摘要: 电商领域AI虚假评论的泛滥对消费者权益、市场公平竞争及平台信誉构成严重威胁。当前对其的法律规制面临定性模糊、主体责任不清、监管技术滞后与行业自律缺失等多重困境，导致治理效能不足。为此，亟需完善相关法律规范，以明确AI生成内容的法律属性与虚假性认定标准，厘清商家、平台及技术提供者等主体责任边界，创新大数据与机器学习等监管技术手段，并强化行业自律与社会共治，从而构建系统化的治理体系，有效遏制AI虚假评论滋生，重塑电商评价生态的公信力与健康秩序。
Abstract: The proliferation of AI-generated fake reviews in the e-commerce sector poses a serious threat to consumer rights, fair market competition, and platform credibility. Current legal regulation faces multiple challenges, including ambiguous legal characterization, unclear accountability of relevant entities, lagging regulatory technologies, and a lack of industry self-discipline, resulting in insufficient governance effectiveness. To address these issues, there is an urgent need to improve relevant legal frameworks by clarifying the legal nature of AI-generated content and the criteria for determining falsity, defining the accountability boundaries of merchants, platforms, and technology providers, innovating regulatory technological means such as big data and machine learning, and strengthening industry self-regulation and collaborative societal governance. This will help establish a systematic governance framework to effectively curb the spread of AI-generated fake reviews and restore credibility and healthy order to the e-commerce evaluation ecosystem.
1. 引言
近十年来，在线评论已成为消费者在线购买决策时的主要参考依据[1]，对商品销量与商家信誉产生显著影响。然而，电商平台虚假评论问题治理乏力，部分商家通过雇佣“水军”发布不实评价以谋取不正当利益或竞争优势[2]。随着人工智能技术的快速发展与广泛应用，人工智能生成内容(AIGC)呈现出高效、易访问和低成本的特征[3]，导致商家利用该技术生成虚假评论的现象日益凸显。当前，国内主流电商平台普遍面临AI虚假评论渗透加剧的挑战，人工智能生成的虚假评价文案和图片在商品页面中的占比持续攀升。据淘宝安全部门负责人透露，2025年第一季度平台拦截到的AI生成虚假图片数量较去年同期激增320%。国外市场亦面临相似困境，Yelp、Amazon等大型平台中由人工智能生成的虚假评论已广泛存在[4]。
AI虚假评论的泛滥成灾，对电商生态构成多重且深远的危害。于消费者而言，其易受虚假好评的误导而购买不符合预期的商品，致使购物体验受损，甚至引发售后纠纷。于诚信商家而言，部分商家借助AI虚假评论提升销量，形成“劣币驱逐良币”的恶性竞争，诚信商家可能因真实评价被淹没而丧失公平的市场机会。于平台而言，虚假评论的泛滥严重削弱消费者对平台评价体系的信任度，降低平台公信力，长期将导致用户流失，影响可持续发展。基于此，亟需运用并完善法律手段，构建有效的治理体系，对电商领域AI生成虚假评论的现象实施有效规制。
2. 电商领域AI虚假评论概述
2.1. AI虚假评论的生成机制
AI虚假评论的生成主要依托生成式人工智能(Generative AI)技术。其核心机制在于，通过大规模语言模型(如GPT-4、Claude等)对海量真实评论数据进行训练与学习，从而构建出能够高度模拟人类评价语言风格与逻辑结构的算法模型，进而生成虚假评论。从技术的实现路径来看，存在以下三种典型模式：其一为全自动生成模式，该模式基于提示词工程(Prompt Engineering)实现端到端生成，使用者仅需输入商品核心属性关键词，模型即可借助监督微调(SFT)和强化学习(RLHF)技术，自动输出语义连贯、风格自然的评论文本；其二为人机协作模式，该模式通过人工智能辅助实现虚假评论的“定制化”，例如所谓“AI改写服务”，将已有真实评论输入系统，利用同义词替换、句式重组等技术，生成语义一致但文本特征迥异的内容，以规避平台重复性检测；其三为对抗生成模式，该模式依托生成对抗网络(GAN)技术不断优化生成质量[5]，其中生成器(Generator)负责生产虚假评论，判别器(Discriminator)则模拟平台风控机制，双方通过持续对抗训练，不断提升生成内容的隐蔽性与欺骗性。
2.2. 电商领域AI虚假评论的表现形式
AI虚假评论依托生成式人工智能技术，在电商平台中呈现出多样化、隐匿化的特征。从行为目的与侵害客体的角度出发，其主要表现形式可归纳为以下三类：
2.2.1. 诱导性好评
该类评论通过AI生成高度逼真的正面评价，刻意夸大商品性能、质量或使用效果，利用情感化语言与虚构用户体验诱导消费者决策。例如，AI模型基于商品关键词自动输出包含具体使用场景的五星评论文本，甚至生成虚假用户图片，营造商品热销假象。此类行为不仅误导消费者，亦违反《中华人民共和国反不正当竞争法》(以下简称《反不正当竞争法》)第九条关于禁止虚假宣传的规定，侵害消费者知情权与公平交易权。
2.2.2. 恶意差评
恶意差评表现为利用AI工具针对竞争对手商品批量生成不实负面评价。AI模型通过语义建模模拟真实用户口吻，编造商品质量缺陷、服务瑕疵或安全风险等内容，旨在贬损他人商誉、扭曲市场竞争环境。该行为已落入《反不正当竞争法》第十二条对商业诋毁的规制范围，属于典型的不正当竞争行为，同时可能侵犯商家名誉权，破坏平台信用评价体系的客观性。
2.2.3. 虚构交易评价
此类评价依托AI生成虚假交易背景的评论内容，常伴随伪造的订单数据与用户画像。例如，通过AI自动生成大量基于非真实购买的图文评价，虚增销量与好评率，制造“爆款”假象。该行为不仅虚构商业信誉，误导公众判断，还违反《中华人民共和国消费者权益保护法》(以下简称《消费者权益保护法》)第二十条关于经营者提供真实信息义务的规定，可能构成欺诈性宣传，损害市场交易的诚信基础。
2.3. 规制电商领域AI虚假评论的必要性
AI虚假评论的泛滥对电商生态构成系统性威胁，强化法律规制具有现实紧迫性。首先，从保护消费者权益的视角，AI生成的虚假内容通过高度仿真评价误导公众，侵害消费者知情权与公平交易权，违反《消费者权益保护法》中经营者提供真实、全面信息的法定义务。其次，在维护市场竞争秩序的层面，此类行为扭曲信用评价机制，助长“劣币驱逐良币”的恶性竞争，不但损害诚信商家合法权益，而且直接违反《反不正当竞争法》关于禁止虚假宣传与商业诋毁的规范，侵蚀市场公平基石。此外，AI虚假评论的规模化、隐匿化特征加剧平台治理负荷，削弱评价体系公信力，长远来看将阻碍数字经济健康可持续发展。因此，完善法律规制既是化解技术衍生风险的必然要求，亦是构建法治化、可信赖网络交易环境的核心举措。
3. 电商领域AI虚假评论法律规制的现实困境
3.1. 法律定性模糊与规制依据不足
AI虚假评论的法律性质认定存在显著模糊性、规制依据适用欠缺精准性。一方面，AI生成内容是否构成法律意义上的“虚假宣传”或“商业诋毁”，在司法实践中尚未形成统一的认定标准。根据《反不正当竞争法》第九条，虚假宣传行为须以“经营者”为主体，而AI虚假评论的生成与传播往往涉及商家、平台及技术提供者等多方主体，其行为性质与责任边界难以清晰界定。另一方面，AI虚假评论的“虚假性”认定面临技术挑战。不同于传统人工编写的虚假内容，AI生成的评论常基于海量真实数据训练而成，其文本在语义逻辑与语言风格上高度逼真，仅凭内容表面难以直接认定为虚假信息。这导致《消费者权益保护法》第二十条中关于“虚假或者引人误解的宣传”的规定在具体适用时存在解释困境。此外，现行法律对“AI生成内容”的专门规制条款尚属空白，其是否受《中华人民共和国广告法》(以下简称《广告法》)调整亦存争议，规制依据的不足直接削弱了法律应对新型风险的针对性与有效性。
3.2. 主体责任划分不清与追责机制缺位
AI虚假评论涉及多方主体，包括评论生成者、发布者、电商平台及技术提供者，但现行法律对各方责任的划分存在模糊地带，导致追责机制运转失灵。首先，商家作为虚假评论的受益者与实际控制者，本应承担主要法律责任，然而在AI技术介入后，其通过匿名化工具或跨境服务器部署评论生成程序，使得实际行为主体难以追溯。其次，电商平台作为信息发布媒介，其责任边界亦不清晰。依据《中华人民共和国电子商务法》(以下简称《电子商务法》)第三十八条，平台对消费者权益受损需承担相应责任，但该条款未明确平台对AI生成内容的主动审查义务范围。实践中，平台多以“技术中立”为由抗辩，主张其对海量AI评论仅负有事后处理责任，而非事前过滤义务。此外，AI技术提供者的责任认定更为复杂。在技术提供者明知其服务被用于生成虚假评论却仍提供支持的情形下，现行法律缺乏对其间接责任的明确规定，导致难以认定其构成共同侵权，进而造成追责链条的断裂风险。主体责任划分的模糊，不仅纵容了违规行为，也导致消费者维权时面临“无人可告”的困境。
3.3. 监管技术滞后与执法效能不足
面对AI虚假评论的规模化、隐匿化特征，传统监管手段呈现明显的滞后性，执法效能亟待提升。一方面，监管机构依赖的关键词过滤、人工抽检等传统方法，难以应对AI评论的语义多样性与内容演化性。AI模型可通过对抗训练不断优化生成策略，规避基于固定模式的检测算法，使得虚假评论的识别率持续走低。另一方面，执法资源分配不均与跨部门协作机制不畅，进一步制约了监管覆盖范围。网信、公安、市场监管等部门在数据共享、线索移交、联合执法等方面尚未建立高效协同机制，导致对跨平台、跨区域的AI虚假评论黑色产业链打击不力。此外，取证环节面临技术瓶颈。AI生成内容的溯源需依托专业的数字取证技术，而基层执法部门普遍缺乏相应能力与工具，致使违法证据固定困难，案件查办周期延长。监管技术的整体滞后，不仅降低了法律规制的威慑力，也为不法分子利用监管漏洞从事规模化虚假评论操作提供了可乘之机。
3.4. 行业自律缺失与信用体系失灵
电商领域缺乏有效的行业自律机制，加之平台信用评价体系受大量虚假评论侵蚀而逐步失灵，进一步加剧了法律规制的实施难度。当前，相关行业协会虽制定了诸如平台信用评价规范、企业诚信档案评价规范等自律性文件，但其约束力有限，且未针对AI虚假评论设置专门伦理准则与惩戒措施。部分平台为追求流量与交易额，默许甚至变相鼓励商家通过AI评论提升商品排名，形成“劣币驱逐良币”的恶性循环。与此同时，平台内置的信用评价体系本应反映商品真实口碑，却在AI虚假评论的冲击下丧失公信力。消费者因无法甄别评论真伪，逐渐对评价机制产生信任危机，这不仅削弱了《电子商务法》第五条“诚信经营”原则进行实践应用的基础，也使得基于信用的市场调节机制陷入失灵。行业自律的缺失与信用体系的失效，共同构成法律规制难以穿透的“软环境”障碍，唯有通过制度创新与技术赋能方能破解。
4. 电商领域AI虚假评论法律规制的完善路径
4.1. 完善法律法规体系，明确法律定性标准
当前，AI虚假评论的法律定性模糊与规制依据不足，亟需通过立法完善填补制度空白。首先，应在《电子商务法》《反不正当竞争法》《消费者权益保护法》等现有法律框架内，增设专门条款，明确AI生成内容的法律属性及虚假性认定标准。例如，可将“利用人工智能技术生成虚假或引人误解的商业宣传内容”纳入虚假宣传范畴，并细化其构成要件，包括主观故意、客观虚假性及损害后果等要素。其次，需出台针对AI虚假评论的认定指南与处罚细则，统一司法与执法尺度，避免因标准不一导致的规制漏洞。值得注意的是，在立法过程中，应秉持风险预防理念，对生成式人工智能可能泛化的安全风险进行前瞻性规制。正如有学者指出，“对于生成式人工智能所带来的冲击，既要着眼于其在当前已经造成的安全风险并进行合理规制，又要考虑其在未来所可能造成的泛化的安全风险，基于风险预防主义，对其在各行各业所可能造成的暂不显著的安全风险进行提前预防”[6]。此外，还应厘清AI虚假评论在《广告法》中的法律适用关系，将规模化、营销性质的虚假评价内容纳入商业广告活动进行规制，以增强法律规制的全面性与针对性。
4.2. 厘清主体责任边界，健全追责机制
AI虚假评论涉及多方主体，需通过法律明确各方责任边界，构建连贯的追责链条。首先，商家作为虚假评论的受益者与控制者，应承担首要责任。法律需强化商家对AI生成内容的审核义务，并将其利用AI工具操纵评价的行为明确列为不正当竞争，适用《反不正当竞争法》的相关罚则。其次，电商平台须履行积极的协助与管理义务。依据《电子商务法》第三十八条，平台应对其站内AI虚假评论负有主动监测、及时处置的责任。平台需建立商家与主播信用档案，实施信用等级评定与黑名单制度，对违规主体采取限制流量、暂停服务等惩戒措施。此外，对于AI技术提供者，若其明知或应知技术被用于生成虚假评论而仍提供支持，则应承担相应的连带责任。通过引入“避风港原则”的例外情形，明确技术提供者在特定条件下的审查与阻断义务，从而堵塞追责漏洞，实现责任闭环。
4.3. 创新监管技术手段，提升监管效能
针对AI虚假评论呈现出的新型特征，监管机构需依托信息技术推动监管方式数字化转型，提升执法精准度与覆盖力。首先，应构建以大数据、云计算、机器学习为核心的智慧监管平台，实现与电商系统的数据对接，对评论内容进行实时监测与风险预警。通过引入溯源追踪与数字取证技术，增强对AI生成内容的识别与固定能力，破解取证难题。其次，监管机关应选择包容审慎监管的规制策略，适应新经济业态的不确定性[7]。监管机构需加强前沿研究，跟踪AI技术演进趋势，动态调整监测标准与执法重点。同时，应强化跨部门协同，建立网信、市场监管、公安等部门的数据共享与联合执法机制，形成监管合力。在此过程中，可充分发挥平台的“元规制”作用，“因为平台处于交易前端，了解市场主体的行为特征，所以它能够敏锐地察觉交易主体之间的异常行径，制定可行的消费者评价规则并落实此类规则，提升消费者滥用网络评价行为受到惩戒的概率”[8]。通过公权力与平台自律的有机结合，构建高效、低成本的规制体系。
4.4. 强化行业自律与社会共治，构建信用约束机制
法律规制的有效落实离不开行业自律与社会监督的协同支持。首先，行业协会应牵头制定针对AI虚假评论的行业公约与伦理准则，明确禁止利用AI技术操纵商品评价，并建立行业黑名单共享机制，增强自律约束。其次，平台应积极履行社会责任，通过技术手段与制度设计提升信用评价体系的真实性与公信力。平台可引入区块链等不可篡改技术记录交易与评价数据，防止虚假评论注入，同时优化算法推荐机制，降低虚假评价的曝光度。此外，应充分调动社会力量参与治理。消费者权益保护组织、新闻媒体等应通过发布消费预警、曝光典型案例等方式，提高公众对AI虚假评论的辨识能力与维权意识。最终，通过多元主体互动，消费者、经营者、平台和国家机构在互动中逐渐形成一种开放式的组合结构[9]，共同塑造AI虚假评论协同共治的良性生态，从而推动电商行业的可持续健康发展。
5. 结语
AI虚假评论的治理是数字时代法治建设的重要课题。AI生成虚假评论的技术隐蔽性与影响广泛性要求法律规制必须与时俱进，通过完善立法、厘清责任、创新监管与强化共治形成系统化治理体系。只有综合运用法治手段，明确各方主体权责，提升技术监管效能，并推动行业自律与社会监督，才能有效遏制AI虚假评论的滋生蔓延，重塑电商评价体系的公信力。未来，随着人工智能治理框架的持续优化与协同共治机制的深化，电商环境将日益清朗，消费者权益与市场公平竞争秩序也将得到更好维护。