□吴霞
据央广网报道，上海市杨浦区人民法院近日审理了一起利用AI技术敲诈勒索案件。被告人杨某某通过AI软件伪造医院（884301）诊断证明、收费单据，以“就餐致病”为名敲诈餐厅，累计非法获利2500元，最终被判处拘役四个月、缓刑四个月。记者调查发现，此类利用AI伪造图片恶意索赔的现象已涉及外卖、生鲜、数码小商品等多个品类，商家普遍面临鉴别困难、维权成本高的困境。一个原本用来提升效率的智能工具，正在被异化为零成本“碰瓷”的帮凶，这种新型造假手段正在撕扯商业信任的根基。
AI造假索赔之所以能屡屡得手，关键在于它精准踩中了商家经营的两处要害。一处是“成本权衡”的无奈。当索赔金额多在几百元时，商家计算的是申诉所耗费的时间精力与可能引发的差评降权，往往选择“破财免灾”。另一处是“证据鸿沟”的尴尬。传统肉眼鉴别在面对AI生成的高仿真图片时几乎失效，商家即便有发货录像，也难以在平台快速裁决机制中有效自证。这种技术落差，让恶意索赔变成了一门“低成本、高收益”的投机游戏（881275）。
更值得警惕的是，AI造假索赔正在从个别人的“灵机一动”向模式化、教程化的方向演变。杨某某供述称，其作案手法源于网上“急性肠胃炎”索赔帖子的启发。这意味着，若不加以遏制，AI造假索赔可能沿着“模仿效应”的路径扩散，形成技术作恶的破窗效应。当造假成本趋近于零，而收益预期清晰可见时，商业环境中好不容易建立起来的互信体系将面临严峻挑战。
面对这一新型治理难题，单纯依赖法律惩戒存在执行盲区。单次几百元的索赔金额往往难以达到诈骗罪“数额较大”的标准，而商家分散各地的特点也让跨平台取证难上加难。这就形成了一个治理夹缝：法律威慑力无法有效传导到每一个潜在作恶者，而商家在日常经营中又缺乏有效的即时防御手段。
一些平台正在尝试用技术对抗技术。部分外卖和电商平台已推出AI风控模型，通过分析用户行为特征、图片元数据、索赔频次等多维信息，对可疑订单进行自动标记和预警。这种“技术围栏”的思路值得肯定。但要真正构建起防护网，还需要解决两个关键问题：一是不同平台之间的数据壁垒导致恶意用户可以在各平台间“打游击”；二是识别算法本身的准确率需要在误伤正常用户和漏放恶意索赔之间找到平衡点。
更深层次的解决路径在于重塑维权成本的分担机制。当前，面对AI造假索赔，商家承担了绝大部分的举证责任和损失风险，而平台作为交易规则的制定者和利益分配者，应当在争议裁决中承担更积极的技术审查义务。如果平台能够建立“先行技术鉴定、再行责任判定”的机制，将AI图片鉴别的技术能力前置到争议处理流程中，就能有效切断“以假图换真钱”的操作链条。
AI造假索赔的本质，是技术红利被异化为作恶工具。我们治理的最终目标不是让技术因噎废食，而是让技术红利的分配更加公平，让工具服务于诚信者，而非成为投机者的帮凶。这需要法律惩戒、技术防御、平台治理、商家警觉形成合力，更需要整个社会对“利用技术作恶”保持零容忍的清醒认知。当造假成本真正高于其预期收益时，商业文明的信任基石才能得以守护。
