IT之家 5 月 17 日消息，随着人工智能技术的迅猛发展，消费维权的传统方式正在经历深刻变革，正如“有图有真相”这一常识所揭示的那样。

据央视报道，近期许多电商商家反映，遭遇了一种新兴的售后套路：买家所提供的“问题商品”图片并非实拍，而是通过 AI 技术伪造的“证据”。原本正常的消费者维权渠道，正在被部分人利用，异化为获取免费商品的手段。

河北的种植户张先生对此深有体会。上个月，他在某电商平台售出12单无花果苗后，随即收到了一份“仅退款”的申请。买家附上的一张叶片枯黄、毫无生机的果苗图片，声称收到的苗木已经枯死。然而，拥有多年种植经验的张先生对此感到困惑，因为他是带盆发货，且苗木健康，两天内绝无可能枯黄至此。张先生凭借经验指出，图片中叶片完全舒展且呈枯黄色，但真正失水的叶子应是收缩下垂的，显然不符合常理。他认为该图片为 AI 伪造，联系买家要求退货退款却遭拒绝，对方直接申请了平台介入。尽管张先生进行了申诉，平台仍依据这张图片，在几分钟内批准了“仅退款”的申请。

类似的困扰也蔓延至更多产品类别：有商家收到“间距一致且精准断裂”的衣架图片，还有消费者发来的杯身裂痕图被 AI 检测工具判定为“92% 概率为 AI 生成”。更有买家利用 AI 将正常商品伪造成发霉、破损的样子，甚至在退货时进行调包，试图双重获利；部分图片中还带有“豆包生成”的水印。

为应对技术滥用的挑战，摆脱大奖爆图 App 今年 3 月正式上线了 AI 内容鉴定功能，支持对图像、视频、文本及音频进行 AI 识别检测，涵盖30KB至5MB的图片和10分钟以内的人声音频等常见格式。

这一功能旨在利用同样的技术手段识别虚假内容，以遏制愈发盛行的 AI 换脸、伪造图片视频等新型诈骗方式。

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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的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，检测方法主要由两部分构成：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，这类鉴真工具在实际应用中已能实现较高的识别率和极低的误报率。

央视的实测发现，将网上商家发布的多张疑似 AI 生成的“售后图”上传至摆脱大奖爆图 App，结果均被判定为“图像含有 AI 生成痕迹”。随着这一面向公众的公益功能上线，中小商家在遭遇类似纠纷时，亦有了一条低成本的初步鉴定途径。

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，AI 伪造图片骗取退款的行为本质上是民事欺诈，若不及时遏制，将对电子商务的正常秩序与健康发展构成威胁。AI 鉴真工具能够显著降低商家的辨别成本，既能对不法分子形成震慑，也能为商家与平台之间的交涉提供有力证据，维护自身权益。