생성형 AI로 인한 가짜 이미지 환불 사기 확산 경고
전문가 해설
이번 기사는 생성형 AI를 악용한 ‘가짜 이미지 환불 사기’ 실태를 구체적 사례와 함께 고발하며, 디지털 경제 신뢰 기반이 흔들릴 수 있다는 경고를 던진다. 단건 금액은 수십~수백 위안에 불과하지만, 플랫폼의 자동화된 소액 환불 구조와 결합되면서 회색 산업사슬로 확산되고 있다는 점을 설득력 있게 짚었다.
기사의 강점은 현장성이다. 상하이 완구점, 후베이 생선 판매업자의 사례처럼 실제 피해를 입은 소상공인의 증언을 통해 문제의 현실성을 드러냈다. 특히 기자가 직접 3종의 생성형 AI 도구로 과일 사진을 변조해 1분 만에 ‘곰팡이·부패’ 이미지를 만들어낸 실험은 기술 악용의 난도를 낮추는 동시에, 육안으로 식별이 어렵다는 점을 강조해 경각심을 높인다. “광원 불일치”나 “경계선 흐림” 같은 감식 포인트를 제시한 것도 구체성을 더한다.
또한 단순한 개인 일탈이 아니라 ‘AI 환불 실전 강의(유료)’와 2차 가공 서비스가 등장한 구조적 문제로 확장해 분석한 점이 인상적이다. 소셜미디어에서 이를 ‘스마트한 소비’로 미화하는 분위기까지 지적하며, 도덕적 해이와 알고리즘 기반 신속 환불 제도의 허점을 연결했다. 플랫폼이 정태 이미지 증거에 과도하게 의존하고, 소액 분쟁은 자동 승인하는 관행이 결과적으로 사기를 용인하는 토양이 되고 있다는 비판은 설득력이 있다.
법·제도적 공백에 대한 문제 제기도 균형 잡혀 있다. 2025년 시행된 ‘AI 생성합성 콘텐츠 표시 방법’이 표시 의무를 규정했지만, 사기 목적의 위조 이미지에 대한 실효적 대응 장치는 부족하다는 점, 소액 반복 사기의 누적 처벌 기준이 모호하다는 점을 짚었다. 변호사의 견해를 인용해 이를 ‘신형 사기’로 규정한 것은 법적 성격을 명확히 하는 데 기여한다. 더 나아가 보험·공익 모금·기업 경쟁 영역으로의 확산 가능성을 제시해 문제의 파급 범위를 넓혔다.
대안 제시 역시 비교적 구체적이다. 공안·시장감독·망신 부문의 합동 단속, 누적 소액 사기의 형사 처벌 기준 마련, 플랫폼의 교차 검증 시스템 강화, 연속 영상 증거 요구, 블랙리스트 데이터베이스 구축 등은 실행 가능성을 갖춘 제안들이다. 기술적 대응과 제도 개선, 이용자 교육을 병행해야 한다는 점도 타당하다.
다만 아쉬운 점은 통계적 규모나 피해 총액 등 정량 데이터가 부족해 문제의 전반적 심각성을 가늠하기 어렵다는 점이다. 또한 소비자 권익 보호와의 균형 문제, 플랫폼의 과도한 증거 요구가 정상적 환불까지 위축시킬 가능성에 대한 논의는 상대적으로 적다. 향후에는 오탐·과잉 규제 위험까지 함께 다룬다면 더욱 입체적인 분석이 될 것이다.
기사의 강점은 현장성이다. 상하이 완구점, 후베이 생선 판매업자의 사례처럼 실제 피해를 입은 소상공인의 증언을 통해 문제의 현실성을 드러냈다. 특히 기자가 직접 3종의 생성형 AI 도구로 과일 사진을 변조해 1분 만에 ‘곰팡이·부패’ 이미지를 만들어낸 실험은 기술 악용의 난도를 낮추는 동시에, 육안으로 식별이 어렵다는 점을 강조해 경각심을 높인다. “광원 불일치”나 “경계선 흐림” 같은 감식 포인트를 제시한 것도 구체성을 더한다.
또한 단순한 개인 일탈이 아니라 ‘AI 환불 실전 강의(유료)’와 2차 가공 서비스가 등장한 구조적 문제로 확장해 분석한 점이 인상적이다. 소셜미디어에서 이를 ‘스마트한 소비’로 미화하는 분위기까지 지적하며, 도덕적 해이와 알고리즘 기반 신속 환불 제도의 허점을 연결했다. 플랫폼이 정태 이미지 증거에 과도하게 의존하고, 소액 분쟁은 자동 승인하는 관행이 결과적으로 사기를 용인하는 토양이 되고 있다는 비판은 설득력이 있다.
법·제도적 공백에 대한 문제 제기도 균형 잡혀 있다. 2025년 시행된 ‘AI 생성합성 콘텐츠 표시 방법’이 표시 의무를 규정했지만, 사기 목적의 위조 이미지에 대한 실효적 대응 장치는 부족하다는 점, 소액 반복 사기의 누적 처벌 기준이 모호하다는 점을 짚었다. 변호사의 견해를 인용해 이를 ‘신형 사기’로 규정한 것은 법적 성격을 명확히 하는 데 기여한다. 더 나아가 보험·공익 모금·기업 경쟁 영역으로의 확산 가능성을 제시해 문제의 파급 범위를 넓혔다.
대안 제시 역시 비교적 구체적이다. 공안·시장감독·망신 부문의 합동 단속, 누적 소액 사기의 형사 처벌 기준 마련, 플랫폼의 교차 검증 시스템 강화, 연속 영상 증거 요구, 블랙리스트 데이터베이스 구축 등은 실행 가능성을 갖춘 제안들이다. 기술적 대응과 제도 개선, 이용자 교육을 병행해야 한다는 점도 타당하다.
다만 아쉬운 점은 통계적 규모나 피해 총액 등 정량 데이터가 부족해 문제의 전반적 심각성을 가늠하기 어렵다는 점이다. 또한 소비자 권익 보호와의 균형 문제, 플랫폼의 과도한 증거 요구가 정상적 환불까지 위축시킬 가능성에 대한 논의는 상대적으로 적다. 향후에는 오탐·과잉 규제 위험까지 함께 다룬다면 더욱 입체적인 분석이 될 것이다.
요약
中國 전자상거래 플랫폼에 AI假图骗退款事件 발생, 소비자는 AI 도구를 사용하여 가짜 상품사진을 생성하고 quality 문제로退款을 요구. 이에 따라 상업플랫폼이 가짜 사진을 인식하지 못해 피해를 보는 경우도 생기고,监管 기관의 역할도 문제시 됨.
人民日报记者 吴储岐
近期，全国多地电商平台出现“AI假图骗退款”事件：消费者利用生成式AI工具快速制作商品“破损”“变质”“污损”等虚假瑕疵图像，以“质量问题”为由申请“仅退款”。此类行为单笔涉案金额为几十至数百元，看似不大，却已形成灰色产业链，轻则伤害商户利益，重则侵蚀数字经济信任根基。
近日，上海某玩偶店主向记者展示了一份消费者提交的“商品污渍图”，经专业工具检测，存在边缘模糊、光影逻辑矛盾等问题，但平台仍裁定退款50元。而湖北某生鲜商家则遭遇了“高仿式造假”：消费者提交的香蕉腐坏图与商家发货存档照的背景、摆放角度完全一致，32元订单却被以退款不退货处理。
与此同时，网络平台已出现“AI‘仅退款’实战课（售价288元）”“假图二次优化”等付费服务，宣称“单账号月入千元”，教程包含“光影匹配技巧”“多角度瑕疵生成”等进阶内容。在社交平台上，部分用户将违法行为美化为“薅羊毛智慧”，诱导普通消费者参与。
记者实测了3款主流生成式AI工具，发送了一张桃子照片，输入指令1分钟后，一张表皮布满深浅不一的褐色霉斑、果蒂处呈现局部软烂凹陷的假图即生成，肉眼难辨真伪。
3款生成式AI工具的呈现效果略有不同，但都能达到以假乱真的程度。若想对假图进行细节上的微调，还可以和AI工具再次对话，比如增加果面磕碰痕迹等，工具在1分钟内即可完成优化。部分软件工具还提供了“电商售后专用模板”，可对AI生成图进行二次光影处理、去除原图商品水印、添加物流包装背景元素等，精准生成符合平台审核场景的假图。
相对于AI生成技术快速发展，检测鉴别技术普及慢、成本高。尽管已有AI内容检测工具，但准确率较低，特别是对经过二次处理的深度伪造图像的识别能力不足。第三方专业鉴定费用高，远超小额订单金额，多数遭遇AI造假的中小商家觉得不值当，放弃检测。
AI造假泛滥的背后是平台管理机制滞后，为欺诈行为滋生提供了土壤。有业内人士表示，当前，主要电商平台在处理售后纠纷时，仍过于依赖消费者单方提供的静态图片证据。部分平台设置的“小额快速退款通道”自动化程度高，缺乏与物流信息、商品溯源数据、用户历史信用及行为模型的交叉验证机制。有些平台为了降低投诉率，默认“小额退款优先通过”，客观上纵容造假行为。
此外，监管衔接与法律规制也存在滞后。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生成内容添加显式标识和隐式标识，但针对诈骗用途AI假图缺乏专项治理措施，且隐式标识技术验证门槛高，商家、平台难以实操。而在法律层面，此类行为多因单笔金额较低，低于刑事立案标准，震慑力度有限；多次小额骗退累计计算缺乏明确规定，难以追究刑事责任。广东国鼎律师事务所律师何生廷认为，此类行为本质是新型诈骗，符合虚构事实、骗取财物的构成要件。
更令人担忧的是，AI造假正在从电商向更多领域渗透：商业竞争中出现AI伪造竞品质检不合格报告进行诋毁的情况，公益筹款平台有人伪造大病病历骗取善款，保险领域则出现AI生成虚假医疗诊断报告、事故现场影像骗取理赔的案例……
中国商业联合会直播电商工作委员会副会长曹磊表示，AI技术滥用为消费市场带来了新挑战，需要监管部门划定底线、平台织密防护网、商家提升自卫能力。在监管执法方面，建议公安、市场监管、网信等部门协调联动，开展AI技术欺诈专项整治，查办并公开通报一批典型案例；完善法律制度，明确“利用AI伪造证据骗取财物”的行为定性，建立“多次小额欺诈累计计算”入刑机制；建立跨部门数据共享平台，打通电商、金融、公益等领域的欺诈线索移送通道，实现“一处查处、全域管控”。
“平台还需切实压实主体责任，升级技术防控与审核体系。要求电商、保险、众筹等涉及图像证据审核的平台，分阶段、分类型推进技术防控升级，针对高频申请、异常时段交易、高风险品类等订单，要求消费者补充带时间戳、无剪辑的连续视频证据，与物流轨迹、商品溯源数据交叉核验。”曹磊说，此外，行业协会也可牵头建立跨平台“恶意欺诈用户”黑名单数据库，明确正当维权与技术欺诈的边界；通过主流媒体、网络平台发布警示案例，解读相关法律后果。
近期，全国多地电商平台出现“AI假图骗退款”事件：消费者利用生成式AI工具快速制作商品“破损”“变质”“污损”等虚假瑕疵图像，以“质量问题”为由申请“仅退款”。此类行为单笔涉案金额为几十至数百元，看似不大，却已形成灰色产业链，轻则伤害商户利益，重则侵蚀数字经济信任根基。
近日，上海某玩偶店主向记者展示了一份消费者提交的“商品污渍图”，经专业工具检测，存在边缘模糊、光影逻辑矛盾等问题，但平台仍裁定退款50元。而湖北某生鲜商家则遭遇了“高仿式造假”：消费者提交的香蕉腐坏图与商家发货存档照的背景、摆放角度完全一致，32元订单却被以退款不退货处理。
与此同时，网络平台已出现“AI‘仅退款’实战课（售价288元）”“假图二次优化”等付费服务，宣称“单账号月入千元”，教程包含“光影匹配技巧”“多角度瑕疵生成”等进阶内容。在社交平台上，部分用户将违法行为美化为“薅羊毛智慧”，诱导普通消费者参与。
记者实测了3款主流生成式AI工具，发送了一张桃子照片，输入指令1分钟后，一张表皮布满深浅不一的褐色霉斑、果蒂处呈现局部软烂凹陷的假图即生成，肉眼难辨真伪。
3款生成式AI工具的呈现效果略有不同，但都能达到以假乱真的程度。若想对假图进行细节上的微调，还可以和AI工具再次对话，比如增加果面磕碰痕迹等，工具在1分钟内即可完成优化。部分软件工具还提供了“电商售后专用模板”，可对AI生成图进行二次光影处理、去除原图商品水印、添加物流包装背景元素等，精准生成符合平台审核场景的假图。
相对于AI生成技术快速发展，检测鉴别技术普及慢、成本高。尽管已有AI内容检测工具，但准确率较低，特别是对经过二次处理的深度伪造图像的识别能力不足。第三方专业鉴定费用高，远超小额订单金额，多数遭遇AI造假的中小商家觉得不值当，放弃检测。
AI造假泛滥的背后是平台管理机制滞后，为欺诈行为滋生提供了土壤。有业内人士表示，当前，主要电商平台在处理售后纠纷时，仍过于依赖消费者单方提供的静态图片证据。部分平台设置的“小额快速退款通道”自动化程度高，缺乏与物流信息、商品溯源数据、用户历史信用及行为模型的交叉验证机制。有些平台为了降低投诉率，默认“小额退款优先通过”，客观上纵容造假行为。
此外，监管衔接与法律规制也存在滞后。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生成内容添加显式标识和隐式标识，但针对诈骗用途AI假图缺乏专项治理措施，且隐式标识技术验证门槛高，商家、平台难以实操。而在法律层面，此类行为多因单笔金额较低，低于刑事立案标准，震慑力度有限；多次小额骗退累计计算缺乏明确规定，难以追究刑事责任。广东国鼎律师事务所律师何生廷认为，此类行为本质是新型诈骗，符合虚构事实、骗取财物的构成要件。
更令人担忧的是，AI造假正在从电商向更多领域渗透：商业竞争中出现AI伪造竞品质检不合格报告进行诋毁的情况，公益筹款平台有人伪造大病病历骗取善款，保险领域则出现AI生成虚假医疗诊断报告、事故现场影像骗取理赔的案例……
中国商业联合会直播电商工作委员会副会长曹磊表示，AI技术滥用为消费市场带来了新挑战，需要监管部门划定底线、平台织密防护网、商家提升自卫能力。在监管执法方面，建议公安、市场监管、网信等部门协调联动，开展AI技术欺诈专项整治，查办并公开通报一批典型案例；完善法律制度，明确“利用AI伪造证据骗取财物”的行为定性，建立“多次小额欺诈累计计算”入刑机制；建立跨部门数据共享平台，打通电商、金融、公益等领域的欺诈线索移送通道，实现“一处查处、全域管控”。
“平台还需切实压实主体责任，升级技术防控与审核体系。要求电商、保险、众筹等涉及图像证据审核的平台，分阶段、分类型推进技术防控升级，针对高频申请、异常时段交易、高风险品类等订单，要求消费者补充带时间戳、无剪辑的连续视频证据，与物流轨迹、商品溯源数据交叉核验。”曹磊说，此外，行业协会也可牵头建立跨平台“恶意欺诈用户”黑名单数据库，明确正当维权与技术欺诈的边界；通过主流媒体、网络平台发布警示案例，解读相关法律后果。