IT之家 5 月 17 日消息，“有图有真相”的消费维权常识，正被突飞猛进的 AI 技术改写。
据央视报道，近期不少电商商家反映遭遇了一种新型售后套路：买家提供的“问题商品”图片并非实拍，而是利用 AI 技术伪造出来的“证据”。原本正常的消费者维权渠道，正被部分人异化成“白嫖”商品的工具。
河北的种植户张先生对此感触颇深。上个月，他的店铺在某平台售出 12 单无花果苗后，随即收到一份“仅退款”申请。对方附上一张叶片枯黄、毫无生机的果苗图片，声称收到已干枯死亡。有着多年种植经验的张先生倍感疑惑，因为他是带盆发货，且苗情健壮，两天内完全不可能枯黄至此。他凭借经验指出，图片显示叶片完全舒展呈枯黄色，但真正失水的叶子应该是收缩下垂的，不符合常理。张先生断定该图为 AI 造假，联系买家退货退款遭拒，对方直接申请平台介入。尽管张先生进行了申诉，平台仍依据这张图片，在几分钟内便批准了“仅退款”申请。
类似困扰也蔓延到更多品类：有商家收到“一致间距且精准断裂”的衣架图，也有消费者发来的杯身裂痕图被 AI 检测工具判定为“92% 概率 AI 生成”。还有买家利用 AI 将正常商品“P”出发霉、破损，甚至在退货时调包，试图双重获利；甚至还有一些人的图带有“豆包生成”的水印。
为应对技术滥用的挑战，国家反诈中心 App 今年 3 月正式上线了 AI 内容鉴定功能，支持图像、视频、文本及音频的 AI 识别检测，覆盖 30KB 至 5MB 的图片、10 分钟以内的人声音频等常用格式。
该功能旨在用同样的技术手段去识别虚假内容，以遏制愈发泛滥的 AI 换脸、伪造图片视频等新型诈骗手段。
网络支付与安全领域的相关企业也在积极布局这类鉴真技术。蚂蚁安全内容视觉算法负责人兰钧介绍了当前主流 AI 鉴真的核心技术路线，他表示检测方式主要由两部分构成：一部分是利用小模型深入学习 AI 生成内容的模式，基于大量数据进行训练判断；另一部分则是结合大模型关注内容本身的物理瑕疵和逻辑语义，例如查找文字乱码或不符合常理的场景，最终通过小模型与大模型的协同工作来判定真伪。据悉，这类鉴真工具在业务场景中已能实现较高的识别率与极低的误报率。
央视实测发现，将网上商家晒出的多张疑似 AI 生成“售后图”上传至国家反诈中心 App，结果均被判定为“图像含 AI 生成痕迹”。随着这项面向大众的公益功能上线，中小商家在遭遇类似纠纷时，也有了一条低成本的初步鉴定路径。
北京邮电大学互联网治理与法律研究中心主任谢永江指出专业股票配资论坛，AI 伪造图片骗取退款的行为本质是民事欺诈，若不及时遏制，将威胁电子商务的正常秩序与健康发展。AI 鉴真工具能够极大降低商家的辨别成本，既对不法分子形成震慑，也能作为商家与平台交涉、维护自身权益的有力证据。
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