1. 引言
在数字经济高速发展革新，生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content，简称AIGC)广泛运用社会生活各个领域的时代背景下，中国新电商发展正处于从“高速增长”向“高质量发展”的关键转型期。根据《中国新电商发展报告(2025)》(以下简称《报告》)，围绕“新动能、新需求、新规则、新数据、新价值”五大维度，展现我国新电商发展新态势，《报告》指出，AI大模型正在重塑商业生态，78%的直播电商正积极运用生成式AI优化运营流程，直播电商、社交电商、内容电商等新模式正在与人工智能深度融合[1]。生成式人工智能的自然语言处理、生成对抗网络、深度学习、计算机视觉等技术深度介入电商平台，为用户提供更加个性化和互动化的购物体验。
2. 马克思主义科技观的基本内涵
马克思主义科技观是由马克思、恩格斯所创立的，并由后继者不断丰富发展的对科学技术的本质及其在人类社会演进中的地位、作用等的一系列基本问题的科学立场观点，马克思和恩格斯主要是从“现实的人”和“物质实践”出发考虑科技与生产力、科技与异化、科技与人的关系。马克思和恩格斯在研究科技在资本主义发展中的功能和作用时指出，科学技术是推动现代化的重要动力，但在资本主义制度下，科技往往会被异化，变成剥削和压迫劳动者的工具，并强调在现代化发展的进程中，必须让科技的发展和使用以人为本，突出人的主体作用和价值。
2.1. 科学技术与生产力的关系
马克思认为，科学技术是一种生产力，科技的进步是现代化发展的内生动力，所谓现代化，本质是科学技术发展进步引发的社会生产关系的变革，从而导致人类社会各领域的深刻变革。“人们所达到的生产力的总和决定着社会状况”，在资本主义社会的发展进程中，“大工业把巨大的自然力和自然科学并入生产过程，必然大大提高劳动生产率”[2]，科学一旦转化为技术并应用于物质生产，就会显著提升社会生产力，推动现代化进程，资本主义早期正是通过科学与技术的结合，大幅的缩短了社会必要劳动时间，极大提高了劳动生产率，从而加速了现代化的实现，使得“资产阶级在它的不到一百年的阶级统治中所创造的生产力，比过去一切世代创造的全部生产力还要多，还要大”[3]。当代社会，随着科学技术赋能新质生产力的发展，需持续推进科学技术的进步，在信息化与智能化的今天，人工智能技术的开发与实践是顺应这一论断的。
2.2. 科学技术与异化的关系
“在马克思看来，科学是一种在历史上起推动作用的、革命的力量。”[4]科学技术作为历史的杠杆具有显著的革命性，不仅能作为生产力创造社会财富，又能使根植于资本主义制度下的科技异化现象呈现在人们眼前。当科技作为资本家追求超额剩余价值实现资本增值的逐利工具，成为剥削劳动人民、压迫工人阶级的手段，化作资本主义破坏自然、掠夺扩张的武器，科技便站在了人与自然的对立一面，“机器和发达的机器体系这种大工业特有的劳动资料”被应用[5]，加大了对工人的剥削，工人劳动时间的延长、劳动强度的增加，创造了属于资本家的剩余价值，造成了相对过剩人口，人与人的关系在这场属于科技的异化中不断恶化，与此同时，劳动剥削和阶级对立的加剧，也使得资本主义必然灭亡，社会主义必然胜利的社会发展的必然趋势不断被推进。
2.3. 科学技术与人的关系
科技是人的本质力量的对象化，科技的本质是由现实的人的改造客观世界的实践活动决定的，科技也是一种特殊的实践形式，而人是实现这一实践活动的主体，科技发展离不开人的主导，马克思主义科技观坚持“以人为本”，突出人的主体性和价值性。马克思从科技与人自由而全面发展的关系出发，指出科技的使用就是为了实现人的解放，“自然科学却通过工业日益在实践上进入人的生活，改造人的生活，为人的解放做准备”[6]，大工业时代的机器以及工具的使用是科技进步的结果，有利于把人从部分劳动中解放出来，为社会成员创造大量可以支配的自由闲暇时间，从而促进人自由而全面的发展。
3. 新电商中生成式人工智能的运用与挑战
3.1. 生成式人工智能在新电商中的运用
生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content，简称AIGC)在教育、医疗、金融、制造业、新媒体等经济社会的各个领域正被广泛运用，与传统的决策式人工智能(Discriminant AI)不同，决策式人工智能主要依赖算法规则和数据分析来决策并执行特定的任务，主要运用于自动驾驶、人脸识别等自动化决策领域，而生成式人工智能以大语言模型为基础，能够通过运用海量数据训练与复杂算法结构，即预训练、人类反馈强化学习及深度学习预测扩展，生成新颖的文本、图像、视频等[7]。
随着生成式人工智能的出世，数字技术不断创新突破且消费者的需求和消费行为模式的不断革新，传统电商已经向“新电商”转型升级，“新电商”是以新一代信息技术为基石，以用户为中心，对传统电商“人、货、场”三大核心要素进行系统性重构而产生的新型电子商务模式。它实现了从以“货”为核心的“人找货”搜索式购物，向以“人”为核心的“货找人”的推荐式、互动式消费转变，商业逻辑从交易效率至上，转向以数据驱动、内容互动与社交联结为内核的关系效率优先，新电商通过直播、短视频、社交推荐等内容形式激发消费兴趣，典型业态包括直播电商、内容电商、社交电商、兴趣电商等[8]。而生成式人工智能运用其内容生成、对话交互、逻辑推理、多模态合成能力，正通过系统性重塑“人、货、场”三大核心要素，驱动电子商务向智能化、个性化和高效化方向演进，深刻改变了行业的运营范式与竞争格局。
3.1.1. 赋能“人”：AIGC驱动极致个性化服务
面向消费者，AIGC可以作为超级个性化的购物助手，实现了从“泛化服务”到“深度个性化”的跨越。它通过深度学习与分析用户的浏览历史、购买行为和搜索习惯，构建出精准的用户画像，从而提供千人千面的个性化推荐，如亚马逊的推荐系统能将点击率提升十倍以上。智能客服融合了自然语言处理技术，不仅能提供即时响应，而且也能基于用户偏好给出购物建议，显著提升用户体验与忠诚度[9]。同时，虚拟试衣间和AR体验等技术为用户带来了沉浸式的交互购物体验，使顾客能在决策前“亲眼所见”，既降低了因尺寸不符等导致的退货率，极大地增强了用户的线上购物参与感。
面向商家，AIGC凭借类人理解能力和多类型内容生成能力，不仅提高了营销效率，也改变了传统工作模式。AIGC工具能够承接诸如市场分析、文案撰写、客服回复等程式化、高重复度的任务，使其从繁琐的执行性工作中解放出来，转而聚焦于更具创造性的战略规划、AIGC输出内容的调校与管理，以及复杂问题的决策，从而实现人机协同下的技能升级与角色转型。对于广大商家，特别是中小企业，AIGC拉平了其在营销内容生成、市场洞察与客户服务等方面与大型企业的资源差距，实现了“技术普惠”。一个初创品牌可以利用AIGC工具，以极低的成本完成市场分析、店铺装修、详情页制作、广告文案、客服回复等全流程工作。
3.1.2. 革新“货”：AIGC驱动产品创新与供应链优化升级
AIGC正在从源头上改变“货”的诞生和流转方式，推动了从“经验驱动”到“数据智能驱动”的变革。在前端，AIGC可以分析海量的社交媒体帖子、搜索数据和销售数据，预测未来的流行趋势、颜色、款式，为商家提供精准的选品建议。数据驱动的动态定价策略使得电商平台能够综合市场动态、竞争对手定价与用户行为，实时调整商品价格，以保持竞争力并最大化利润。在后端，AIGC技术通过对市场需求的精准预测与分析，优化了供应链与库存管理。以亚马逊为例，其先进的预测技术将库存周转率提升至每年30次以上，极大地提升了资金使用效率和客户满意度。此外，智能路线规划、自动化仓库管理等应用，也全面降低了运营成本，提升了整体供应链的韧性与效率。
3.1.3. 重塑“场”：AIGC驱动沉浸式购物体验与营销变革
AIGC完成了从“静态货架”到“动态创造”的转化。一方面，AIGC技术实现了智能内容创作与自动化营销，能够根据用户画像自动生成商品描述、营销文案和个性化的促销邮件，在保证内容吸引力的同时，将人力从繁重的重复劳动中解放出来，实现了营销效率的倍增。过去需要运营人员绞尽脑汁撰写，现在，AIGC可以根据产品参数、目标客群，瞬间生成多种风格的标题、卖点描述和详情页文案，并进行A/B测试，极大提升效率。同时，利用文生图、图生图模型，商家可以低成本、大批量地生成商品主图、场景图、短视频脚本和口播稿，一个指令就能生成一个模特穿着不同衣服在各种场景下的图片，节省了摄影和模特成本。
另一方面，AIGC通过创造沉浸式与新形态的交互场景，深刻改变了“场”的时空边界与体验内核。直播电商作为关键场域，其变革尤为深刻，以京东云言犀虚拟主播“灵小播”为例，它集成了多模态生成、情感计算等AIGC能力，不仅具有丰富的电商销售经验，也能快速进入直播带货状态，还能达到7 × 24小时连续在岗直播、多场景无缝衔接、自主创作营销活动、智能直播实时交互等效果[10]。此外，AIGC还通过AR等增强现实技术将消费场景无缝嵌入用户的生活空间，例如宜家的AR应用允许用户在家中虚拟摆放家具，这种创新的互动方式不仅延长了用户在平台的停留时间，更将购物场景从线上商店无缝延伸至消费者的真实生活空间，开辟了新的增长路径。
3.2. 新电商中生成式人工智能的运用风险
3.2.1. “人”的困境：算法黑箱下消费自主性的消解和劳动主体性的迷失
面对消费者，AIGC驱动的推荐系统与营销内容，在精准满足用户即时需求的同时，也因为其底层技术的“算法黑箱”，形成了一种新型消费控制。以Transformer架构为核心的深度学习大语言模型，通过自注意力机制实现了卓越的性能，但其中复杂的深层非线性变换也使之成为典型的黑箱系统，决策逻辑难以被全局性、透彻地解释，尽管存在局部可解释性等替代性方案，但这些解释本身的可靠性与一致性常受质疑，低可信度的解释非但不能构建信任，反而可能误导监管并加剧技术滥用风险[11]。在新电商背景下的消费领域，这种不可解释性意味着用户被迫置身于一个无法理解且无法有效质疑的推荐环境中，当AIGC不断推荐你可能喜欢的商品，不仅在迎合你的喜好，也在定义和固化你的喜好，一个曾经偶然点击过廉价商品的用户，可能永远被系统标记并锁定为低消费能力用户，从而被排除在高质量、高价值商品的推荐列表之外。这不再是简单的信息窄化，而是一种由技术不透明性所导致的消费路径依赖。消费者在看似自主的选择中，实则被自己无法理解与控制的技术力量所支配，人的主体性在算法的隐秘操纵下被削弱，消费行为从一种自由的、确证人的本质力量的活动，异化为受制于隐蔽算法的、被动的路径依赖。此外，智能客服虽提升了效率，但其在处理复杂情感与提供有温度的同理心方面存在天然短板，智能客服可以被训练得彬彬有礼、极具耐心，说出“我非常理解您的心情”这样的话，但机器从何理解人的情感，况且智能客服的回复基本上仅存在于重复性的安抚，并非能完全为用户解决问题，这本质上是一种基于概率的语言模仿，而非真正的理解，AIGC的理解也无法做到如人一样的感同身受这种交互的异化会加深用户的孤独感和对平台的不信任。
面对劳动者，首先，AIGC的替代效应引发了普遍的人工智能焦虑。员工担忧自身职业前景，可能产生防御心理，甚至通过“合谋”抵制技术应用，这不仅制约了组织创新效率，约束了员工的创意想法，更引发了组织内部的文化与利益冲突[12]。其次，AIGC的深度应用暴露了显著的技能鸿沟，将AIGC的输出直接等同于最终产出的傻瓜式使用，与能够精准设计提示词、有效调校模型并批判性审视其结果的专家式使用，所产生的价值天差地别。这要求劳动者与商家必须进行深刻的技能重塑与认知转型，否则将在技术浪潮中面临被边缘化的风险。最后，AIGC的介入引发了“决策权转移”的隐忧。当商业决策日益依赖AIGC的洞察与建议时，人类的主体性与终极决策责任如何保障，成为一个必须面对的治理议题。
3.2.2. “货”的危机：数据驱动的AIGC电商伦理问题
AIGC对“货”的革新的同时也产生了一定的创意偏见和文化扁平化，AIGC的数据驱动选品和设计，是在过去趋势的数据归纳与综合，导致生产的产品概念极易被复制训练数据中固有的社会偏见和刻板印象，这会导致电商营销中的不公平或歧视性现象，且AIGC模型在生产内容时可能采用交替演进和叠加的方式，就会将这种偏见进一步放大，呈现乘积式“偏见放大”效应[13]。在这种情况下数字技术下的系统可能会基于历史数据，持续推荐或生成符合传统性别角色或地域刻板印象的商品设计，这种“创意偏见”不仅固化了社会歧视，更可能导致审美与文化的同质化与扁平化，侵蚀商业生态的多样性与创新活力，使“货”的源头陷入一种由算法主导的、保守的自我循环。同时，AIGC在商品信息生成中可能会编造不存在的产品功能、材质或功效，生成看似专业实则失实的商品描述。当这种由模型虚构的卖点被大规模、自动化地应用于电商平台时，将从根本上动摇商品信息的真实性基石，导致消费决策建立在虚假信息之上，从而构成欺诈风险。此外，当AIGC驱动的库存调配、供应商选择等智能供应链决策依赖于算法，当其因为模型偏差做出错误决策，如错误地预测某地区需求骤降而切断供应时，使得人工智能使用失误造成的责任追溯变得极其困难，必然会造成算法工程师、数据标注员、平台运营方的三方推责，这种责任主体的模糊与分散，导致了供应链伦理责任的断裂，一旦出现问题，无人也无从问责。
3.2.3. “场”的异化：同质化内容弱化营销创造力
AIGC的电商营销的有效运作依赖于庞大的数据库，在用户的消费互动环节中，AIGC需要进行大量的数据收集和处理，这些数据可能会因为偏差、重复、缺失等问题影响模型的准确性和可靠性[14]。批量生成营销内容固然高效，但也可能导致全网商品描述、广告文案的风格与话术趋于同质化，泯灭品牌的独特个性与人类创意的新颖性，长远看将削弱营销的长期吸引力和文化价值。当所有商家都用AIGC工具生成文案时，AI的同质化表达使得全网的商品描述可能会陷入一种无个性的模板化表达，而用户也能从广告预览中一眼识AI，从而失去了所谓的人类创新性而对产品失去兴趣。同时，数据使用的过程中数据来源的安全性和合规性也面临挑战，AIGC的数据来源可能是在未征得用户授权情况下收集的，往往会带来用户敏感数据泄露、滥用等潜在风险。此外，AR/VR所构建的试衣间，一定程度上能让消费者测试是否合适自己的风格，但衣服在虚拟试衣间中永远合身、光线永远完美，必然会导致消费者对商品产生“预览偏差”，当实物与虚拟效果存在哪怕细微差别时，消费者将会产生巨大的心理落差，退货率可能不降反升。过度依赖此类技术也可能会使电商平台将资源过度投向场景营造，而忽视了对商品质量、售后服务等实体经济根基的打磨，最终可能本末倒置。
4. 马克思主义科技观视域下AIGC推动新电商的路径探索
生成式人工智能在驱动新电商发展的同时，也带来了人的异化、伦理失范与社会风险等严峻挑战。马克思和恩格斯主要是从“现实的人”和“物质实践”出发考虑科技与生产力、科技与异化、科技与人的关系。马克思和恩格斯在研究科技在资本主义发展中的功能和作用时指出，科学技术是推动现代化的重要动力，但在资本主义制度下，科技往往会被异化，变成剥削和压迫劳动者的工具，并强调在现代化发展的进程中，必须让科技的发展和使用以人为本，突出人的主体作用和价值，以科技的发展实现人的自由全面发展。为确保技术革新服务于社会整体福祉，而非沦为资本无序扩张或新型异化的工具，必须以马克思主义科技观为根本遵循，对AIGC的应用进行前瞻性的引导与规制。
4.1. 根本遵循：以马克思主义科技观引领AIGC技术“向善”
4.1.1. 坚持“科学技术是生产力”，以“发展之善”衡量技术效能
马克思认为，科学技术是一种生产力，科技的进步是现代化发展的内生动力，所谓现代化，本质是科学技术发展进步引发的社会生产关系的变革，从而导致人类社会各领域的深刻变革。科学一旦转化为技术并应用于物质生产，就会显著提升社会生产力，推动现代化进程，资本主义早期正是通过科学与技术的结合，大幅地缩短了社会必要劳动时间，极大提高了劳动生产率，从而加速了现代化的实现，在生成式人工智能时代，必须充分认识到AIGC作为新质生产力关键要素的战略价值，要引导AIGC在对社会财富创造的实质性贡献上“向善”，坚定不移地鼓励其技术创新与产业应用，以创造更为丰富的社会物质财富，为高质量发展注入强劲动能。首先，对AIGC应用于新电商的效率提升可量化，衡量AIGC的应用是否在运营效率、商品流通速度、客户服务响应时间等关键指标上带来可测量的显著改善。其次，优化技术作为催生新的产品形态、服务模式或消费场景来激活市场需求的工具，而并非只是存量竞争的优化工具。最后，关注技术红利能否被广大中小商家平等享有，避免技术壁垒加剧数字鸿沟与市场垄断，推动AIGC的普惠性接入。
4.1.2. 把握“生产力决定生产关系”，以“制度之善”适配技术变革
生产力是人类改造自然、获取物质资料的能力，其核心要素包括：劳动者、生产工具和劳动对象。在当今时代，AIGC正是一种划时代的、智能化的生产工具，数据则成为关键的劳动对象。生产关系是人们在生产过程中结成的经济关系，主要包括：生产资料所有制关系、人们在生产中的地位和相互关系、产品分配关系。生产力的性质和水平决定了与之相适应的生产关系的形式。当一种新的、更先进的生产力出现后，旧的生产关系便会成为其发展的桎梏，这时，新的生产关系必将取代旧的生产关系。当AIGC作为一种革命性的智能化生产工具，并促使数据成为关键劳动对象，从而显著提升电商领域生产力时，它必然要求并催生与之相适应的生产关系变革。AIGC通过制度创新为新技术健康发展扫清障碍，确保社会结构公平稳定，主动改革不适配的生产关系，通过明晰数据产权与收益分配，建立应对技术性失业的职业技能培训与保障体系，并约束平台算法权力，实现其“制度之善”。因此，绝不能以旧时代的法律与商业模式去束缚新生产力，必须主动改革生产关系，通过制度创新为AIGC的健康发展扫清障碍。
4.1.3. 恪守“科技发展要以人为本”，以“人本之善”锚定价值旨归
科技是人的创造物，其终极目的是服务于“人的自由全面发展”，而非使人沦为技术的附庸。AIGC的所有应用，最终要回到这一价值原点，实现其“人本之善”。在新电商实践中，恪守这一原则要求：在技术设计上，必须捍卫人的主体性，通过赋予用户算法拒绝权与探索模式，有效打破消费路径依赖，将消费的自主权与控制权交还于人；在技术应用上，应致力于促进人的全面发展，推动AIGC成为解放劳动者、助其实现创造性跃升的工具，并通过保障服务中的人文温度，避免人际关系的疏离与异化；在技术治理上，须筑牢权益保障的防线，通过严格监管遏制“大数据杀熟”、保护数据隐私，确保科技发展不以牺牲人的公平与尊严为代价。归根结底，“以人为本”要求我们在每一项技术决策前进行价值审问，始终将人的价值、尊严和福祉置于商业效率与利润之上。
4.2. 实践路径：AIGC下新电商在“人、货、场”中的综合治理
4.2.1. 针对“人”的困境：权益保障和能力重塑的双轮驱动
对于算法黑箱导致的消费自主性消解和劳动主体性迷失，需要从理念到行动方面涵盖消费者权益保障和劳动者能力发展建立综合治理体系。
面对消费者，实施透明可控的用户权益保障计划。首先，建立动态化的用户数据权益管理平台，在隐私政策中，超越静态告知，开发用户数据看板功能，使用户能实时查看、查询及导出其被收集使用的个人数据清单。同时，提供梯度授权选项，允许用户自行选择其数据可用于个性化推荐、模型训练或严格禁止等不同场景，将《个人信息保护法》中的知情与同意的原则转化为可操作的交互设计。其次，推行算法透明的可交互实践，在推荐系统旁增设推荐解释入口，提供如“根据您近期的浏览记录”或“与您喜好相似的用户也购买”诸如此类的简明语言揭示AI推荐逻辑，设立这种推荐模式的开关，用户关闭后，系统将主动注入一定比例的、与其历史兴趣无关的多样性商品，以技术手段帮助用户打破消费路径依赖。最后，构建有温度的人机协同服务闭环：针对智能客服的短板，建立情感关键词触发与人工坐席无缝转接的机制。当系统识别到用户语言中包含投诉或是顾客不满、失望等情绪词汇或问题重复咨询未解决时，应在30秒内自动转接人工客服，并同步传递对话历史，确保服务体验的连续性与人情味。
面对劳动者，为化解劳动者的人工智能焦虑，需打造以技人机协作为目标的组织赋能方案。首先，将AIGC应用能力纳入员工职业发展通道。开发内部培训课程，重点培养提示词工程、AI输出评估与调优、人机协同流程设计等核心技能。对通过认证的员工给予认证津贴或优先晋升资格，确保会用AI从加分项变为必要能力。其次，确保人类的最终决策权，划清人机责任边界。在商品上架审核、营销策略制定、大额客户投诉处理等关键业务中，必须明确规定最终审批节点的责任归属人，AIGC的输出仅作为决策参考，最终的判断与责任必须由人类员工承担。最后，设立专项激励基金，对于员工利用AIGC工具显著提升工作效率、创新业务模式或创造超额利润的案例，给予物质与精神双重奖励，将技术带来的部分效益明确反馈给劳动者，使其成为技术红利的共享者，从而从根本上激发接纳与使用新技术的内部动力，变被动替代焦虑为主动增值期待。
4.2.2. 针对“货”的危机：数据治理和可信追溯的保障机制
对于AIGC在“货”的领域引发的创意偏见、信息失真与责任断裂等伦理危机，需要在数据和创意源头治理、内容真实性保障、供应链责任追溯方面建立主动性治理框架，将可信与向善的原则融入业务流程之中。首先，在数据和创意源头治理上，建立前置化的伦理干预机制，从根源上遏制偏见的产生与放大。一方面，建立训练数据多元化审核制度，在AIGC模型训练前，对数据集进行强制的多样性影响评估。评估需涵盖性别、地域、文化、年龄等维度，并设立数据偏见红线，对存在严重不平衡或刻板印象的数据集，必须进行清洗与平衡化处理后才能投入使用，企业应积极引入包含中国多元文化与少数民族元素的优质数据，确保技术产出符合社会主流价值观。另一方面，组建由产品经理、法务、伦理学专家及外部用户代表构成的跨职能团队，对AIGC生成的产品概念、设计稿和营销创意进行定期抽样审查。该委员会有权对强化社会偏见、违背公序良俗的创意输出进行否决，并指导算法团队进行针对性优化。其次，在内容真实性保障上，建立贯穿内容生成与发布全流程的防火墙。一方面，对AIGC生成的商品描述、功能说明等关键信息，根据其信息来源与模型置信度，提供AIGC生成提示标识，在商品详情页向消费者明确展示，保障消费者知情权。另一方面，利用知识图谱等技术构建企业内部的核查数据库，对AIGC生成的、涉及产品功效、材质和规格的参数性内容进行自动化核对。同时，对已上架的AIGC生成内容进行定期扫描，一旦发现因模型“幻觉”产生的虚假信息，立即触发预警并下架处理。最后，在供应链责任追溯方面，必须让算法的决策过程变得可审计、可追溯。一方面，实施关键算法决策第三方审计，对影响库存、物流和供应商选择的核心决策算法，定期引入独立第三方机构进行公平性与稳健性审计，评估其在极端市场情况下的决策逻辑与潜在风险，并公开审计摘要，接受社会监督。另一方面，建立供应链决策区块链存证，利用区块链技术不可篡改的特性，将AIGC在选品、需求预测、库存调配等关键环节的决策指令、所用数据及人为干预记录全部上链存证，形成完整的决策证据链，确保了在发生供应链中断或重大失误时，能够在短时间内精准定位责任环节，破除算法黑箱导致的责任分散困境。
4.2.3. 针对“场”的异化：内容提质和体验归真的创新治理
对于AIGC导致的内容同质化、数据安全风险与虚拟体验失真，平台与企业需从生态治理的高度出发，构建一个激励优质内容、保障数据合规、还原真实体验的健康数字消费环境。首先，在内容治理方面，建立“AIGC内容质量分级与流量分配”联动机制：制定明确的AIGC内容质量评估标准，将原创性、信息增量、审美价值作为核心指标，并根据此建立分级体系，对高质量原创内容给予更高的搜索排名权重和流量补贴，反之，对低质、模板化的AIGC内容进行限流，通过算法规则本身，激励商家对AIGC产出进行深度编辑和创意赋能。其次，在数据安全的合规治理方面，实施AIGC训练数据全链路合规审计，定期对平台内使用的AIGC模型进行数据来源合法性的专项审计，确保所有用于训练的数据均符合《个人信息保护法》与《数据安全法》要求，并对数据标注过程中可能引入的偏见进行清洗，从源头降低后续生成内容的伦理风险。同时，基于关键词、敏感图像识别等技术，建立AIGC内容的实时过滤与拦截系统。对自动生成的商品文案、营销图片和视频进行快速筛查，对识别出的虚假宣传、违禁内容或潜在侵权信息，实现自动拦截与人工复核，形成高效的内容安全防线。最后，在虚拟体验治理方面，要求所有使用AR/VR、虚拟试穿等技术的场景，必须清晰、醒目地标注“技术演示效果，仅供参考”、“虚拟穿戴与实际试穿存在差异”等提示语。并鼓励商家上传真人试穿报告、实物平铺图等辅助用户建立合理预期，当消费者因商品实物与AIGC增强的虚拟效果存在显著差异而申请退货时，经平台核实后可启动快速理赔程序，优先保障消费者权益。