一张木桌裂缝的照片，竟要价 5314 英镑（约合人民币 5.16 万元）——Airbnb 房东用 AI 生成的假破损图索赔的闹剧，撕开了 AI 技术滥用的冰山一角。当造假从 “需要 PS 功底” 变成 “张嘴提需求”，从虚假商品图到恶意退款证据，从伪造消费场景到捏造损害事实，AI 正以 “零门槛” 的特性，让欺诈成本断崖式下跌，也让人与人之间的信任成本飙升，一场技术攻防战与信任重建战已然打响。

一、AI 造假狂欢：从 “精修” 到 “捏造”，欺诈手段全面升级

AI 生成技术的普及，彻底改写了欺诈的 “游戏规则”。过去需要专业技能的造假行为，如今只需简单输入文字指令就能完成，各类 “AI 骗术” 渗透到消费、住宿、电商等多个场景，呈现出 “低成本、高效率、高仿真” 的特点。

（一）消费欺诈：AI 成 “白嫖神器”，退款纠纷变 “技术对决”

在电商领域，AI 已成为部分人 “恶意退款” 的工具。有用户利用 AI 生成商品破损图 —— 将完好的榴莲 P 出腐烂痕迹、给崭新的衣物添加污渍，以此向商家索要 “仅退款”；更有甚者直接用 AI 生成 “快递丢失”“包装破损” 的虚假证据，连右下角的 AI 水印都来不及删除就提交申诉。此前网传 “设计公司员工用 ChatGPT 批量 P 烂榴莲图骗退款” 的段子，虽未完全证实，却折射出 AI 造假的泛滥趋势。

而商家为自证清白，不得不升级 “防御手段”：从最初要求拍照片，到如今必须提供连续视频，甚至需要实时拍摄 “拆箱 + 商品展示 + 损坏细节” 的完整流程。有商家透露，曾遇到买家发来的 “损坏视频” 中，物品扔着扔着突然 “长出第三只手”—— 正是 AI 视频生成中人物肢体衔接失误的破绽，才揭穿了骗局。

（二）场景伪造：AI 打造 “虚假繁荣”，误导消费决策

商家端的 AI 造假同样触目惊心。部分餐饮商家用 AI 生成 “门庭若市” 的门店图：热闹的食客、整洁的环境全是 AI 合成，实际到店却发现冷清破败；电商卖家则用 AI 制作商品宣传图，出现 “花生上树”“水果自动摆盘” 等违背常识的画面，甚至用 AI 美化残次品，误导消费者下单。更隐蔽的是，一些二手房东用 AI 修复房屋瑕疵，将漏水墙面、破损地板 P 成 “全新状态”，让租客陷入 “货不对板” 的纠纷。

（三）信任崩塌：从 “看图识物” 到 “万物皆可假”

最可怕的不是具体的欺诈行为，而是 AI 造假导致的 “信任崩塌”。当照片、视频这些曾经的 “铁证” 变得可随意生成，消费者不敢轻信商家的宣传图，商家不敢相信买家的退款证据，房东与租客互相猜忌、步步为营 —— 住民宿前要拍遍房间每个角落留证，收快递时需全程录像以防被诬陷，交易双方都被迫付出更高的 “信任成本”。

二、造假成本暴跌：AI 如何让 “作恶” 变得轻而易举？

AI 造假泛滥的核心原因，在于技术门槛的消失与工具的全民化。从专业软件到 “傻瓜式” 生成工具，技术的普及让 “作恶” 不再需要专业技能，只需一台手机、一个 APP 就能完成。

（一）工具平民化：零基础也能 “一键造假”

过去造假需掌握 Photoshop 的仿制图章、图层蒙版等功能，如今的 AI 生成工具彻底降低了门槛。用户只需上传一张原图，输入 “添加裂缝”“制造污渍”“生成人群” 等文字指令，AI 就能在几秒内完成造假。例如用 MidJourney 生成 “破损家具”，用 Stable Diffusion 修改商品状态，甚至有专门的 “AI 退款图生成器” 小程序，为恶意退款提供 “一站式服务”。

（二）成本趋零化：无需设备投入，时间成本可忽略

传统造假需要购买专业软件、学习技能，耗时数小时才能完成一张高仿真图片；而 AI 造假几乎零成本 —— 免费的在线生成工具随处可见，生成一张图片仅需几秒，批量制作也只需批量上传指令，时间成本微乎其微。这种 “零投入、高回报” 的特性，极大地刺激了投机者的作恶动机。

（三）技术仿真化：细节越来越逼真，识别难度陡增

随着 AI 模型的迭代，生成内容的仿真度越来越高。早期 AI 生成的图片常出现 “手指数量异常”“纹理模糊” 等破绽，而如今的 GPT-4V、MidJourney V6 等模型，能精准模拟光影、材质、细节，生成的 “破损痕迹”“污渍效果” 足以以假乱真。甚至有专业人士表示，若经过精细调整，AI 生成的图片连行业内人士都难以快速辨别。

三、攻防博弈：从平台监管到技术反制，这场仗难打在哪？

面对 AI 造假的泛滥，平台、监管部门、技术公司纷纷出手应对，但在 “道高一尺魔高一丈” 的博弈中，仍面临诸多挑战。

（一）平台监管：被动防御为主，难以全面覆盖

电商平台是最早应对 AI 造假的主体。淘宝、京东等平台已出台规定，禁止商家使用 AI 生成的商品主图，要求图片需 “真实反映商品原貌”，并通过人工审核、图片比对等方式排查虚假宣传。但对于 “买家恶意用 AI 造假退款”，平台却难以有效界定 —— 一方面，买家提交的 “证据” 看似真实，平台缺乏足够的技术能力逐一核验；另一方面，若过度严苛，又可能损害普通消费者的正当维权权益。

以 Airbnb 事件为例，平台最终能揭穿骗局，是因为房东提交的两张 “破损图” 裂缝不一致，属于 “低级失误”；若造假者精心调整细节，平台很可能难以察觉，最终导致租客无辜受损。

（二）技术反制：数字水印 VS 去水印工具，攻防升级

为从源头识别 AI 生成内容，国内外技术公司纷纷推出 “数字水印” 技术。谷歌的 SynthID 将水印植入图片的 “低频频谱域”，即使经过裁剪、调色也无法去除；Meta 的 Stable Signature 则为 AI 生成内容添加隐形标识，通过专用工具可检测真伪。我国即将实施的《人工智能生成合成内容标识办法》也明确要求，AI 生成的图片、视频需添加可识别的标识。

但反制技术很快遭遇挑战。开源工具 Unmarker 声称能在 5 分钟内破除几乎所有 AI 水印 —— 通过修改图片的频谱信息，无差别抹除水印痕迹。测试显示，它能完全消除谷歌上一代水印技术 HiDDeN，对 Meta 水印的破除率也达 79%。这意味着，技术反制始终滞后于造假手段，难以形成绝对壁垒。

（三）法律监管：界定难、追责难，惩戒力度不足

法律层面的应对同样面临困境。首先是 “界定难”：如何区分 “合理使用 AI 美化” 与 “恶意造假欺诈”，缺乏明确的标准；其次是 “追责难”：AI 造假者多为匿名操作，难以锁定真实身份，即使找到，也常以 “玩笑”“失误” 为由推脱责任；最后是 “惩戒轻”：目前针对 AI 造假的处罚多为 “封禁账号”“退回款项”，缺乏刑事追责案例，难以形成有效震慑。

四、破局之路：技术、监管、教育三位一体，重建信任底线

AI 造假带来的信任危机，本质是技术发展与规则滞后的矛盾。要破解这一困局，需技术反制、监管完善、公众教育协同发力，在鼓励技术创新的同时，守住 “不作恶” 的底线。

（一）技术层面：研发更可靠的溯源与识别技术

技术公司需加快研发 “不可篡改” 的 AI 内容溯源技术，例如将区块链与数字水印结合，为 AI 生成内容添加唯一的 “数字身份证”，实现 “全程可追溯”；同时，平台应与技术公司合作，将 AI 识别工具嵌入审核流程，自动检测疑似 AI 生成的图片、视频，提高造假识别效率。

（二）监管层面：完善法律体系，加大惩戒力度

需尽快出台针对 AI 造假的专项法律法规，明确 “恶意使用 AI 造假” 的法律定义与处罚标准，对涉及诈骗、敲诈勒索的行为追究刑事责任；同时，建立跨平台的 “造假者黑名单”，对多次造假的用户实施账号封禁、限制交易等联合惩戒，提高作恶成本。

（三）公众层面：提升媒介素养，建立理性认知

媒体与平台应加强公众教育，普及 “AI 造假的常见破绽”（如手指异常、光影不协调、水印残留等），帮助消费者提高辨别能力；同时，引导公众正确看待 AI 技术，既不盲目恐慌，也不滥用技术作恶，形成 “尊重真实、拒绝造假” 的社会共识。

结语：技术是工具，人心才是根本

一张差点骗走 5 万的 AI 假照片，看似是个例，实则是技术发展过程中的必然挑战。AI 本身并无善恶之分，关键在于使用者的心态 —— 它可以是提高效率的工具，也可以是作恶的帮凶。未来，随着技术的不断迭代，攻防博弈或许会持续升级，但只要技术、监管、公众形成合力，就能在技术进步与信任底线之间找到平衡，让 AI 真正服务于人类，而非摧毁人与人之间的信任基石。