“2.8 元一双的袜子，一天被 AI 假图骗走几单退款，我这一天就白干了。” 电商店主林薇的抱怨，道出了无数中小商家的无奈。如今，AI 生成的商品瑕疵图正成为羊毛党的 “趁手武器”—— 新鲜苹果被 AI 改成霉斑遍布的 “坏果”，完好奶茶被 P 出洒漏痕迹，甚至连抓握杯子的手都能被 AI 生成六个手指。这场由技术滥用引发的 “仅退款” 风波，不仅让商家陷入 “维权难、成本高” 的困境，更在悄然瓦解电商生态的信任基石，让消费者与商家陷入 “互相捅刀” 的零和博弈。
一、AI 图薅羊毛：低成本、高隐蔽的 “收割套路”
AI 技术的普及，让 “造假” 门槛降到了历史最低。以往需要专业修图技能才能完成的瑕疵伪造，如今只需在 AI 绘图工具中输入 “一双毛绒袜子，带有明显破洞和污渍，光线与实物一致”，几分钟内就能生成足以以假乱真的图片。这种低成本、高隐蔽的特性，让越来越多羊毛党将 AI 当作 “薅羊毛利器”，针对不同品类商家设计出精准套路。
1. 低价小商品：“小额高频” 的退款陷阱
像林薇这样的低价小商品商家，是 AI 图薅羊毛的重灾区。2.8 元的袜子、5 元的发圈、9.9 元的餐具，这些单价低、利润薄的商品，商家为避免纠纷往往倾向于 “息事宁人”，直接退款了事。羊毛党正是抓住这一心理，批量下单后用 AI 生成脱线、污渍、变形等瑕疵图，以 “质量问题” 申请仅退款。林薇算了一笔账：一双袜子利润仅 2-3 元，一天若有 5 单 AI 假图退款，当天利润就会全部清零，而这种情况在 “双十一” 等购物节期间更是频繁发生，让本就依赖薄利多销的商家雪上加霜。
2. 生鲜餐饮：“物流敏感” 的造假重灾区
生鲜水果和餐饮外卖，因 “易损耗、难溯源” 的特性，成为 AI 图退款的 “重灾区”。有外卖商家遇到过这样的情况：交易完成 5 天后，突然收到顾客发来的 “奶茶洒漏” 图片，要求退款。仔细观察发现，图片中的奶茶杯与店铺菜单图高度相似，光源完全一致，只是多了 “洒漏痕迹”，后续顾客补充的图片中，甚至出现了 “六指手” 的 AI 漏洞。而生鲜商家面临的情况更棘手 —— 顾客收到新鲜水果后，用 AI 将其处理成 “表皮腐烂、果肉变质” 的样子，再以 “运输损坏” 为由申请退款，商家难以举证是 “收到后造假”，往往只能认赔。
3. 套路升级：从 “单次造假” 到 “批量操作”
随着 AI 工具的普及，羊毛党的套路还在不断升级。部分人开始在社交平台分享 “AI 退款教程”，教他人如何调整关键词让瑕疵图更逼真，如何避开平台审核漏洞；甚至有人组建 “退款互助群”，批量接收商家信息，分工协作生成假图、提交申请。更有甚者，利用 AI 生成 “统一模板” 的瑕疵图，针对同一品类商家反复使用，形成 “产业化薅羊毛” 的趋势。这种规模化操作，让商家的售后压力呈几何级增长，也让平台的审核难度陡增。
二、双向伤害：商家维权难，消费者陷 “楚门困境”
AI 图薅羊毛带来的伤害并非单向。当商家疲于应对假退款时，消费者也在承受 “AI 造假” 的反噬 —— 买衣服遇到 AI 模特、看买家秀撞见 AI 刷单图，甚至连科普图书都出现 AI 生成的虚假昆虫图片。真实与虚幻的边界逐渐模糊，让消费者陷入 “处处需警惕” 的疲惫，也让电商生态的信任基础受到重创。
1. 商家：维权成本高，申诉成功率低
对商家而言，应对 AI 图退款的最大痛点是 “维权难”。一方面，鉴别假图需要专业知识和时间成本 —— 林薇曾要求顾客提供 “不同角度的三张图片” 或 “指定动作的视频”，利用 AI 多视图一致性不足的漏洞验证真假，但这需要投入大量人力，在订单高峰期根本忙不过来；另一方面，平台的 “自动退款” 机制往往倾向消费者，若商家处理不及时，平台会直接从保证金中扣款，后续申诉需要提交多重证据，成功率却不足 30%。
更让商家无奈的是，部分羊毛党会利用平台规则 “反向施压”—— 若商家拒绝退款，就以 “服务态度差”“质量问题不解决” 为由给出差评，影响店铺评分。中小商家本就依赖平台流量，面对这种威胁，往往只能选择 “花钱消灾”，进一步助长了 AI 造假的风气。
2. 消费者：被 AI 造假 “误伤”，陷入信任危机
消费者并非这场风波的赢家。陈丽的经历颇具代表性：她在深夜逛电商平台时，发现某女装店的模特图 “完美得诡异”—— 面容、身材、光影都毫无瑕疵，点进店铺后发现，所有款式的模特都不同，却没有一张实物平铺图，甚至买家秀都是 AI 生成的 “刷单图”。这种 “全 AI 打造” 的商品页面，让她瞬间失去购物欲望：“不知道自己买的到底是什么，像掉进了楚门的世界。”
更严重的是，AI 造假正在渗透到更多领域：科普图书中出现 AI 生成的虚假昆虫图片，社交媒体上有人用 AI 制作 “不存在的植物” 科普内容，甚至新闻播报都出现了 “AI 假主播”。消费者需要时刻保持警惕，分辨信息的真假，这种 “去伪存真” 的精力消耗，让人们对数字世界的信任度不断降低。
三、行业困局：平台治理难，技术博弈无休无止
面对 AI 图滥用的问题，平台并非毫无动作。淘天集团早在今年 3 月就启动 AI 假图治理，要求商品图以实拍为核心，严禁显著失真的 AI 合成图；小红书、抖音等平台也上线了 AI 内容 “主动声明” 功能，要求用户标注 AI 生成内容。但从实际效果来看，这些措施仍存在明显短板，难以根治问题。
1. 审核技术滞后，难以跟上 AI 迭代速度
平台治理的核心难点在于 “技术滞后”。AI 绘图工具的更新速度极快，早期的 “六指手”“光影错乱” 等漏洞，如今已被新版本修复，生成的瑕疵图越来越逼真，传统的图像识别技术难以分辨。例如，某 AI 工具最新版本能根据实物图的材质、纹理生成 “高度还原” 的瑕疵效果，连专业修图师都需要借助特殊软件才能鉴别，平台的自动化审核系统更是难以应对。
同时，AI 生成内容的 “多样性” 也增加了审核难度 —— 同一商品的瑕疵图，AI 能生成几十种不同角度、不同光影的版本，无法通过 “模板匹配” 的方式批量拦截。这意味着平台需要投入大量人力进行人工审核，但面对日均数千万的订单量，人工审核根本无法覆盖，只能依赖 “用户举报 + 事后处理” 的被动模式。
2. 平台立场矛盾：一边反造假，一边推 AI 工具
更尴尬的是，平台自身存在 “立场矛盾”。一方面，为维护生态秩序，需要打击 AI 假图滥用；另一方面，为提升商家效率、增加平台营收，又在积极推广自研 AI 工具 —— 淘宝推出 “AI 模特生成” 功能，帮助中小商家快速制作商品图；抖音、小红书上线 “AI 插画”“AI 文案” 工具，降低内容创作门槛。这种 “既反对又支持” 的态度，让 AI 内容的审核标准变得模糊。
例如，商家使用平台提供的 AI 工具生成模特图，是否属于 “违规造假”？消费者用同样的工具生成瑕疵图申请退款，平台该如何界定责任？这种模糊性导致治理措施难以落地，往往只能 “选择性执法”，对明显违规的 AI 假图进行处理，而对 “灰色地带” 的案例则睁一只眼闭一只眼。
3. 法律空白：追责难，违法成本低
目前，针对 “AI 图仅退款” 的法律规制仍存在空白。羊毛党利用 AI 生成假图骗取退款，本质上属于 “欺诈行为”，但由于涉及金额往往较小（多为几十元到几百元），未达到刑事立案标准，商家即使报警，也难以追究其法律责任。而民事诉讼需要商家提供大量证据，证明 “图片是 AI 生成”“商品实际无问题”“顾客存在主观恶意”，维权成本远高于损失金额，大多数商家只能选择放弃。
这种 “违法成本低、维权成本高” 的现状，让羊毛党更加肆无忌惮。部分人甚至公开表示：“只要做得逼真，商家根本没办法，平台也只会偏袒消费者。”
四、破局方向：技术反制、规则完善与信任重建
要解决 AI 图薅羊毛的问题，不能仅靠单一一方的努力，需要商家、平台、监管部门乃至消费者共同参与，从技术、规则、法律三个层面构建防御体系。
1. 技术反制：用 AI 对抗 AI，提升鉴别效率
面对 AI 造假，最直接的方法是发展 “AI 鉴别技术”。目前，已有第三方公司推出针对电商场景的 AI 假图检测工具，通过分析图片的 “像素分布”“光影逻辑”“物理合理性” 等特征，识别 AI 生成的痕迹。例如，AI 生成的瑕疵图往往存在 “边缘模糊”“纹理不自然” 等问题，检测工具可通过算法捕捉这些细节，给出 “造假概率” 评分。
平台也可引入这类技术，将其整合到自动化审核系统中 —— 当消费者提交退款图片时，系统先通过 AI 检测工具判断图片真实性，若造假概率超过阈值，自动要求消费者补充视频或其他证据，从源头减少假退款申请。同时，商家也可使用这类工具留存证据，在申诉时提供更有力的支撑。
2. 规则完善：优化退款机制，平衡双方权益
平台需要重新审视 “仅退款” 规则，避免过度倾向消费者。例如，可针对 “低价商品”“生鲜品类” 等易被造假的领域，设置更严格的退款审核流程 —— 要求消费者在收货后一定时间内提交证据，且需包含 “商品与快递单号同框”“指定角度拍摄” 等信息，减少 “事后造假” 的可能；同时，建立 “羊毛党黑名单”，对多次提交假图申请退款的用户进行标记，限制其后续的退款权限，甚至封禁账号。
此外，平台还应明确 AI 内容的使用规范 —— 商家使用 AI 生成商品图时，必须在页面显著位置标注 “AI 合成”，否则视为违规；消费者若用 AI 生成假图申请退款，一经查实，不仅要追回退款，还需承担相应的违约责任，如扣除信用分、影响平台权益等。
3. 法律补位：明确责任界定，提高违法成本
监管部门需要加快完善相关法律法规，填补 AI 造假的法律空白。可考虑在《电子商务法》《消费者权益保护法》中增加针对 “AI 虚假信息” 的条款，明确 “利用 AI 生成假图骗取退款” 属于欺诈行为，即使金额较小，也可纳入 “小额诉讼” 范畴，降低商家的维权成本。同时，可对 “规模化、产业化” 的 AI 薅羊毛行为加大处罚力度，追究相关人员的法律责任，形成震慑。
此外，行业协会也可制定 “AI 内容使用公约”，引导商家和消费者规范使用 AI 技术，明确 “AI 生成内容需标注”“禁止利用 AI 进行欺诈” 等原则，推动行业自律。
4. 信任重建：鼓励真实互动，减少 AI 依赖
长远来看，解决问题的核心在于重建电商生态的信任。商家可减少对 AI 图的依赖，多展示实物实拍图、细节图和真实买家秀，例如林薇珍藏的早期顾客用数码相机拍摄的买家秀，虽然构图不完美，却充满真实感，反而能赢得消费者的信任；平台也可通过流量倾斜，鼓励商家发布真实内容，对 “无 AI 标注、全实拍” 的店铺给予更多曝光，形成 “真实者受益” 的导向。
消费者也应树立理性的消费观念，避免被 “完美 AI 图” 误导，同时抵制 AI 造假行为 —— 若发现商家使用 AI 图却未标注，可向平台举报；若遇到其他消费者用 AI 假图薅羊毛，也可协助商家提供证据，共同维护健康的购物环境。
结语：别让 AI 成为伤害信任的武器
AI 技术本应是提升效率、创造价值的工具，却在部分人手中变成了 “薅羊毛的利器”。当商家为应对假退款心力交瘁，当消费者在 AI 造假的世界里处处警惕，受损的不仅是个体的利益，更是整个电商生态的信任基础。
林薇怀念 “老老实实做生意” 的时代，那时的买家秀虽然不完美，却充满真实的温度；陈丽希望能放心地购物，不用再分辨模特和买家秀是不是 AI 生成。这些简单的愿望，需要我们共同努力去实现 —— 用技术反制造假，用规则守护公平，用信任重建连接。只有这样，才能让 AI 回归 “创造价值” 的本质，而不是成为互相伤害的武器。