男子用AI伪造图片导致全县被拉黑，平台如何识别？

湖南衡山一名男子利用AI伪造水果腐烂图片申请“仅退款”，导致全县被电商平台列为高风险地区无法网购榴莲车厘子，这一事件揭示了电商平台在识别AI伪造证据方面面临的挑战与应对策略。

一、事件核心与平台困境

湖南衡山县男子谭某某在2025年10月至2026年1月期间，通过AI修图软件将完好榴莲、车厘子照片伪造出霉斑、腐烂痕迹，以此向电商平台申请“仅退款不退货”，四个月内累计下单100余笔，骗取60个金枕榴莲和5箱车厘子，涉案价值1.6万余元。其行为导致多家电商平台将衡山县列为异常订单高风险地区，全县居民一度无法网购相关水果。此案暴露出平台在售后审核环节对AI生成假图的识别盲区。

二、平台现有的识别机制

1. 大数据风控系统

平台通过监测订单数据发现异常：多个不同账号的售后订单收货地址、联系方式高度重合，且集中出现在同一区域。系统自动比对历史售后记录、支付账号、IP地址等维度，对高频、集中、模式化的退款申请触发预警。

2. 虚假图片识别技术

部分平台已引入AI图像鉴定工具，从物理逻辑和语义常识层面分析图片真实性。例如，检测图片中霉斑边缘是否模糊、光影是否与商品本体匹配、是否存在AI生成水印或像素异常。蚂蚁安全团队开发的“AI火眼金睛”已应用于支付、理赔等场景，能够识别经过篡改的视觉证据。

3. 人工复核与申诉纠错

对于高风险订单，平台会启动人工审核，要求买家提供多角度拍摄、带有时间戳或水印相机记录的图片，并核对发货视频、物流称重记录等凭证。商家亦可对可疑售后提出异议，申请平台介入核验。

三、识别手段的短板与改进方向

1. 当前短板

AI修图门槛极低，且伪造效果日益逼真，常规肉眼或简单算法难以区分。

部分平台审核机制过度依赖算法自动决策，缺乏人工干预，导致“秒批退款”纵容了恶意行为。

小额订单举证成本过高，商家往往放弃维权，使造假者得以积累经验并扩大作案规模。

2. 改进方向

升级检测技术：平台应持续训练AI鉴真模型，建立虚假图片特征库，对上传的售后图片进行实时真伪筛查。

强化异常预警：对同一收货地址、多账号关联下单、频繁发起仅退款等模式，设置更灵敏的触发条件并强制转入人工复核。

完善举证规则：要求消费者在申请仅退款时，使用平台内置水印相机或视频录制功能，确保证据采集的真实性。

建立信用档案：对多次被判定为恶意退款的用户，限制其仅退款权限，并纳入行业共享黑名单。

跨平台协作：各电商平台间共享高风险用户信息，防止一人多平台跨账号作案。

四、对商家与消费者的启示

商家：留存完整的发货视频、快递称重记录、包装封箱证据，对可疑售后坚决要求核验实物，必要时借助第三方AI鉴真工具或专业机构鉴定。

消费者：合法维权受保护，但伪造证据、恶意骗取退款属于违法行为，累计金额达到标准即构成诈骗罪。此案中谭某某因系累犯被从重判处有期徒刑一年并处罚金。

全社会：AI技术应当用于提升效率与创造力，而非成为钻营规则漏洞的“护身符”。

五、总结

技术治理技术是应对AI造假的关键路径。平台通过大数据风控、图像识别、人工复核等多层防线，能够有效压缩恶意退款空间。同时，法律层面的严惩和信用体系的完善，将共同构建诚信、健康的电商生态。