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機器之心報道
機器之心編輯部
AI 作圖 ， 不止賣家在用 ， 買家也在用 。
最近 ， 不少網友曬出了一個令人啼笑皆非的操作：為了從賣家那里占到一點便宜 ， 一些買家會故意聲稱商品有瑕疵 ， 并要求退款 。 但其實 ， 瑕疵圖是他們自己用 AI 做的 ， 比如把好的榴蓮做成腐爛掉的榴蓮 。
由于水果這種東西不方便退貨驗證（即使當時沒壞 ， 退回去也得壞了 ， 而且運費很高） ， 商家只能硬著頭皮退錢 。
還有些商品雖然可以退貨驗證 ， 但由于客單價比較低 ， 退貨流程比較繁瑣 ， 一來二去還不如退錢成本低 。 所以這類商家在收到瑕疵反饋的時候 ， 一般也會選擇退錢或賠償部分金額了事 。
不過 ， 商家也留了一手 ， 會要求買家把瑕疵品剪壞 ， 從而確保其失去使用價值 。 但就是留的這手 ， 現在也被 AI 破解了 。
我們從電商賣家口中了解到 ， 其實這種騙術由來已久 。 大概在十年前 ， 就有買家通過 PS 等工具在正常商品的照片上 P 上瑕疵 。 但以普通用戶的 P 圖水平 ， 如果賣家放大圖片仔細去看 ， 大部分時候還是能是看出來的 。 但現在 AI 做的圖 ， 鑒別起來就沒有那么容易了 。
這看起來有點像一場「魔法打敗魔法」的鬧劇 ， 因為如今的購物平臺上 ， 商家濫用 AI 的情況也屢見不鮮 ， 導致大量買家收到貨后發現「貨不對板」 。
商家們利用 AI 進行著各種形式的誤導：憑空生成不存在的產品圖 ， 將普通商品過度美化；使用無法真實反映上身效果的虛擬模特來節省成本；甚至利用 AI 批量偽造看似真實的「買家秀」和圖文并茂的好評 。
而上述的部分買家除了貪小便宜 ， 有的可能也隱藏著一種復雜的「報復性維權」心理 。 當一些買家自己曾遭遇過商家用精美的 AI 渲染圖「貨不對板」的欺騙后 ， 可能會產生一種「以其人之道還治其人之身」的沖動 。
出于好奇 ， 我們用一些 AI 工具嘗試了一下 ， 發現給正常商品加上瑕疵真是動動嘴皮子就行 。 雖然 AI 工具在生成的時候會給圖片加上水印 ， 但是把水印裁掉也是很簡單的事情 。
不過 ， 要想呈現商品被破壞的效果 ， 對于模型來說還有一定難度 。
針對這個問題 ， 不少網友提出了一些解決方案 ， 但這些方案似乎都有各自的局限性 。
比如 ， 有人認為 ， 可以要求買家回傳「瑕疵」商品的視頻 。 這種方法是否有效其實不太好說 ， 因為在經過若干次抽卡之后 ， 很多視頻生成工具也能生成效果非常不錯的視頻 ， 這取決于買家選擇的 AI 工具和為此付出的努力 。
還有人認為 ， 可以要求買家不同角度多拍幾張照片 。 這個想法利用了當前 AI 生成技術的一大軟肋：「多視圖一致性」 。 然而 ， 這頂多算是一個暫時的「補丁」 ， 畢竟 AI 的技術迭代速度是以天來計算的 。 我們剛找到它的破綻 ， 它可能明天就已修復 。
還有建議強制要求在 App 內拍攝并上傳 ， 禁止使用相冊 。 這能防止直接上傳 AI 生成的成品 ， 但防不住「物理外掛」——用兩臺手機互拍 ， 這個所謂的限制就形同虛設了 。
總結下來 ， 單一的證據形式都極易被偽造 。 或許比較可行的方式是要求買家提供一條難以偽造、邏輯完整的證據鏈：包含「拆箱、剪裁、展示瑕疵」等關鍵步驟在內的、多角度、全過程實拍視頻或連拍圖片 。
【電商上演魔法對轟：賣家用AI假圖騙下單，買家拿AI爛水果騙退款】另外我們也嘗試用「魔法打敗魔法」：用 AI 鑒別 AI 。 其實市面上有很多 AI 鑒別器 ， 但實測發現鑒別效果很像「抽卡」 ， 大多數情況是它也「不確定」是不是 AI 生成的 。
一個更具前瞻性的技術方案是引入「數字水印」與「內容溯源」技術 。 目前 ， 科技界正在推動 C2PA 等行業技術標準 ， 而像谷歌已經推出了名為 SynthID 的工具 ， 它可以在 AI 生成的圖片、視頻和音頻中直接嵌入肉眼無法察覺的數字水印 。
這種技術就像是為 AI 內容內置的「數字身份證」 ， 可以記錄其生成和修改的關鍵信息 。 若未來能強制主流 AI 模型在生成內容時都加入此類標記 ， 那么溯源和鑒別將變得容易得多 。
歸根結底 ， 還是迅猛發展且缺少監管的 AI 降低了買賣雙方的作假門檻 。 而依靠個人的力量是很難防范的 ， 還可能會給商家售后和買家維權造成額外的成本 。
這場信任危機可能會是一場持續的「攻防戰」 。
一方面 ， AI 生成技術在不斷進化 ， 讓偽造的圖片和視頻越來越逼真；另一方面 ， AI 檢測技術也在奮力追趕 ， 試圖通過分析圖像的微觀特征來識別偽造痕跡 。 這就像一場永不停歇的貓鼠游戲 ， 考驗著雙方算法的迭代速度 。
在這種背景下 ， 平臺方也在探索多種技術和策略組合 。 例如 ， 通過強化證據鏈的完整性來提高偽造的難度 ， 對那些通過 App 內相機即時拍攝、帶有時間戳和地理位置等原始信息的照片賦予更高的證據權重 。
淘寶此前還發布公告治理 AI 假圖 ， 嚴厲打擊利用 AI 假圖欺騙消費者、侵害原創品牌商家的違規行為 。
同時 ， 利用大數據分析建立用戶信用模型 ， 對行為異常的賬戶進行更嚴格的審查 ， 也是一種常見的風險控制手段 。 當技術手段難以一錘定音時 ， 引入獨立的第三方鑒定服務 ， 則提供了一種結合技術與人工的解決方案 。
長遠來看 ， 行業內普遍認為 ， 建立統一的、可追溯的數字內容標準至關重要 。 像 SynthID 這樣的數字水印技術 ， 如果能成為行業共識并廣泛應用 ， 無疑將為解決當前的信任困境提供最有效的技術路徑 。
最終 ， 這場由技術引發的問題 ， 或許仍需依靠更成熟、更統一的技術來尋找答案 。
對此你怎么看？
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