粵企直接送兩地車牌？謠言
2025-12-18 09:45 8,158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。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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