1. 引言
人工智能生成内容(AIGC)技术的崛起标志着数字内容生产进入全新阶段。2022年以来，GPT、SORA、DEEPSEEK等大模型相继推出，将AIGC推向新高潮，也在舆论中引发了一系列“主体性焦虑”。在电商领域，这种变革尤为显著，AIGC技术正以“加速器”的姿态重塑电商生态，为卖家提供从产品设计到供应链管理的全链条赋能。AIGC在电子商务中的首要价值，在于把“内容生产”从线性任务变成指数级引擎。
AIGC技术在电商内容生产中的应用，使得传统需要数周甚至数月的创意周期被压缩至数天，大幅提升了研发效率。这种变革不仅影响了内容生产的效率，更重新定义了“创作”本身的边界与内涵。随着技术的发展，我们不得不面对一个核心问题：在电商内容生产领域，人类创作者的主体性价值边界在哪里？如何构建合理的人机协同路径？
本文旨在深入探讨AIGC在电商内容生产中的应用现状、人类主体性的价值边界以及未来协同发展的可能路径，为电商行业的可持续发展提供理论支持和实践指导。
2. AIGC重塑电商内容生产范式
AIGC技术的快速发展正在从根本上改变电商内容生产的传统模式，见表1。这种变革不仅体现在生产效率的提升，更在于整个内容创作范式的重构。
2.1. 技术演进与市场背景
AIGC技术在电商领域的应用爆发源于多模态大模型技术的成熟。2025年，字节跳动推出的SEEDREAM4.0与小云雀AI的结合，显著降低了AI图像生成与编辑的门槛，使中国用户能够以更低成本进入创作领域。这种技术普及让过去只有大型企业才能具备的数据分析与内容创作能力，得以赋能给广大中小商家。
在电商内容生产中，AIGC有其得天独厚的优势。传统内容生产需要经历摄影、文案、翻译、排版四个环节，而通过多模态生成模型，SKU的图文描述可在分钟级完成，且风格可按品牌DNA微调，提升了生产效率；AIGC实现了“边际内容成本趋近于零”，使长尾商品第一次获得与爆款同等的展示权，从而重构流量分配逻辑；AIGC也能够依据用户停留时长、情绪识别与语义反馈进行毫秒级调整，实现真正意义上的个性化内容推荐。
2.2. AIGC驱动的范式转型
AIGC技术正在推动电商内容生产从“人找货”向“货找人”模式转变。百度推出的“搜推联动”模式体现了这一趋势，通过将搜索框定位为用户意图表达的入口，利用AI深度理解用户需求，并联动推荐系统实现“即搜即购”。这种模式的核心在于将搜索结果转化为一个带货场景，显著提升了用户体验和转化率。
Table 1. Comparison between traditional content production and AIGC-driven content production
表1. 传统内容生产与AIGC驱动内容生产的对比
维度 |
传统内容生产 |
AIGC驱动内容生产 |
生产周期 |
数天至数周 |
分钟至数小时 |
成本结构 |
高固定成本，规模不经济 |
低边际成本，规模经济 |
个性化程度 |
有限个性化，标准化输出 |
高度个性化，动态调整 |
参与主体 |
专业创作者主导 |
人机协同创作 |
迭代能力 |
缓慢，需要人工重新制作 |
实时，可自动调整优化 |
3. AIGC在电商内容生产的多维应用场景
AIGC技术在电商领域的应用呈现出丰富多样的形态，从视觉内容生成到文本创作，从智能营销到数据驱动决策，其影响力正在渗透到电商内容生产的各个环节，见表2。
3.1. 视觉内容生成
视觉内容是电商转化的核心要素之一，AIGC在此领域展现出强大能力。字节跳动的SEEDREAM4.0结合小云雀AI，能够实现智能海报生成、产品图优化和场景化设计等多种功能。例如，通过上传苹果发布会海报作为参考图，只需简单提示词“将画面中央的数字改为1、2、3”，系统便能立即生成多组效果图。
更为令人印象深刻的是，AIGC能够保持品牌设计元素的一致性同时进行创意延伸。测试者尝试将北极狐书包替换苹果海报中的数字，并更改品牌文字，系统不仅精准替换了主体元素，还在标题背后的书包组图上自动叠加了一层渐变阴影，保证整体协调。这种多模态上下文理解能力，使得AIGC在复杂电商场景中表现出色。
在商品图像优化方面，AIGC同样展现出显著价值[1]。例如，对于透明罐装坚果的电商图片，AIGC能够在不改变容器和贴纸的情况下，替换内容物并相应修改贴纸上的文字。这种一致性保持能力对于电商平台需要大量变体图片的场景极为有用。
3.2. 文本创作与多语言适配
AIGC在电商文案创作领域同样表现出色。蝉妈妈AI提供的“仿写爆款”功能，能够帮助商家快速复用成功案例，大幅降低内容创作门槛。百度的AIGC工具可以帮助商家快速生成商品描述、营销文案和视频脚本，显著降低了创作难度和成本。
在多语言适配方面，AIGC技术展现出显著优势。阿里国际站应用数字人主播，利用AI生成多语言口播和短视频，突破了传统语言障碍。这种能力对于跨境电商尤为宝贵，使得中小商家也能轻松触达全球市场。
3.3. 智能营销与推荐系统
AIGC正在重构电商营销的逻辑。传统的推荐系统依赖于“结果匹配”，而AIGC则将其升级为“情境共创”。实时生成的短视频脚本、直播话术、甚至3D互动场景，可以依据用户停留时长、情绪识别与语义反馈进行毫秒级调整。例如某电商平台优惠券系统，基于用户行为(搜索/浏览/购买记录)，AI生成个性化引导元素，使得优惠券点击率提升40%，转化率提高25%。因为它把“人找货”变成了“货在演人”。
数字人直播是AIGC在电商领域的又一重要应用[2]。百度的数字人技术实现了“多模态融合”，可以7 × 24小时在线直播带货，降低了主播成本，提高了效率。这种技术尤其适合中小商家，使他们能够以较低成本实现全天候营销覆盖。
3.4. 数据驱动与消费洞察
AIGC在数据分析与消费洞察方面同样展现出强大能力。蝉妈妈AI通过“独家电商数据库 + AI大语言模型”的深度融合技术，为电商从业者提供数据分析和内容创作支持。其“截屏问数”功能允许商家只需截取数据图表发起提问，系统便能实时生成易懂的运营解读。
Table 2. Main application scenarios and effects of AIGC in e-commerce content production
表2. AIGC在电商内容生产中的主要应用场景及效果
应用场景 |
具体应用 |
效果体现 |
案例 |
视觉内容生成 |
智能海报生成、产品图优化、场景化设计 |
分钟级生成，
保持品牌一致性 |
北极狐书包替换苹果海报
(十字路口Crossing，
微信公众号) |
文本创作 |
商品描述、营销文案、
多语言适配 |
降低创作门槛，
突破语言障碍 |
阿里国际站数字人主播(CSDN博客) |
智能营销 |
动态详情页、数字人直播、
个性化推荐 |
转化率提高25% |
某电商平台优惠券系统
(猪八戒官方网站) |
数据驱动 |
消费洞察、趋势分析、
运营解读 |
实时数据分析，
降低决策门槛 |
蝉妈妈AI截屏问数功能
(蝉妈妈官博) |
4. AIGC应用的伦理风险与信任挑战
随着AIGC在电商领域的广泛应用，一系列伦理风险和信任挑战也随之浮现。这些挑战不仅关系到商业实践的规范性，更触及了电商生态的可持续发展基础，见表3。
4.1. 虚假内容与数字欺诈
AIGC技术的普及导致电商平台面临虚假内容的泛滥。一些商家开始使用AI生成虚假的商品展示图，诱骗消费者下单。消费者收到商品后，才发现“从材质到版型，哪儿哪儿都不一样”。更为严重的是，这种技术正在被消费者反向利用，有人开始使用AI生成虚假的产品破损图片，申请“仅退款”服务[3]。
这种双向欺诈形成了典型的“魔法打败魔法”场景，凸显了AIGC技术对电商信任生态的冲击。当AI生成的虚假内容在平台中泛滥，而平台的审核员也逐渐变成AI时，局势变得愈发复杂。这种既当裁判又当运动员的情况，使得信任机制面临前所未有的挑战。
4.2. 数字人伦理与监管困境
在电商直播中，AI数字人商务应用则引发了新的伦理问题。有的商家利用AI技术打造数字人人设，如“成功女企业家”“单亲妈妈”“带娃宝妈”等，利用特定人群的同理心直播带货。在保健品、药品、化妆品、医疗辅助器械“三品一械”领域，精心打造的数字人面向老年人、学生等辨别能力弱的群体，大肆夸大产品功效，快速敛财。
更令人担忧的是，有商家将名人明星换脸为数字人“平替”。2024年以来，“AI换脸杨幂”直播卖化妆品、“AI古天乐”代言游戏等AI数字人仿冒名人话题频频登上热搜。面对这些挑战，监管体系显得力不从心。利用AI仿冒他人形象直播带货或从事其他违法经营行为，违反了广告法、个人信息保护法等多部法律法规，但当前最大的难点不是“无法可依”，而是“有法难依”。AI数字人虚假营销涉及技术提供方、内容生成者、直播平台、商家等多方，现有法律未明确各方责任划分，导致在实际执法过程中难以准确适用法律[4]。
4.3. 数据污染与决策风险
AIGC生成的虚假内容可能导致品牌数据源被污染，进而影响企业决策。不真实的数据流入决策系统，可能导致品牌对市场趋势、用户偏好和产品方向产生误判，造成长期战略偏差。这种风险比直接的虚假营销更为隐蔽，但也更为致命。
某美妆品牌数字化负责人指出：“AI图片内容会让消费者感觉不真实，有欺诈的嫌疑，所以目前我们所有2C的素材，一律禁止AI直接生成。”这种规避措施反映了品牌对AIGC内容风险的担忧，同时也意味着企业可能无法充分利用AIGC技术的优势。
Table 3. Main ethical risks and governance challenges of AIGC in e-commerce application
表3. AIGC在电商应用中的主要伦理风险与治理挑战
风险类型 |
表现形式 |
潜在危害 |
治理挑战 |
虚假内容 |
虚假商品图、伪造售后证据 |
消费者信任受损，平台生态恶化 |
双向欺诈难以检测 |
数字人欺诈 |
仿冒名人、虚构人设 |
消费者被误导，特别是弱势群体 |
多方责任难以划分 |
版权争议 |
AI生成内容版权归属不明确 |
原创性受到质疑，法律纠纷增多 |
现有法律适用困难 |
数据污染 |
虚假内容影响数据分析 |
企业决策偏差，战略方向错误 |
隐蔽性强，难以识别 |
5. 人类主体性的价值边界：电商内容生产中不可替代的核心价值
探讨人类主体性在电商内容生产中的价值边界，在现在AIGC技术迅猛发展的背景下变得尤为重要[5]。人类创作者在某些领域展现出的独特价值，仍然是AIGC技术无法完全替代的。
5.1. 审美判断与文化洞察
虽然说AIGC能够生成视觉上吸引人的内容，但在审美判断和文化洞察方面，人类仍然具有不可替代的作用。人类创作者能够理解不同文化背景下的细微差异，把握品牌文化的深层内涵，这些是AIGC难以完全掌握的。例如，在化妆品礼盒设计场景中，人类设计师能够更好地理解节日文化内涵和品牌调性，创造出更具情感共鸣的设计。
人类审美判断的价值在AIGC时代不仅没有减弱，反而更加重要。当AIGC能够快速生成大量设计选项时，人类的选择和判断能力成为决定最终质量的关键。虽然AIGC能够快速生成多种设计，但在细节处理上仍可能出现“幻觉”，如字体颜色和拼写错误等。这些细节需要人类进行最终审核和调整。
5.2. 情感连接与共情能力
人类的情感连接和共情能力是AIGC难以复制的核心价值。在电商内容创作中，真正打动消费者的往往是那些能够引发情感共鸣的内容。人类创作者能够基于自身经验和情感理解，创作出具有温度和人性的内容，这是AIGC难以企及的。
在电商直播领域，虽然数字人能够模拟人类主播的外貌和语言，但其情感表达和互动能力仍然有限。人类主播能够根据观众实时反馈调整话术和表情，建立真实的情感连接，这种能力对于提升消费者信任和购买意愿至关重要。某美妆品牌数字化负责人强调：“核心还是如何更好满足消费者的需求和体验”，这种消费者中心的思维方式是人类创作者的重要优势。
5.3. 伦理判断与责任意识
人类的伦理判断和责任意识是AIGC系统难以具备的核心能力。在电商内容生产中，经常需要面对各种伦理抉择，如如何平衡营销效果与真实性，如何处理文化敏感问题等。这些抉择需要复杂的价值判断，而目前的AIGC系统缺乏这种道德推理能力。
面对AI技术带来的挑战，当务之急是要从法律层面补齐监管漏洞，明确AI生成内容的法律性质和责任归属。但除了法律规范外，人类主体的伦理意识和责任感仍是确保电商内容健康发展的关键。品牌方需要建立明确的AI使用规范，体现了人类主体在伦理决策中的重要性。
5.4. 创意领导与战略思维
人类在创意领导和战略思维方面具有不可替代的价值。虽然AIGC能够生成大量内容变体，但整体创意方向和战略规划仍然需要人类主导。人类创作者能够基于品牌长期价值和市场定位，制定内容战略，而AIGC更多是执行工具，见表4。
AI的核心价值在于通过数据驱动实现精准决策，帮助卖家在激烈的市场竞争中抢占先机。但最终的战略决策仍然需要人类判断。例如，品牌通过AI工具分析用户评论中的高频需求，快速迭代出符合市场偏好的新品，上市后销量增长。在这一过程中，AI提供了数据支持，但产品定位和营销策略仍然需要人类决策。
Table 4. Collaborative division of labor between human beings and AIGC in e-commerce content production
表4. 电商内容生产中人类与AIGC的协同分工
能力类型 |
人类优势 |
AIGC优势 |
协同方式 |
审美判断 |
文化洞察，品牌理解，
细节把控 |
快速生成，多样变体，
风格模仿 |
人类指导方向，AIGC生成
选项，人类最终选择 |
情感连接 |
情感共鸣，人性温度，
真实互动 |
不限时空，持续工作，
一致性保持 |
人类负责核心互动，
AIGC处理常规任务 |
伦理决策 |
价值判断，道德考量，
责任承担 |
数据驱动，无偏见，
符合规则 |
人类设定伦理框架，
AIGC在框架内运作 |
战略思维 |
长远规划，创新突破，
风险判断 |
数据分析，模式识别，
预测趋势 |
人类制定战略，
AIGC提供数据支持 |
6. 人机协同的路径与未来展望
6.1. 构建人机协同的框架设计
有效的人机协同框架应该充分发挥人类和AIGC各自的优势，实现效率与质量的最优平衡。首先，需要明确人类和AIGC在内容生产流程中的角色定位。人类应该专注于创意导向、战略规划和伦理监督等高级任务，而AIGC则可以负责内容生成、初步优化和多样化测试等基础工作[6]。
例如，在服装电商行业，AI数字技术正通过数据挖掘、视觉算法和个性化推荐，提升关联销售水平。一些平台推出AI搭配和AI试衣间，用户在平台内创建虚拟形象后，AI就会帮助顾客生成多种穿搭方案，直接链接到关联商品。在这种应用中，人类设计师负责确定整体风格方向和审美标准，而AIGC则负责生成个性化推荐方案[7]。
其次，需要建立完善的质量控制机制。人类专家应该对AIGC生成的内容进行最终审核和调整，确保内容质量和真实性。某美妆品牌数字化负责人向胖鲸透露了实操方案——技术上，用AI工具识别假视频、假评论，给官方内容加“数字水印”；监控上，靠舆情系统实时盯梢微博、抖音等平台的可疑内容。这种人类监督下的AIGC应用模式值得借鉴。
6.2. AI素养培育与人才转型
随着AIGC技术在电商领域的广泛应用，培育AI素养成为从业人员的重要任务。电商从业者需要学习如何有效利用AIGC工具，同时保持批判性思维和创造性能力。平台和企业应该提供相关培训，帮助员工适应人机协同的新工作模式。
蝉妈妈AI通过“对话交互 + 多智能体”的框架结构，降低了电商数据分析的门槛。这种用户友好的设计使得中小商家也能轻松利用高级AI功能，体现了AI普惠的发展方向。未来，类似的工具应该进一步加强用户体验设计，降低技术使用门槛。
同时，教育机构需要调整电商人才培养方案，增加AI技术应用、数据分析和伦理决策等内容，培养适应人机协同环境的新型人才。盛玉华建议加强对消费者的AI素养宣传教育，提升其认知能力。这种素养教育不仅针对从业者，也应该面向广大消费者，帮助他们识别AI生成内容，做出明智决策。
6.3. 技术创新与监管机制协同发展
技术创新与监管机制需要协同发展，才能确保AIGC在电商领域的健康发展。一方面，需要继续推进AIGC技术进步，提高生成内容的质量和可靠性；另一方面，需要建立相应的监管机制，防范技术滥用。
在技术层面，区块链水印、可验证生成日志与对抗式检测模型等技术正在发展，让每一张AI图片、每一段AI回复都可溯源。平台若把“生成透明”做成新型信用货币，就能在监管与舆论双重高压下，建立下一代信任基础设施。
在监管层面，需要明确AI生成内容的法律性质和责任归属。盛玉华建议，首先要明确AI生成内容的法律性质和责任归属，厘清技术提供方、内容提供者、平台、商家等多方主体的责任边界，提高法律可操作性。此外，需要建立跨平台协同机制，形成统一的AI内容标识和审核标准。
6.4. 面向未来的生态重构
AIGC技术的发展正在重构电商内容生产的生态系统。未来，电商内容生产将更加多元化、个性化和实时化。AIGC不会终结电商，而会把它推向“超个人化”时代：每个用户看到的不是店铺，而是为自己实时编排的舞台剧。
在这种生态中，品牌、平台和消费者需要建立新型关系。品牌需要更加注重真实性和社会责任，通过透明化操作赢得消费者信任。平台需要平衡技术创新与生态健康，建立合理的规则和激励机制。消费者则需要提升AI素养，学会在AIGC环境中做出明智决策。
7. 结论
AIGC技术在电商内容生产中的应用正在引发深刻变革，这种变革既带来效率提升和成本优化，也伴随着伦理风险和信任挑战。本文通过分析AIGC在电商内容生产中的多维度应用，揭示了人类主体性在审美判断、情感连接、伦理责任和创意领导等方面的不可替代价值。
未来电商内容生产的健康发展需要构建合理的人机协同路径，充分发挥人类和AIGC各自的优势。这不仅需要技术框架创新，还需要培育AI素养、完善监管机制和重构电商生态。只有在技术发展的同时保持对人类价值的尊重，才能实现AIGC与人类主体的和谐共存，推动电商行业的可持续发展。
AIGC技术不是要取代人类创作者，而是要为人类提供更强大的创作工具和更丰富的表达可能。真正的技术红利是让中小企业也能用得起屠龙刀，让每个电商人都能通过AI工具实现高效增长。在人类主体性的指引下，AIGC技术有望成为电商内容创新的强大助力，共同打造更加丰富、真实、有意义的电商体验。