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一、AI 伪造图片退款：新型 “薅羊毛” 现象抑或刑事犯罪之审视
在电子商务领域，AI 伪造图片退款事件正逐渐引发广泛关注，其影响不容忽视。以下将通过具体案例，深入剖析这一现象的本质与特征。
（一）案例呈现：从 “霉变水果” 到 “破损镜子” 的伪造手段剖析
通过社交平台的相关爆料，我们可以发现一系列利用 AI 伪造退款图片的奇特案例。例如，部分消费者借助 AI 技术，使原本完好无损的蛋糕出现磕碰痕迹，新鲜水果表面瞬间 “滋生” 霉斑，镜片则 “破裂” 成蛛网状。甚至有个别用户在申请 “仅退款” 时，直接提交带有 “AI 生成” 水印的图片。据某电商客服反馈，此类退款申请主要集中在低价日用品和生鲜食品类目，这些消费者正是利用了平台 “小额快速退款” 机制的漏洞，企图凭借伪造的证据套取货款，将商家置于不利地位。
（二）技术变革：从 “PS 技术依赖” 到 “AI 指令操作” 的全民造假趋势
过去，若要通过图像处理技术进行造假，需具备精通 Photoshop（PS）的专业技能，复杂的操作流程使得大多数人望而却步。然而，随着 Midjourney、Stable Diffusion 等 AI 工具的广泛普及，技术门槛大幅降低。普通用户只需简单输入诸如 “生成破损水杯图片” 之类的指令，即可获取以假乱真的伪造图片。经实际测试，AI 生成的 “瑕疵图” 甚至能够逃过平台初级审核系统的筛查。由于审核成本较高，且涉及货款金额较小，部分商家无奈只能接受退款申请。这种现象犹如打开了潘多拉魔盒，形成了 “劣币驱逐良币” 的不良局面，严重损害了诚信经营商家的利益。
二、法律定性：从民事欺诈到刑事犯罪的法律界限探究
在 AI 伪造图片退款事件中，看似简单的 “薅羊毛” 行为，实则蕴含着复杂的法律风险，可能从民事纠纷逐步演变为刑事犯罪。以下将从法律层面深入剖析其边界。
（一）民事范畴：违反诚信原则的欺诈行为认定
在民事法律框架下，消费者利用 AI 伪造图片申请退款的行为，严重违背了诚信原则。根据《中华人民共和国民法典》第 148 条规定，一方以欺诈手段，使对方在违背真实意思的情况下实施的民事法律行为，受欺诈方有权请求人民法院或者仲裁机构予以撤销。消费者虚构商品瑕疵、提交伪造图片的行为，构成了典型的民事欺诈。中国互联网协会法治工作委员会副秘书长胡钢指出，此类行为同时违反了《中华人民共和国消费者权益保护法》的诚信原则。即便涉及金额较小，消费者仍需承担返还财产、赔偿商家运费等损失的民事责任。例如，商家因处理退款纠纷而产生的额外人力和时间成本，均可要求消费者予以赔偿。
（二）行政责任：5 - 15 日拘留与罚款的法律红线
若消费者的欺诈金额未达到刑事立案标准（通常为 3000 元），但存在非法占有商品的意图，将依据《中华人民共和国治安管理处罚法》第 49 条予以处罚。以非法占有为目的骗取货款的，将被处以 5 - 10 日拘留及 500 元以下罚款；情节严重的，如多次实施欺诈行为或累计金额较高，将面临 10 - 15 日拘留及 1000 元以下罚款。北京邮电大学教授谢永江提醒，切勿忽视小额欺诈行为的累积效应，多次累计同样会受到行政处罚。这种行为如同在法律雷区边缘试探，一旦触发，必将承担相应的法律后果。
（三）刑事责任：3000 元以上或构成诈骗罪的法律判定
当消费者单次骗取金额超过 3000 元，或多次累计实施欺诈行为，将触犯《中华人民共和国刑法》第 266 条规定的诈骗罪。以 2023 年某地的一起判例为例，某 “羊毛党” 团伙利用 AI 伪造退款图片达 20 余次，累计骗取金额 1.2 万元，最终被判处有期徒刑 6 个月，缓刑 1 年，并处罚金 5000 元。这并非简单的 “薅羊毛” 行为被查处，而是构成了实实在在的刑事犯罪。一旦罪名成立，留下的犯罪记录将对个人生活的各个方面产生深远影响，如求职、贷款等均会面临重重困难。
三、多方责任链：平台审核缺失的责任认定与商家自证清白的困境及应对
在 AI 伪造图片退款事件中，平台和商家扮演着关键角色，各自承担着不同的责任，同时也面临着诸多挑战。
（一）平台责任：未尽审核义务的连带赔偿责任
平台作为电子商务交易的重要枢纽，承担着审核交易信息的重要职责。依据《中华人民共和国电子商务法》第 38 条规定，平台经营者应当履行合理的身份核验、内容审查、争议调处等法定职责。若平台未能妥善履行审核义务和调处义务，导致平台内经营者遭受损失，将与恶意索赔的消费者共同承担相应的赔偿责任。
例如，某知名电商平台在处理一起 “AI 伪造破损手机退款” 纠纷时，由于审核系统过度依赖自动化算法，未能识别出 AI 生成的虚假图片，直接批准了消费者的退款申请。商家在申诉无果后，将平台诉至法院。最终，法院判决平台承担 70% 的货款损失，并赔偿商家因维权产生的律师费、诉讼费等费用。这一案例警示各大平台，审核工作不能流于形式，必须切实落实到位。
为有效避免类似情况的发生，胡钢建议平台建立 “AI 内容二次审核机制”，对疑似 AI 生成的退款图片，先通过人工智能进行初步筛查，再由经验丰富的人工客服进行二次复核，以确保审核结果的准确性。此外，引入区块链存证技术也是一种可行的解决方案，将商品的原始图片、交易记录等信息上链存证，确保数据的不可篡改和可追溯性，便于在纠纷发生时快速取证。
（二）商家困境：从 “举证倒置” 到 “全程留痕” 的应对策略
对于商家，尤其是中小商家而言，在面对 AI 伪造图片退款时，“自证清白” 成为一大难题。在传统电商退款纠纷中，通常遵循 “举证倒置” 原则，即由商家证明商品发货时无瑕疵。然而，在 AI 造假的背景下，若商家发货时未留存商品完好的证据，将难以证明消费者提供的瑕疵图片系伪造。
在一次 “AI 伪造食品变质退款” 事件中，商家因发货时未拍摄商品细节照片，且无物流环节的监控视频，面对消费者提交的 “发霉食品” AI 图片，无法提供有力反驳证据，不仅损失了货款，还导致店铺信誉分被平台降低。
为破解这一困境，业内人士提出了一系列防控措施建议。在技术反制方面，商家可要求消费者通过平台自带相机拍摄商品，以防止消费者上传 AI 伪造图片；或要求消费者提供多角度、多时段的视频，增加造假难度。在流程优化方面，对 “仅退款” 订单设置 “瑕疵商品销毁视频” 门槛，消费者申请退款时需拍摄销毁瑕疵商品的视频，确保商品无法二次销售；同时，通过物流单号与商品编码绑定，保证退货与发货的商品一致性。商家还可运用区块链技术存证商品出库状态，将商品的包装、标签、外观等信息上链，一旦发生纠纷，这些存证数据将成为有力的维权证据，降低后续维权成本。
四、监管突围：从 “技术攻防” 到 “制度重构” 的监管路径探索
在 AI 伪造图片退款的复杂形势下，监管的重要性日益凸显。面对这一新型挑战，各方正从立法、信用、技术等多个维度积极探索解决方案，以重塑电子商务交易的诚信秩序。
（一）立法引领：AI 生成内容需 “持证上岗” 的规范要求
2025 年 9 月实施的《人工智能生成合成内容标识办法》，为 AI 生成内容设定了明确规范，要求 AI 生成的图片、视频必须添加不可篡改的水印或元数据标识。这一规定如同为每件 AI 生成作品赋予了独一无二的 “身份证”，为平台和商家审核退款图片提供了关键的溯源依据。例如，当商家收到疑似 AI 生成的破损商品图片时，可通过识别水印或元数据，迅速判断图片的来源和生成工具，从而有效识别伪造证据。
谢永江教授进一步提出了具有前瞻性的建议：探索 “AI 内容数字指纹” 技术。该技术如同为 AI 生成内容构建了专属的 “数字 DNA”，从源头上阻断伪造证据的传播。无论伪造图片如何传播或修改，均可通过 “数字指纹” 追根溯源，使造假者无处遁形，从根本上解决 AI 伪造图片难以识别和追踪的问题。
（二）信用联动：跨平台 “黑名单” 机制对恶意行为的遏制作用
监管部门正积极推动建立消费者信用联动机制。即若消费者在多个平台被认定存在 “AI 伪造退款” 行为，将被纳入征信系统。一旦进入 “黑名单”，消费者将无法享受 “极速退款”“先用后付” 等便捷服务，甚至在部分平台购物时需提供额外担保。
某电商平台率先试点这一机制，取得了显著成效，恶意退款率直接下降 40%。这一机制犹如给企图钻空子的消费者戴上了 “紧箍咒”，使其不敢轻易冒险。当消费者意识到不诚信行为将带来严重后果时，自然会谨慎行事，从而有效遏制恶意退款行为，维护电子商务交易的公平公正。
（三）技术对抗：AI “鉴伪” 工具的应用与 “魔高一尺，道高一丈” 的技术博弈
在 AI 伪造与反伪造的较量中，技术发挥着关键作用。百度、阿里等科技巨头已推出 AI 生成内容检测接口，这些接口能够通过分析图片像素异常、光影逻辑矛盾等特征，以超过 90% 的准确率识别伪造图片。例如，正常水果图片在光照下，阴影和高光过渡自然，而 AI 伪造的水果发霉图片，阴影可能显得生硬，光影逻辑也会出现矛盾，检测接口能够精准识别这些破绽。
部分平台还引入了 “活体检测” 技术，要求消费者在提交退款视频时做出指定动作，如挥手、眨眼等。这一技术有效防止了消费者利用 AI 生成的静态视频蒙混过关。通过这些技术手段，平台和商家在面对 AI 伪造图片退款时，具备了更强的识别和防范能力，为电子商务交易提供了有力保障。
五、行业反思：当 “便利” 遭遇 “滥用”，消费信任的守护之道
AI 伪造退款图片的乱象，本质上是技术进步与规则滞后之间的矛盾体现。对于消费者而言，“薅羊毛” 行为可能逾越法律红线；对于商家而言，需在运营效率与交易安全之间寻求平衡；对于平台而言，不能片面强调 “保护消费者” 而忽视商家权益。正如胡钢所言：“健康的电商生态，需要‘消费者诚信维权、平台严格审核、监管精准打击’的协同机制。” 当 AI 从 “提效工具” 演变为 “造假神器”，考验的不仅是技术层面的攻防能力，更是整个社会对诚信价值的坚守。随着监管细则的逐步完善和技术反制手段的不断升级，这场 “AI 鉴伪战” 终将走向规范，但留给行业的思考远未结束 —— 如何确保技术红利真正服务于消费升级，而非成为破坏信任体系的 “隐患”？或许，答案在于对规则的敬畏和对诚信的坚守。
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