当前电商平台正遭遇一场隐性的信任危机。记者调查发现，消费者借助生成式AI快速生成商品“破损”“变质”等虚假瑕疵图像，再以质量问题为由申请仅退款，已不再是个别案例。上海某玩偶店主提供的材料显示，消费者上传的“污渍图”经专业工具检测存边缘模糊、光影逻辑矛盾等明显破绽，平台仍作出退款决定。湖北一家生鲜商家遇到的造假更为“精细”：消费者提交的腐坏香蕉图与商家发货存档照在背景、摆放角度上完全一致，涉案金额仅32元，却被按退款不退货处理。看似零散的小额骗退，正在被组织化，逐步演变为一条灰色链条。网络平台上已出现“AI仅退款实战课”等付费培训，售价288元，宣称“单账号月入千元”。教程教授光影匹配、多角度瑕疵生成等技巧，部分用户甚至将违法行为包装成“薅羊毛”，在社交平台诱导更多人参与。记者实测多款主流生成式AI工具发现，将普通水果照片“处理”为布满霉斑、局部软烂的图像仅需一分钟，肉眼难以分辨。部分软件还提供所谓“电商售后专用模板”，支持二次光影调整、去除原图水印、添加物流背景等操作，更贴合平台审核场景。AI生成技术迭代迅速，而识别与鉴别手段相对滞后。尽管市面已有AI内容检测工具，但准确率不高，对经过二次处理的深度伪造图像识别能力不足。第三方专业鉴定成本较高，往往超过小额订单本身，不少中小商家出于成本考量选择放弃，客观上让骗退更易扩散。平台机制滞后也是AI造假泛滥的重要推手。当前不少电商平台处理售后纠纷仍过度依赖消费者单方提供的静态图片证据；部分小额快速退款通道自动化程度高，缺少与物流信息、商品溯源数据、用户历史信用和行为模型的交叉核验。一些平台为压降投诉率，默认小额退款优先通过，无形中给欺诈行为留下空间。法律层面的适用难题继续削弱了震慑。2025年9月实施的《人工智能生成合成内容标识办法》虽要求AI生成内容添加标识，但对用于骗退、诈骗的AI假图缺乏更具针对性的治理安排。刑事层面，此类行为常因单笔金额较低低于立案标准；多次小额骗退能否累计计算、如何认定也缺少更清晰的规则，导致追责难度较大。法律人士指出，这类行为本质上属于虚构事实、骗取财物，但在现有框架下落地不易。更值得警惕的是，AI造假正从电商向更多行业外溢：商业竞争中出现AI伪造竞品质检不合格报告以实施诋毁的情况；公益筹款平台有人伪造重病病历骗取善款；保险领域也出现AI生成虚假医疗诊断和事故现场影像骗取理赔的案例。这表明，AI滥用已成为跨领域的系统性风险。应对挑战需要多方协同。监管执法上，公安、市场监管、网信等部门应加强联动，开展针对AI欺诈的专项整治，查办并公开通报典型案例，形成持续震慑。制度层面，可进一步明确“利用AI伪造证据骗取财物”的行为定性，完善多次小额欺诈的累计入刑规则，同时推动跨部门数据共享，打通电商、金融、公益等领域的线索流转与移送通道，提升联动处置效率。电商平台也需压实主体责任，升级风控与审核体系：建立更严格的图像真伪校验机制，引入与物流、支付等数据的交叉验证，对高风险账号进行重点监测。商家同样需要提高防范能力，完善发货记录、补强溯源信息，为可能发生的争议提供更完整的证据支撑。
售后本是消费信任的延伸，一旦被“假图”“骗退”反复撕裂，受损的不只是个别商家的账本，更是市场运行所依赖的规则与信用；面对新技术带来的新风险，唯有平台主动担责、监管协同发力、法治及时跟进、公众共同守护，才能让便利不被滥用，让创新更好服务于公平有序的市场环境。