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      面對AI 營銷,消費者選擇“用魔法打敗魔法”

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      想象一下,你是一位電商賣家。某一日,收到了來自消費者的退款申請,下方附著一張產品破損的圖片,看起來異常真實。

      當你仔細觀察,卻發現了圖片右下方竟然還保留著沒有被消除的 AI 水印——原來這是一張由 AI 生成的“假圖”。

      然而,這個 AI 沒有騙過你,卻騙過了平臺。等回過神,后臺已經“悄然”通過了這個“僅退款”的申請。

      “AI 還能拿來這么用?”有人打開了思路。

      而這場鬧劇的創意原型,恰恰來自于商家自己。

      互聯網陷入欺詐“羅生門”

      從去年開始,淘寶等電商平臺上出現了部分用 AI 換臉或者 AI 生圖技術生成產品展示圖的商家,或者在評論區也明晃晃放著 AI 圖片。

      從買家秀到賣家秀,從賣家到買家,這場由 AI 技術引發的內容“照片”風暴,在此刻形成了一個閉環,不斷挑戰著品牌、消費者的信任底線。

      2019 年英劇《真相捕捉》中就曾警示過 AI 深度合成/生成技術的風險。僅僅幾年時間,影視劇橋段便融入現實。AI 技術的普及,尤其是 C 端應用的大規模推廣,讓 AI 生成內容成為一種“通用化”能力。

      電商商家先發現了 AI 降本增效的“奇用”。不少電商商家開始啟用 AI 模特、商品圖、視頻,提升運營效率。

      但與此同時,一些商家也開始投機取巧,用 AI 生成虛假的商品展示圖,誘騙下單,然而等消費者拿到手,才驚訝地發現貨不對版,“從材質到版型,哪兒哪兒都不一樣”。


      商家用 AI 換臉生成產品展示圖

      淘寶成為了第一個對 AI 假圖“開刀”的平臺。

      今年 3 月,淘寶出臺了關于 AI 假圖的約束措施,通過上線 AI 假圖識別模型,對一些商品材質或款式不符、商品效果失真或夸大效果、摳圖貼圖感明顯的圖片進行攔截。


      淘寶上線 AI 假圖治理

      盡管平臺及時采取措施,但發展至今,情況已有些失控。

      最近,網友發現外賣平臺上也有不少商家開始用 AI 生成虛假的門店和產品圖——顯著銳化的招牌,明亮寬敞的大堂,人頭攢動的顧客,預制菜一般的菜單展示圖......與 AI 圖片“呼應”的是,可能是現實場景中一處窄小的外賣取餐點。




      美團商家用AI偽造門店和產品圖

      據媒體報道,美團和餓了么方面均成立了專項小組進行治理。這邊平臺自身的問題還沒解決。那邊作為反擊,用戶也開始鉆平臺的漏洞,用 AI 圖片來自偽造售后證據 0 元購。而在一部分網友看來,這種雙向的詐騙,也不過是“用魔法打敗魔法”而已。

      在海外,AI 帶來的商業混亂也同步展開。一項第三方研究顯示,隨機抽取的 3 萬條亞馬遜評論中,有 5% 左右的美容產品評論是由 AI 撰寫完成,并且 93% 的 AI 評論都帶有“已購買”標記。

      而在 YouTube 等平臺上,一些偽造公眾人物對產品進行帶貨推廣,甚至詐騙的行為也引起了“公憤”。最為出名的莫過于,TikTok 上曾經出現過換臉 MrBeast(YouTube 上訂閱數最高的頻道)的帶貨廣告,還被他本人指摘出來。


      MrBeast被 AI 換臉偽造代言視頻

      具有諷刺意味的是,當類似的 AI 內容在平臺中泛濫之時,越來越多的平臺的審核員都已經變成 AI;盡管有人工審核的輔助,但是這種“既當裁判又當運動員”的情況,勢必使得未來的局勢愈發復雜。

      平臺規則追不上 AI 速度

      當 AI 生成內容如潮水般涌入商業場景,平臺的應對策略正呈現出戲劇性的兩極分化。

      在印度版“大眾點評”Zomato 上,因為平臺被 AI 生成的餐食圖片“入侵”,而收到大量顧客投訴。其首席執行官 Deepinder Goyal 不得不在 X 上表示,平臺將不接受任何 AI 生成的菜品圖片,同時該禁令也適用于平臺的營銷團隊。


      Zomato 在平臺上禁止 AI 圖片

      這種從源頭切斷虛假內容來源的“一刀切”政策,實屬無奈之舉。

      相較之下,Uber Eats 則選擇了另一條路徑,完全擁抱 AI。據了解,Uber Eats 擁有 150 多萬商家,為了幫助商家取得成功,平臺主動提供了包括快速提煉用戶反饋評論、自動補充菜單描述等 AI 工具,甚至于平臺會被判斷為構圖、光線不佳的評論返圖優化為更“佳”的圖片。


      Uber Eats為商家提供 AI 工具

      Uber Eats 認為,這可以幫助餐廳和用戶獲取最大的收益。

      兩種路徑看似對立,卻殊途同歸地指向一個核心問題:面對 AI 這把 “雙刃劍”,單純的“堵”或“疏”,都只是權宜之計。

      “坦白說,平臺做得還不夠。”在某快消品牌數字化負責人直言不諱,“不管是國外社媒還是國內大廠,雖有識別工具和舉報機制,但深度偽造內容越來越逼真,AI 檢測常有誤判;假內容傳播比處理快,跨平臺又沒統一規則,甚至連判定標準都是‘黑盒子’——我們希望平臺能統一標識規則、加快處理速度,公開判定流程,不然品牌只能自己扛下所有風險。

      回望互聯網發展的早期,盜版內容的泛濫也曾引發類似的治理困境。但彼時的破解之道相對清晰,通過版權法的完善、技術追蹤手段的升級,以及平臺對侵權行為的嚴厲追責,從而建立起對創作者良好的生態,刺激正版的良性循環。

      可 AI 生成內容的特殊性,讓這場治理戰役從一開始就更復雜,它不僅是技術對抗,更是對商業邏輯底層的挑戰。

      盜版時代的矛盾是所有權歸屬,而 AI 時代的矛盾是真實性邊界。更棘手的是,AI 造假的成本呈現指數級下降,而對應的溯源、核對等成本卻成倍上升,這也讓任何單一平臺的監管措施顯得力不從心。

      品牌的“真實”博弈

      在商業生態中,品牌是連接平臺與用戶的核心,因此品牌所承受的沖擊也遠比平臺治理困境更具體、深刻。

      這種沖擊首先體現在信任根基的脆弱性上。因為大多數 AI 虛假內容的源頭未必是品牌自身,更可能來自競品的惡意抹黑或匿名主體的攻擊。一張合成的圖片、一段偽造的視頻,高度逼真的細節,一下子就能擊穿用戶的信任。

      有時候,即便品牌辟謠,但澄清內容也遠遠滯后,且效果并一定能達到預期。

      某美妝品牌數字化負責人深有體會:“AI 圖片內容會讓消費者感覺不真實,有欺詐的嫌疑,所以目前我們所有 2C 的素材,一律禁止 AI 直接生成。”這種從內容生產端切斷風險的做法,正是品牌為守住信任底線做出的妥協。

      信任之外,品牌的運營精力也會被大量牽制。

      為規避 AI 虛假內容風險,品牌可能對全渠道進行“設防”,強化包括對 KOL/LOC 內容的謹慎審查,以及電商、社交平臺的排查,提升運營成本。

      相比顯性的危機,更致命卻隱蔽的是,AI 虛假內容對品牌數據源的污染......不真實的數據流入決策系統,可能導致品牌對市場趨勢、用戶偏好和產品方向產生誤判,造成長期戰略偏差。

      面對危機,品牌已經開始構筑全方位防線。某快消品牌數字化負責人向胖鯨透露了實操方案——技術上,用 AI 工具識別假視頻、假評論,給官方內容加“數字水印”;監控上,靠輿情系統實時盯梢微博、抖音等平臺的可疑內容;還通過官方藍 V 認證快速澄清謠言,同時明確員工 AI 使用范圍,并聯合平臺、第三方公司應對惡意攻擊。

      不過僅就眼前的危機來看,這種雙向詐騙式的 AI 魔法對轟,反倒會成為重構品牌與消費者關系的轉折點。

      “核心還是如何更好滿足消費者的需求和體驗”,某美妝品牌數字化負責人強調。

      從更長久的角度看,品牌、平臺、用戶與 AI 的關系不能也不會永遠停留在攻防戰中。AI 是一把雙刃劍,既可以制造虛假,也可以建立新秩序。

      當各方的核心不再是“如何幫助自己更快獲利”,而是“怎么能夠用 AI 建立起彼此更真實、強勁、堅固的信任關系”時,這樣或許能跳脫出“AI 向惡”的噩夢,進入一個多方共贏的商業新紀元。

      只有大家都“安全”了,每個品牌、每個用戶才能真正受益。

      本期作者:Hanna Zhou

      特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。

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