7月廣東CPI環比由負轉正
2025-11-15 08:40 5,879次浏览當AI越來越普及，有人卻動起了歪心思。 最近，「僅退款AI圖」的相關詞條登上熱搜。起因是，有電商平臺商家在社交媒體上反映，有人利用AI生成商品瑕疵圖片，以此申請退款。而另一邊，也有部分商家用AI美化甚至虛構商品圖。 「AI不該給不誠信行為插上翅膀。」讀者們對此展開熱議。 買家申請退款的圖片 AI痕跡明顯，有的還留著水印 「居然拿AI圖來說產品有問題，真的是太離譜了！」 作為電商平臺商家，李先生有些憤怒。他告訴本報記者，一位同行在電商平臺主要銷售電池等產品，上個月接到了一條投訴消息。「顧客說買到的電池漏液了，要求退款。引起懷疑的是對方發來的圖片，一看就很假，大概率就是AI生成的。」 「同行發給我看的時候，我都震驚了，還是第一次聽說有用AI生成圖片來退款的。」李先生直言，這是用AI將完好的產品改成破損的圖片，藉此向商家索要賠償。 李先生所說的情況並非個例。 在社交平臺，一名電商商家發布視頻稱，前不久，有顧客以商品質量問題要求「僅退款」。同意退款後，他讓顧客將問題產品丟棄銷毀，並拍下一段視頻。「發來的視頻最後，垃圾桶邊突然多『長』出一隻手，很明顯就是AI生成的，簡直又可笑又可氣。」 視頻收到了超1萬條點讚，評論區還引來不少吐槽，還有部分商家稱近期也有過類似遭遇。 「顧客發給我一張商品瑕疵圖，說收到就這樣了。」一名商家發出一張衣物破損和沾有汙漬的圖片，而圖片右下角卻有處「AI生成」的水印。 還有網店的客服說，有顧客發來水杯的破損圖，詢問「裂開了怎麼辦」，客服讓對方換個角度拍一張，卻收到了一張截然不同的照片，「裂紋都變了」。當客服指出「這是AI生成的圖片」，顧客才承認：「好吧，杯子沒啥壞的地方。」 本報記者發現，用AI偽造證據薅羊毛的情況，在生鮮、水果類電商商家中也有出現。 記者在電商平臺隨機找了幾家水果網店，其中，有的客服直言，曾遇到過用AI圖來退款的情況。 「有遇到過，但這種情況不多。」一名水果網店的客服說，有極個別的顧客買了榴槤後，會用AI生成榴槤腐爛的照片，要求退款。「我們會讓錄視頻，跟快遞單合拍錄一個視頻，一般來說可以杜絕用AI的行為。」 商家用AI製造商品效果圖 有的過度精緻，簡直是幻象 與買家濫用AI相對的，是部分商家利用AI製造商品幻象。 記者以「奶油桃」為關鍵詞進行搜索，可以看到有店鋪曬出的商品圖「AI味」較重，有的是桃子外表非常光滑飽滿，沒有一點紋理，果肉也過度精緻，還有不同店鋪用的均為完全相同的圖片。 今年4月，淘寶曾出臺新規治理AI假圖。據其規定，商品圖片應以商品實拍圖作為核心的效果體現，修飾行為應當適度，避免失真。嚴禁利用AI等技術合成方式，呈現顯著失真的與實際不符的商品信息效果圖。這也是電商平臺首次針對AI假圖出臺規定和相應約束措施。 事實上，多部門已經對AI技術濫用和生成內容進行整治和規範。 3月7日，國家網際網路信息辦公室等四部門聯合發布《人工智慧生成合成內容標識辦法》，對人工智慧生成合成內容涉及的文本、圖片、音頻、視頻、虛擬場景等信息加以規範，規定相關內容需添加標識，辦法將於2025年9月1日起施行。 此外，今年4月以來，中央網信辦部署開展「清朗·整治AI技術濫用」專項行動，打擊借AI技術生成發布虛假信息等。據新華社消息，第一階段累計處置違規小程序、應用程式、智能體等AI產品3500餘款，清理違法違規信息96萬餘條，處置帳號3700餘個。 長期專注處理電商消費糾紛和職業打假索賠案件的塗攀躍律師告訴記者，當前AI技術日益普及，使用AI工具的門檻也越來越低，這使得用AI造假的成本大大降低，因此催生了AI製圖惡意退款以及生成虛假商品圖片等情況，這些行為無疑衝擊了電商生態的信任基石。 新聞+ 有法律界人士呼籲 監管還需及時跟上 實際上，由AI製圖引發的亂象，已觸及法律紅線。 「部分買家用AI生成假圖假視頻進行退款，這是最近才開始出現的現象。」塗攀躍表示，此行為不僅破壞了平臺規則，也涉嫌違法。「通過虛構事實、偽造證據騙取的退款，商家有權要求返還並賠償損失。新的《治安管理處罰法》第五十八條規定，詐騙公私財物，無論金額大小，最高可處15日拘留並罰款。」 中銀律師事務所高級合伙人張君律師說，通過AI虛構商品破損、發黴等瑕疵騙取退款，本質是虛構事實獲取不當利益，違背《中華人民共和國民法典》誠實信用原則。 「此類行為通過虛假信息獲取退款，符合『沒有合法依據取得利益而致他人損失』的不當得利構成要件，商家有權依法追討。」他說，此外，該行為還違反《網絡購買商品七日無理由退貨暫行辦法》，該制度明確排除虛假信息退貨情形，不屬於合法「無理由退貨」範疇。 張君分析，現象背後涉及AI技術濫用與規則挑戰的問題。「AI降低了造假門檻，導致部分消費者濫用『無理由退貨』制度，暴露出技術進步與現有監管規則的適配缺口。」 他認為，多方應當合力應對，消費者需堅守法律底線，誠信維權；電商平臺應升級技術審核，識別AI生成的虛假內容；商家可通過法律途徑追償損失；監管部門需完善規則，平衡「消保」與反欺詐需求，應對AI帶來的新型法律挑戰。 塗攀躍也認為，平臺應當肩負起責任，要快速響應，積極完善規則，提高算法和技術甄別能力，比如建立疑似AI造假的商家反饋通道，對偽造證據的用戶進行限制，並可利用大數據匯總建立黑名單制度，對於情節嚴重，破壞平臺規則和交易秩序的可以報警。從平臺層面規範AI造假索賠等現象，有助於電商行業回歸良性競爭，釋放消費活力，促進市場健康發展。
北京8月7日電 (記者 孫自法)作為地球生態環境發展變化的重要指標，全球高山樹線與灌木線的分布格局及遷移機制如何？長期以來廣受關注。 中國科學院青藏高原研究所8月7日發布信息說，該所生態系統格局與過程團隊梁爾源研究員等領銜並聯合美國、加拿大、西班牙合作者，最新研究闡明全球高山樹線與灌木線的分布格局及其相關的形成影響與遷移機制，預測高山樹線和灌木線發展趨勢和未來變化。 樹線和灌木線受到山體效應、溫度、水分、物種相互作用、物候和幹擾的調控示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 這項重要研究成果論文，近日在國際專業學術期刊《自然綜述：地球與環境》(Nature Reviews Earth& Environment)發表，從全球、南北半球和區域尺度上展示出20世紀以來，高山樹線和灌木線的移動速率、喬木和灌木生長、更新趨勢及其權衡關係，以及過渡帶擴張對高山生態系統的影響。 生態過渡帶對環境變化異常敏感 論文第一作者，中國科學院青藏高原研究所蘆曉明副研究員介紹說，高山樹線通常指高度大於2-3米的直立喬木連續分布的最高海拔上限；高山灌木線往往分布在樹線之上，是灌木叢(高度小於1米)連續分布的海拔上限。由於處於極端高海拔環境，高山樹線與灌木線生態過渡帶對環境變化異常敏感。 高山樹線研究最早起源於16世紀，而對灌木線的研究起步較晚，20世紀70年代以來才引起學者關注。近30年來調查研究發現，雖然生長季溫度是解釋高山樹線分布格局最關鍵的指標，然而，除溫度以外的其他生物與非生物因素對高山生態過渡帶的形成過程也至關重要。 喬木和灌木向高海拔地區的擴張會導致冠層蔭蔽度增加、微氣候改變、反照率降低、生物多樣性下降、土壤有機碳的損失等。高山區現有高等植物1萬多種，高山樹線和灌木線的上升可能會威脅到高山區一些特有和瀕危物種的生存，進而導致高山生態系統結構與功能的改變。 反映出喬木和灌木種群權衡策略 論文通訊作者梁爾源研究員指出，全球尺度上，高山灌木線平均位置比同區域的高山樹線高335米±201米，二者的差異在北半球(347米±201米)要顯著高於南半球(164米±110米)。 高山樹線和灌木線格局示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 過去120年間(1901-2021年)，全球239個樹線樣點中，81%的高山樹線位置向高海拔遷移，18%的樹線位置保持穩定，1%下降。就樹線爬升速率而言，全球平均為0.40米/年，北半球(0.41米/年)顯著高於南半球(0.02米/年)。絕大多數高山樹線過渡帶內樹木生長(65%)和更新(79%)顯著上升。 在區域尺度上，亞洲北部地區樹線爬升最快，亞洲東部、北美東部和紐西蘭地區樹線基本處於穩定狀態。青藏高原地區樹線爬升速率為0.17米/年，顯著小於北美西部、阿拉斯加、地中海-阿爾卑斯和北歐地區(0.37-0.55米/年)。 全球範圍內42個灌木線的平均爬升速率為0.49米/年，顯著高於高山樹線變化速率。1901年以來，83%的灌木線種群更新總體上呈上升趨勢，但近20年來，一些樣點灌木的更新顯著下降。就灌木生長而言，絕大多數灌木線樣點(87%)處於穩定狀態。 梁爾源認為，全球範圍內，僅有不到三分之一樹線樣點中樹木生長、更新和樹線位置都處於顯著上升狀態，其他樣點三者的變化並不一致，這在一定程度上反映出種群的權衡策略，表明喬木和灌木會將有限的資源在生長和繁殖更新之間進行合理分配，以適應極端生境。 急需典型高山區灌木線研究網絡 樹線模型是預測樹線和灌木線生態過渡帶動態的有效手段。目前，局地、區域和全球尺度的模型缺乏有效的實地驗證數據，僅考慮溫度等常用參數，往往高估了生態過渡帶的遷移速率。然而，實地調查數據顯示，乾旱、種內/種間相互作用和幹擾等因素導致樹線和灌木線的變化速率顯著滯後於氣候變暖速率。因此，現有樹線模型仍有很大的改進空間。 高山樹線和灌木線擴張對高山區主要影響的示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 當前，高山樹線研究網絡已初具規模，但高山灌木線研究仍處於起步階段，因此急需建立環北極、北美落基山、南美安第斯山、歐洲阿爾卑斯山等典型高山區的灌木線研究網絡。 研究團隊表示，在此基礎上，未來進行不同尺度的觀測以實現不同時空尺度之間的轉換，特別需要開展喬木和灌木全生命周期中種內和種間相互作用的定量化監測，為模型的模擬提供關鍵參數並實現高山樹線和灌木線動態的準確預測奠定基礎。(完)
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