目前，一种借助人工智能生成技术实施的电商欺诈正全国多地出现。不法分子利用图像生成工具制作逼真的“商品瑕疵”图片，以“生鲜腐坏”“玩偶污损”等理由向平台发起恶意退款。上海一位玩具商家提供的案例显示，消费者提交的所谓“污渍证据”经专业检测存在明显合成痕迹，但平台仍判定部分退款；湖北一位水果商户则遭遇“场景复刻式造假”，伪造图片在构图上与商家发货存档照几乎完全一致。 此类欺诈已显现出产业化苗头。在部分网络平台上，“AI造假实战教程”标价288元公开售卖，宣称教授光影匹配、多角度瑕疵生成等方法，并以“单账号月入千元”为噱头吸引购买。记者实测发现，主流图像工具在1分钟内就能生成肉眼难辨真伪的变质水果图片，部分软件还提供去水印、添加物流背景等被用于“售后举证”的功能。 乱象背后有多重原因。首先，平台审核机制存在短板，不少电商仍主要依据消费者单方提供的静态图片作出判断，缺少与物流信息、用户历史行为和信用记录的交叉核验。其次，技术防控能力跟不上，现有AI检测工具对经过二次处理的深度伪造图像识别效果有限，而专业鉴定费用往往高于小额订单本身。再者，对应的规制仍在完善中。《人工智能生成合成内容标识办法》虽将于2025年实施，但针对以假图实施诈骗的治理条款仍不足，隐式标识的验证门槛也较高。 这种新型欺诈带来的影响正在扩大。直接损失上，中小商户承压最明显，有生鲜商家反映每月因假图退款损失超过2000元；长期来看，这类行为会持续削弱网络交易的信任基础。更值得警惕的是，类似手法已向公益筹款、商业竞争、保险理赔等领域延伸，出现伪造大病病历、质检报告等更严重的案例。 构建综合治理体系已成为共识。法律界人士认为，应更明确将“利用伪造证据骗取财物”纳入诈骗治理框架，并建立小额欺诈的累计追责机制。行业专家建议，平台应升级智能审核系统，引入多维度用户行为分析；监管部门可推动专项整治，并探索跨领域数据共享。值得关注的是，某头部电商平台试点“动态验证码+开箱录像”双重验证后，相关投诉量下降63%，为行业提供了可参考的路径。
网络交易的活力来自信任，而信任建立在规则清晰、证据可核、责任可追的基础之上。面对生成合成技术被滥用带来的新挑战，各方既要保持售后服务的便利，也要补齐识别与追责的短板，让每一次维权经得起核验，让每一笔交易更安心、更公平。