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      AI假圖攻陷!買家白嫖,賣家秀堪比“照騙”,信任崩塌誰來買單?

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      作者 | 陳振

      來源 | 財經八卦(ID:caijingbagua)



      引言:今年雙十一有點冷,AI 互騙卻熱到發(fā)燙!冷了大促,熱了套路。

      今年的雙十一,少了往年那種 “全民狂歡” 的氛圍感,零點一到,既沒有服務器卡頓的緊張,也沒有 “搶空庫存” 的熱鬧,多了幾分平淡。

      有消費者調侃:“今年雙十一,冷得像忘了開暖氣的北方冬天。”



      但電商江湖里的 “暗戰(zhàn)” 卻從未停歇,甚至比往年更激烈。

      商家后臺,AI 繪圖工具 24 小時連軸轉,給普通針織衫生成 “羊絨質感” 的細節(jié)圖,給塑料收納盒 P 出 “實木紋理” 的光影效果。



      而消費者的手機里,AI 工具同樣忙碌,原本完好的帽子用ai指令添上臟污的痕跡,甚至能模擬 “快遞暴力運輸” 的擠壓痕跡,生成的圖片連專業(yè)攝影師都難辨真假。



      商家拿著 AI 生成的 “神仙美圖” 招攬顧客,消費者握著 AI 偽造的 “破損壞圖” 申請退款,買賣雙方隔著屏幕玩起了 “AI 無間道”。

      一邊是 “圖片僅供參考” 的套路升級,一邊是 “薅羊毛” 的手段翻新,AI 本是提升效率的工具,卻成了電商博弈的 “新式武器”。

      這場雙向的 AI 騙局,究竟誰在受傷?又給電商行業(yè)埋下了哪些隱患?



      AI 神技 “亂真”!

      耳聽為虛,眼見也成了泡影

      如今的 AI 技術,早已不是我們印象中只會聊天、寫文案的 “文字助手”。

      從豆包、Deepseek 這類通用大模型,到各類專業(yè) AI 工具,技術迭代速度快到讓人眼花繚亂。

      想換性別?AI 換臉工具 10 秒就能讓男生變女生,表情、神態(tài)毫無破綻。

      想換聲音?語音合成技術能精準模仿任何人的語氣、聲調。

      而最讓電商行業(yè)頭疼的,是AI 修圖、AI 生成圖片的 “造假能力”。

      前段時間“豆包p圖”在網絡爆火,只需要輸入提前準備好的指令,原本平平無奇的圖片瞬間變得生命力、氛圍感滿滿。



      而應用在網購中,不用任何專業(yè)技巧,輸入指令 “讓衣服上有個破洞,模仿衣服自然褶皺,自然光拍攝”,十幾秒就能生成細節(jié)逼真的 “問題商品圖”。



      更厲害的是,AI 能給完好的杯子添加 “碎裂裂痕”,給全新的零食包裝加上 “霉點污漬”,甚至能模擬出 “開箱瞬間發(fā)現(xiàn)商品破損” 的場景感,生成的圖片和實拍圖幾乎別無二致。

      這種 “一鍵造假” 的能力,讓 “眼見為實” 的常識徹底失效,也為雙十一的電商亂象埋下了伏筆。



      雙向博弈?

      商家 “美圖騙單” vs 消費者 “假圖騙退”

      雙十一的 AI 騙局,早已形成 “商家騙下單、消費者騙退款” 的雙向循環(huán),雙方各有 “殺手锏”,卻都在破壞電商市場的信任根基。

      利用現(xiàn)在層出不窮的AI工具來造假,早已屢見不鮮。

      商家的套路很直接:用 AI 美圖打造 “理想商品”。

      一件普通的棉質 T 恤,經 AI 美化后,顏色變得鮮亮均勻,面料質感堪比真絲,讓消費者深感”撿到便宜了“。



      一款簡易的塑料收納盒,通過 AI 調整光影、添加 “高級濾鏡”,搖身變成 “ins 風輕奢收納神器”。

      更有甚者,直接用 AI 生成不存在的 “網紅款” 商品圖,比如帶懸浮效果的臺燈、自帶氛圍燈的花朵,消費者下單后收到的卻是普通款,商家則以 “圖片僅供參考” 搪塞。



      消費者的反擊更是 “高效”——用 AI 假圖騙取 “僅退款”。

      有人用 AI 給 9.9 元的襪子添加 “染色破損” 效果,申請僅退款后直接到賬。



      有人給 29.9 元的數(shù)據(jù)線 P 上 “接口斷裂” 的裂痕,商家為了避免糾紛直接同意退款。

      更離譜的是,有些 “退款黨” 連最基本的 “偽裝” 都懶得做。

      AI 生成圖右下角還帶著 “XX AI 工具生成” 的清晰水印,就這么原封不動發(fā)給客服,結果依然順利拿到退款,連修圖時間都省了。



      近年來,執(zhí)法機關查處了不少像這樣的“職業(yè)退款師”,他們靠鉆法律空子以及用ai造假圖等方法,日賺千元,專門盯著低價小商品 “薅羊毛”,損害商家的利益。





      亂象背后:

      低成本高收益,誰在助推 “AI 互騙”?

      這場雙十一的 AI 互騙鬧劇,并非偶然,而是低成本、高收益的利益驅動,再加上平臺規(guī)則、監(jiān)管漏洞等多重因素共同作用的結果。

      對商家而言,AI 美圖的成本極低。相比聘請專業(yè)攝影師、搭建攝影棚的幾千元成本,AI 生成或美化一張圖片只需幾元甚至免費,且能快速批量生產,完美適配電商平臺的 “多圖展示” 需求。



      而雙十一的流量競爭激烈,一張吸睛的美圖能帶來數(shù)倍的點擊和轉化,即便后續(xù)出現(xiàn)投訴,也能以 “主觀感受不同”“圖片僅供參考” 為由規(guī)避責任,收益遠大于風險。

      對消費者,尤其是惡意退款者來說,AI 假圖退款的門檻更低。

      不用懂修圖技術,手機 APP 就能操作,十幾秒生成假圖,幾分鐘完成退款申請。



      且他們專挑 50 元以下的小商品下手,商家大多懶得較真 ——畢竟維權需要花時間取證、提交材料,鑒定費甚至比商品價格還高。

      而平臺的 “自動審核” 機制,更是讓惡意退款有機可乘,只要上傳 “看起來合理” 的圖片,就可能跳過商家審核直接退款。

      更關鍵的是,信息不對稱加劇了亂象。消費者難以分辨圖片是否為 AI 生成,商家也難以及時識別 AI 假圖,平臺的技術檢測能力跟不上 AI 造假的迭代速度。

      這種“三不管”的灰色地帶,讓 AI 互騙行為愈演愈烈。



      代價慘重:

      中小商家承壓,電商生態(tài)遭破壞

      這場雙向的 AI 騙局,看似是 “商家和消費者的博弈”,但最終受傷的,是無辜的中小商家和整個電商生態(tài)。

      不少做小商品批發(fā)生意的小老板,因AI制作假圖,導致雙十一被惡意退款的數(shù)量比往年翻了好幾倍,相當于白做了許多正常訂單的利潤。



      比小商品商家更難的,是從事生鮮、食品銷售的中小商家,不少果農,菜農被人用ai生成的”爛圖“騙退款,不僅店鋪評分驟降,老客流失,積壓的庫存也只能低價出售。



      對中小商家來說,他們沒有大品牌的資金和資源,只能被動承擔損失,為了活下去,要么增加人工審核成本,要么自掏腰包買驗真工具,最終這些成本還是會轉嫁到消費者身上

      電商交易的核心是“信息對稱” 與 “彼此信任”:消費者相信商家展示的圖片能反映商品真實情況,商家相信消費者的退款申請基于客觀事實。



      可如今,商家用 AI 美圖騙單,消耗的是消費者的信任;消費者用 AI 假圖退款,透支的是商家的信心。

      當 “買東西怕遇到 AI 美圖”“賣東西怕收到 AI 假圖” 成為常態(tài),電商交易的效率會大幅降低,合規(guī)經營的商家被劣幣驅逐,最終形成 “誰誠信誰吃虧” 的惡性循環(huán)。



      更嚴重的是,“劣幣驅逐良幣”的效應正在顯現(xiàn),那些堅持 “實拍圖、不美化” 的誠信商家,因為圖片 “不夠吸睛”,流量比不過用 AI 美圖的同行。

      而那些合規(guī)經營、嚴格審核退款的商家,反而因為 “服務不夠爽快”,評分比不過 “隨便退款” 的商家。

      久而久之,越來越多商家選擇 “隨大流”,選擇跟風用 AI 模特美圖,而消費者也越來越謹慎,不少人表示 “現(xiàn)在AI越來越泛濫,用AI美圖的網店不敢再買”。





      AI 技術本身沒有對錯,它可以是商家提升效率、優(yōu)化展示的助手,也可以是消費者維護權益、輔助判斷的工具,但絕不能成為互相欺騙的 “武器”。

      今年雙十一的 AI 互騙亂象,給電商行業(yè)敲響了警鐘。

      商家需要守住誠信底線,AI 美化應當基于商品本身,明確標注 “圖片經過 AI 優(yōu)化”,不搞虛假宣傳。

      消費者要堅守法律紅線,惡意退款不僅違背誠實信用原則,數(shù)額較大時還可能涉嫌詐騙罪,面臨法律責任。

      電商平臺更要主動作為,完善規(guī)則、升級技術,通過 “實時拍攝驗證”“AI 假圖檢測” 等功能,攔截虛假圖片,平衡商家和消費者的權益。



      監(jiān)管部門則需加快完善法律法規(guī),明確 AI 生成內容的標識義務,加大對 AI 欺詐行為的處罰力度。

      雙十一的初衷是 “優(yōu)惠讓利、促進消費”,而不是 “套路互騙、互相消耗”。

      只有商家誠信經營、消費者理性消費、平臺嚴格監(jiān)管、技術向善發(fā)展,才能讓電商市場回歸本質,讓 AI 真正成為服務行業(yè)的工具,而不是破壞信任的 “亂源”。

      畢竟,無論技術如何迭代,誠信才是最持久的競爭力。

      你對今年雙十一AI假圖有什么看法呢?歡迎在評論區(qū)與我們交流。



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