“都掉皮了。”廣西玩具店店主林白盯著買家發來的玩偶照片，滿腹疑惑。照片上，粉色玩偶布滿“龜裂”和“銹跡”，可這破損痕跡怎么看都不自然。果不其然，AI檢測工具驗證了他的猜測——這是一張精心偽造的AI圖片。
這絕非孤例。就在剛剛過去的“雙11”退貨潮中，衣服被P上破洞、鞋子加上污漬、杯子出現裂痕的“證據”層出不窮。更有甚者，某外賣平臺商家收到的退款截圖中，捏著飲料瓶的手竟然長著六根手指！
這場“AI攻防戰”背后，隱藏著一個令人憂心的事實：技術革新與規則更新之間已經出現了斷層。
從消費者偽造商品瑕疵，到商家誘導上傳AI圖片消除差評，這些行為都已涉嫌欺詐。對此有專家直言不諱地指出：“消費者以AI圖騙取‘僅退款’，既違背誠實信用原則，構成民事欺詐，又可能觸犯行政法規，甚至涉嫌詐騙罪。”
然而，面對這些新型技術濫用行為，現有監管體系顯得有些力不從心。問題不僅在于現有技術難以精準識別AI生成的虛假內容，更在于相關法律法規尚未對AI偽造證據等行為作出明確界定。
規則的腳步聲，遠遠落后于技術前進的步伐。法學教授任超分析道：“民法典、電子商務法等大多是針對傳統消費糾紛制定的，對于AI偽造證據、誘騙發送AI圖片等新型行為，并未明確界定標準和處罰細則。”
這種滯后性帶來的直接后果就是監管盲區的形成。當買賣雙方在電商平臺展開“AI博弈”時，監管部門卻因缺乏明確執法依據而陷入“被動受理投訴”的困境。更復雜的是，這類問題橫跨市場監管、網信、公安等多個領域，缺乏協同機制使得監管難成合力。
面對這場由AI技術引發的“信任危機”，我們該如何應對？
規則的完善是首要之務。這就需要推動配套法律規則的精細化，明確AI生成內容在消費維權場景中的證據屬性、相關主體的溯源義務及認定標準。同時，要加大《人工智能生成合成內容標識辦法》等相關規定的執行力度，通過標準化的證據要求與技術化的溯源手段，保障買賣雙方的合法權益。
技術的問題，或許還需要用技術來解決。正如張韜律師提出“以AI管AI”的思路：平臺與監管部門需充分運用人工智能、大數據等技術，優化問題發現、分析與處理等全流程的處置能力。這不僅能實現對已發生違法違規行為的及時處置，更能提前預判潛在的風險隱患。
而在當前形勢下，建立多部門協同聯動執法機制顯得尤為迫切。我們可以借鑒一些地方的成功經驗——比如隴南市建成的行政執法監督指揮中心，通過“數據共享、分析研判、監測預警、聯動指揮”四大功能模塊，構建起覆蓋多級的執法監督網絡。這種“大數據+人工智能+行政執法監督+指揮中心”的現代執法監督新模式，或許正是我們應對AI技術濫用的有效路徑。
說到底，技術本身并無對錯，關鍵在于使用技術的人和管理技術的規則。在AI技術日新月異的今天，我們不能因噎廢食，但也不能放任自流。唯有在技術創新與制度創新之間找到平衡點，才能讓技術真正服務于人，而不是成為信任的掘墓人。
當我們在享受技術帶來的便利時，更應警惕其可能引發的信任危機。規則的完善、技術的賦能、部門的協同，這“三駕馬車”并駕齊驅，才能在這場AI引發的“信任博弈”中守住底線，讓買賣雙方都能在公平、透明的環境中各得其所。（大河網河聲評論員 劉純銀）
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