的效果。”

在某電商平臺銷售農產品的石先生也說，用AI生成介紹圖的效率遠高于實物拍攝，不僅成本低，而且畫質精美，“比如我自己拍水果放在餐桌上的照片，得先布置餐桌。但用AI生成，只要一個水果，往普通桌子上一放，AI能自動生成背景。”即使有消費者詢問是否為實物拍攝，他覺得也不用擔心，“我有實物，只要AI生成的圖片不太離譜，屬于合理美化吧。”

“人人都在用”的行業生態推動越來越多商家選擇AI生圖，可另一方面，他們也被消費者提供的“買家秀”是否真實所困擾。

廖女士說，有消費者收到衣服后，向她提供了一張前襟沾有油漬的照片，指出她發貨時未嚴格檢驗，要求支付清潔費或換貨。廖女士覺得照片上的油漬形狀和顏色不自然，請消費者在不同光線下拍攝衣物視頻，“結果對方就沒回音了，大概率是心虛吧。”

左圖是消費者發給廖女士的“瑕疵圖”，右圖是國家反詐中心App鑒別結果（網頁截屏）

“請消費者多角度拍視頻”是廖女士和同行總結出的經驗，“按照目前的AI技術，生成真假難辨的商品瑕疵視頻，還有點難度。”

但石先生注意到，隨著AI生成視頻的技術提升，已有同行收到AI生成的“商品有瑕疵”視頻，最后依靠AI鑒別大模型才識破。

石先生覺得，眼下商家和消費者都在用AI生成工具，最終危害了整個電商行業，“本來是相對公平的買賣關系，現在變成買賣雙方互相提防、彼此舉證。”

建議：變“事后辨別”為“事前辨別”“事中核查”

值得一提的是，當商家和消費者都在使用AI生成鑒別工具時，一個新問題出現了：有時，面對同一張圖片或同一段視頻，不同大模型給出的鑒定結果不一樣。這個時候，到底該相信誰呢？

從事AI生成鑒別工具研發的劉向東（化名）解釋，目前業界沒有任何一個鑒別大模型能實現100%準確，因為每個大模型都有自己的技術局限。至于不同鑒別工具給出的結論不一致，是因為它們的檢測方向不統一，“有的側重查找光影、透視、人體結構等邏輯漏洞，有的分析像素紋理、噪點分布等底層特征，還有的專門識別隱形水印與文件元數據，等等。而且電商場景中的圖片和視頻大多經過裁剪、調色等二次處理，進一步模糊了AI痕跡。此外，還有大量圖片是‘實拍+AI修圖’的結果，處在判定模糊地帶。”

但他覺得，要解決這一問題，不能只靠鑒別技術進步，還應從電商生態環境治理出發，“最重要的是平臺要建立跟得上AI技術發展的審核機制，將‘事后辨別’變為‘事前辨別’和‘事中核查’。”

他說，根據去年9月正式實施的《人工智能生成合成內容標識辦法》，人工智能生成合成內容標識包括顯式標識和隱式標識，“按照規定，AI工具生成的圖片和視頻需附帶溯源與標識信息。這意味著，如果平臺自研或接入AI鑒別大模型，那么有機會在AI生成的圖片或視頻發布前，就為它們添加消費者可一眼識別的顯式標簽。對那些判斷難度較大或有歧義的圖片或視頻，平臺可以要求商家提供更多資料‘自證清白’，根據實際情況作出提示。至于消費者提交的‘商品瑕疵圖或視頻’，平臺先利用自有鑒別模型進行篩查，而不是直接支持‘僅退款’。對于存在異議的，不妨在平臺參與的情況下，引導商家和消費者提供更多的證據。”

記者注意到，已有多地消費者保護組織發聲，要求重視電商行業普遍存在的“AI生成”現象。北京市消費者協會還聯合8家電商平臺，簽訂全國首份《促進AI技術規范應用承諾書》，從技術標識、內容審核、責任追溯等環節建立企業自律規范，劃定AI技術應用的“合規紅線”。同時，部分電商平臺也公開表示，已經升級平臺規則，將嚴格管理平臺上的AI生成內容。不過從消費者和商家體驗看，這些舉措的落地效果仍有提升空間。

業內人士對此指出，平臺對AI生成內容的管理，不能停留在“公開表態”上，而是要從根本上建立全新的審核和推流機制。一方面，要建立多維度的商品審核機制，不能過度強調精美圖片和視頻的權重，而是把流量更多地賦予那些貨真價實的商品和服務。另一方面，針對反復使用AI生成虛假宣傳的商家，以及利用造假圖片惡意索賠的消費者，也要建立失信名單，依據違規情節實施分級懲戒，形成長效約束。

【記者手記】

別讓AI圖片毀了電商生態

不難發現，隨著AI生成出現在電商交易的各個環節，消費者和商家都可能成為AI生成內容的受害者。換句話說，AI生成內容給電商生態治理帶來的挑戰，遠超過以往的常規交易矛盾——它所帶來的負面影響，并非針對買賣關系中的一方，而是在破壞整個電商交易體系的信任基礎。它對行業生態的隱性損耗，遠比單次交易糾紛更值得警惕。

但從目前平臺采取措施的實際效果看，還遠遠不能讓人滿意。究其根本，部分舉措仍停留在治標不治本上。

例如，有的平臺認為可以“用魔法打敗魔法”，即通過AI鑒別工具來識別AI生成內容。但技術的局限性決定了這種方式難以實現100%準確，仍有相當一部分AI生成內容游離在監管之外。再如，有的平臺雖出臺AI內容審核、違規處罰等規則，但落地執行時多以警告、輕微扣分等象征性處罰為主，缺乏嚴厲的懲戒機制，使得仍有不少商家批量使用AI生成內容美化商品。

要改變這些現象，還得靠電商平臺動真格，全方位改進平臺的內容審核、信用監管、流量分發、權益保障機制和模式，助力那些誠實守信的商家走到臺前，也支持那些理性客觀的消費者維權。

微信編輯：何夕

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