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    网店3个月内遭遇9起AI造假退款!强制标识背后的两难困局

    2025-11-28 15:38:52 来源:央视网微信公众号 浏览次数:

      三个月内,父亲在嘉兴经营的生鲜网店连续遭遇9起“仅退款”事件,这让在上海工作的陈晓薇警觉起来。

      今年10月假期,她专程回到老家,仔细查看父亲的手机记录,试图弄清缘由。

      “父亲的店铺主打‘现摘现发’,已经营五年。每次发货前,他都会录制封箱视频,清晰记录柑橘的色泽、果径和包装单号。”陈晓薇告诉央视网《锋面》记者。

      然而,当她登录网店后台核查时,却发现这几起“仅退款”的买家均提供了开箱图片——箱内的柑橘要么腐烂变质、要么干瘪失水,甚至出现虫蛀痕迹。

      起初,陈父以为是快递运输环节出了问题,前几单均同意了退款申请。但随着类似情况越来越多,他与快递公司多次沟通未果,只得求助女儿。“我一张一张仔细查看,注意到其中一张图的角落留有疑似水印的痕迹,像是被裁剪过。”陈晓薇联想到近期媒体报道的AI修图“仅退款”现象,怀疑店铺遭遇了有组织的恶意退款。

      通过简单搜索,陈晓薇发现,利用AI技术篡改图片、伪造商品质量问题并申请退款的行为已非个例。她随即向平台提交封箱视频和疑似AI修改的图片申诉,却因“凭证不足”被驳回,平台建议她与买家协商解决。“但这类买家通常已将我们拉黑,根本无法联系。”陈晓薇无奈表示。

      她进一步致电平台客服,对方回复称“无法判定图片是否由AI生成”。由于涉及订单总金额不足1000元,未达到诈骗罪立案标准,报警途径也难以走通。陈晓薇感叹,AI生成的水印可以被轻易去除,平台缺乏有效检测机制,最终受损的往往是像父亲这样诚信经营的小商家。

      值得注意的是,2025年3月14日,国家互联网信息办公室联合多部门发布了《人工智能生成合成内容标识办法》,明确规定AI生成内容需进行强制标识,如文本添加提示符号、图片视频嵌入水印等。该办法于今年9月1日正式实施。

      图源:中央网络安全和信息化委员会办公室网站

      但《锋面》记者调查发现,一方面,仍有大量新生成的AI内容未按规定添加标识;另一方面,即便已添加水印,也可通过技术手段轻松去除。这使“强制标识”政策在落地时面临新挑战。

          “水印”的去与留

      事实上,自生成式AI技术兴起以来,“打假”与“辨真”便成为技术发展过程中绕不开的话题。

      “目前相关规定主要将AI内容标识分为显式和隐式两种,显式标识要求以用户可明显感知的方式标注AI生成内容。”独立AI开发者路磊指出,当前争议主要集中在显式标识的实施层面。

      “但主流采用的‘水印’方式存在一个致命缺陷——极易被篡改或去除。”路磊举例说明,“比如多数AI绘图工具将水印置于画面角落,用户仅需使用手机自带的裁剪功能,就能在不影响画面整体效果的情况下轻松去除水印。”

      记者调查发现,电商平台上存在大量“图片视频去水印”服务,单次收费仅需几元至十几元。有商家透露,图片去水印操作简单,甚至有时使用基础修图软件即可完成;视频去水印则相对复杂,需要一帧一帧修复、校准,但对画质要求不高的可以直接裁剪去除。

      这样一来,视频或图片很容易就摆脱“AI生成”的标签,达到以假乱真的效果。“去除水印后,不仅普通用户难以辨别,部分专业检测工具也会失效。”路磊表示。

      与此同时,创作者群体却面临“过度标识”的困扰。插画师李沐阳抱怨道:“我用了72个图层、手绘三万多笔完成的作品,仅因使用AI微调局部光影,就被系统打上‘AI生成’标签。”其作品在社交平台发布后不仅被自动标注,还遭遇流量限制,曝光量不足平日十分之一,甚至收到“用AI偷懒”的负面评论。

      “从发丝笔触到衣物褶皱都经过精心打磨,AI目前根本达不到这种创作精度。”李沐阳无奈表示,他联系平台客服,却被以“系统自动标识”为由拒绝人工干预修正。

      一面是消费者苦于难以辨识经过篡改的AI内容,一面是创作者受困于平台的机械化标识机制。AI水印的“强制标识”,遭遇两种看似矛盾实则普遍存在的尴尬。

          平台的难题

      根据中国通信院发布的《生成式人工智能产业发展报告(2025)》,2024年我国生成式AI用户规模已达约3.8亿人。与此同时,《中国网络视听发展研究报告(2025)》显示,2024年平均每日新增视频内容超过1亿条。

      面对如此庞大的数据量,平台陷入了难以实现“逐一审核”的资源困境。

      根据路磊的观察,当前像李沐阳所遭遇的“误判”,主要源于平台普遍采用的AI识别模型。“这些模型通过学习海量AI生成内容建立判定标准,却容易将人类创作中的优质特征误判为AI产物。”例如,画师反复打磨的笔触与色彩搭配,学术论文中逻辑严密的表达,都可能被系统标记为AI作品——越是精良的作品,越容易被误判,形成一种技术悖论。

      西南政法大学人工智能法学院教授冯子轩进一步指出:“人工智能生成的内容涵盖文本、短视频、直播、虚拟场景等多元形态,不同场景的技术架构、传播逻辑差异巨大,单一的技术方案没有办法适配所有的场景。”

      然而,即便采用嵌入代码的隐式标识,也面临技术标准不统一的挑战。某头部互联网公司的AI架构师张晓(化名)透露,不同AI工具生成的隐式标识格式差异巨大:有的嵌入特定字符,有的采用数字水印加密。“平台难以适配数十种甚至上百种标识规则。在跨平台传播过程中,标识丢失或无法识别的问题时有发生。”

      张晓还表示,多模态AI识别需要强大的算力支持。目前企业为控制成本,无法对所有上传内容进行全面检测,只能通过抽样检查、关键词过滤等方式简化工作。

      因此,平台陷入双重困境:一方面难以应对每日海量的生成内容,另一方面又必须在“维护创作者体验与平台流量”和“履行AI生成内容核验义务”之间平衡。

      李沐阳认为,当前平台尚未建立完善的申诉机制。“我可以接受误判,但不能接受申诉无门。”他多次尝试与平台沟通,却始终未能解决问题。“在AI日益普及的今天,平台难免出现误判,但必须设立专门的申诉渠道。”

      对此,路磊透露,建立专业复核团队需要大量既懂AI技术又懂创作的复合型人才,而这类人才目前稀缺且培养成本高昂。因此,像李沐阳这样“投诉12天才得以解决”的情况,在未来一段时间内仍将存在。

           解决AI乱象,不能止于“打个水印”

      在采访中,受访者普遍认同,对AI内容进行强制标识的初衷是合理的。然而,如何确保AI在“技术向善”的方向上不偏离轨道,多位专家和业内人士提出了各自的见解。

      北京航空航天大学法学院副教授赵精武指出,强制标识并非解决AI乱象的“万能钥匙”,真正需要建立的是覆盖全链条的治理体系。

      那么,如何构建既具穿透力又具备广泛适用性的规范?在冯子轩看来,应通过“底线”与“弹性”相结合的方式搭建基础框架:“即由法律确立统一的标识标准,同时为不同应用场景预留适配空间。明确‘显式标识’与‘隐式标识’的双重要求,并通过责任分层机制匹配不同场景。”例如,服务提供者承担“源头标识义务”,平台履行“核验补充义务”,并对用户故意删除标识的行为明确法律责任。

      面对“造假成本低、合规反而吃亏”的现象,冯子轩主张提高违法代价:“内容创作者应承担首要责任,必须依法完成标注。一旦出现造假行为,应作为第一责任主体承担法律后果。平台方面,既要提供标识技术支持,也需建立实时核验机制。若因平台失职导致违规内容大规模传播,则应承担相应补充责任。”

      针对AI标识可能引发的“误伤”问题,冯子轩建议按商业与非商业场景进行区分,对原创度设置差异化的标注要求。“非商业内容可采用轻量化显式标识,商业内容则需确保标识清晰可见,并建立误判复核机制,允许创作者向平台申请纠错与赔偿。”

      事实上,除强制标识外,AI相关法规仍在不断完善中。职业律师安宇华指出,目前《生成式人工智能服务暂行管理办法》与《人工智能合成内容标识办法》等均属于部门规章,法律效力层级较低,内容也较为零散,缺乏一部高位阶的统筹性法律。“以温峥嵘遭遇的AI换脸事件为例,维权仅能依赖肖像权、隐私权等分散条款,对大规模声誉损害难以量化界定,缺乏强有力的高阶法律支撑。”

      在规则统筹不足的同时,具体细则也有待进一步明确。冯子轩认为,当前的双轨标识机制标准模糊,处罚规则不够清晰,有必要出台更详尽的执行细则。“例如,以强制性国家标准为基础,确保隐式标识可跨平台追溯与核验;将罚款额度与违法所得挂钩,按违规情节分层处罚,对恶意篡改标识、批量造假等行为加大惩处,并明确创作者、平台及技术提供者的责任边界。”

      可以预见,《人工智能生成合成内容标识办法》的出台仅是治理进程的起点。完善强制标识只是基础,构建全方位的AI信息治理,或许才是真正的解题之道。

      (央视网微信公众号 作者:于天昊 监制:李绍飞)

     

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    责任编辑:潘瑶

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