1. 引言
生成式人工智能技术的突破性发展，让我们步入了一个内容创作成本急剧下降、生产效率极大提升的时代。生成式AI在诸多领域都有了突破性的运用。而电子商务领域作为一个对于生产内容、生产效率都要求极高的快节奏行业，生成式AI的出现无疑极大地满足了该行业的需求。以ChatGPT、Midjourney、Sora等为代表的生成式AI已经在电子商务领域多个环节中大放异彩，掀起了一股清新的变革之风。但是在这光鲜亮丽的背后，也暗藏着风险与担忧。生成式AI的运用就像一把双刃剑，在我们享受着生成式AI带来的便利体验的同时，对于其伴生的一系列问题比如真实性问题，版权风险，就业岗位的减少等问题就必然不能视而不见。因此，本文将会尝试找到一个平衡效率与公平的解决方法，驾驭好生成式AI这把双刃剑，在激发其创造力的同时进行有效的伦理规制，并尝试回答这个理论界和学术界都亟待解决的问题。
2. 生成式AI在电商领域的运用
2.1. 生成式AI的概念与介绍
生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence)指通过人工智能相关技术，自动化生成文本、图像、视频、音频等多类型内容[1]。生成式AI的种类众多，具体来说可以分为以下三个类型。首先是大语言模型，这是目前生成式AI最具代表性的类型也是最为人们熟知的类型。这类生成式AI以OpenAI的GPT系列、Google的Gemini、Anthropic的Claude以及开源的LLaMA等模型为代表。它们最大的特征就是对海量的文本数据进行了训练，能够理解和生成人类的语言。风靡国内乃至火至国外的国产人工智能DeepSeek就属于此类模型。DeepSeek作为生成式人工智能的优越之处是能充分理解人类的自然语言并能做出类似于人类大脑的推理，极大地提高了理解问题和回答问题的效率。其次是文生图模型，顾名思义这类模型能够根据文本描述生成高质量的图像。这类生成式AI以Midjourney和Stable Diffusion为代表。随着生成式AI技术的发展，它们生成的图片已经具有了一定的艺术性和美术价值，并能够并已经运用于实际生产。文成图模型AI也是电商领域重点使用的生成式AI，一个略懂美术的人凭借着此类AI就能创作出精美的图片，大大提高了电商平台广告的创作效率的同时还降低了使用门槛和使用成本，对于行业影响巨大。最后一类生成式AI则是多模态模型，它结合了上述两种类型的生成式AI的优点，是当今生成式AI最新颖的研究方向。它突出的特点是能够同时理解和生成多种类型信息包括但不限于文字、图片、视频。Google最新的Gemini和OpenAI的GPT-4V就是典型代表，它是在大语言模型的基础上发展而来的，能够实现“看图说话”，并能基于图像进行推理完成很多更复杂的任务。
2.2. 生成式AI在电商领域的具体运用
生成式AI正重塑着传统电子商务行业。它在电子商务的营销、客服、运营等多个环节中掀起了创造性的变革之风。电商是生成式AI落地最快、应用最广泛的领域之一，生成式AI与它追求效率，快节奏的行业特点完美符合，展现出强大的赋能潜力。具体来说可以从以下几个环节进行论述。
第一，营销环节。在传统电商行业营销是一个非常重要的环节，也是一个成本较高投资比较大的环节。下面我将从文案与美术这两个方面重点分析生成式AI对电商领域的积极影响。对于传统电商行业来说，优秀的文案比较稀缺。他必须同时具备良好的文字功力以及较长的从业经历，才能满足电商领域对于产品营销的高强度、快速变化的行业需求。但是生成式AI不仅有着海量的文本作为支撑，还能模仿其他优秀文案的语言风格，除了不能复制某些人类的创意思维，可以说是一个非常称职的文案写手。生成式AI的创意性缺失的问题在主攻下沉市场的网店来说也不是难以弥补的巨大缺陷，因为在某种程度来说它们看重效率大于质量。所以在文案领域生成式AI的作用巨大。另一个方面，在广告美术领域，生成式AI的发挥空间和发挥潜力则更加巨大。有了生成式AI，它的出现大大降低了电商平台尤其是专注于下沉市场的网店的营销成本。只要一个熟练使用生成式AI的员工，他就可以将产品“复制”到模特身上。在这过程中，拍摄广告可以没有专业的摄影师和设计师，可以不需要精心布置的摄影棚，甚至连模特本人都可以省略了。全流程不涉及PS等专业P图软件的使用，仅凭一个生成式AI flux kontext就能做到。
第二，客服环节。传统电商领域不是没有智能客服。但和当今的生成式AI的智能客服相比，传统的智能客服便机械化了不少。基于大语言模型的新一代客服机器人能够理解复杂的用户问题，提供更加自然、准确的回复。在处理退货、查询物流等常见问题时能真正做到提升用户体验并降低人工客服压力。而传统的智能客服则通常被用户称为“人机”，只能按照既定程序回答既定问题，有时非但不能满足客户的需求还有可能造成负面影响。生成式AI在电商贸易尤其是跨境贸易中也扮演了重要的角色。在跨境贸易中人工客服可能对于产品确实有着熟悉的认知，但是他可能并不具备外语自由沟通的能力。在大数据与人工智能技术应用前，由于不同国家的消费者语言不通，国外消费者往往会因为语言问题对平台上用英语展示的产品产生怀疑[2]，或者对于客服的回答产生了歧义。生成式AI在翻译方面较之前的机翻进步巨大，不仅更加地道还能熟练使用学术性的、专业性的外语描述。这对于跨境电子商务平台解决产品宣传问题与客服沟通问题有着巨大的贡献。
第三，运营环节。生成式AI在电子商务的运营环节中同样起到了很大的作用。AI可以快速阅读海量用户评论，自动总结出产品的优缺点、用户关心的核心问题，帮助商家优化产品和改进服务。此外，店家可以利用生成式AI针对小红书、微博等社交平台发布的相关帖子，收集用户们对产品的评价，经过提炼可以得到更加真实的反馈。传统电子商务领域用户的评价一般都只是为了获取积分，有用的信息比较稀少，其中也会参杂不少水字数的无用信息。而将购物与社交联系起来的网络平台中，比如小红书，用户们会更加热衷于分享自己的切身体验，这样的数据用生成式AI分析也会更加准确有效率。在这些社交平台中，消费者的购买行为通过社交网络的传播和影响而被模塑[3]，通过分析社交媒体和网络内容，生成式AI可以帮助品牌发现新兴的消费趋势和流行元素，为选品和营销策略提供数据支持。这种数据驱动的个性化服务还可以缩短购买决策过程，提高交易效率和完成率[4]。
3. 生成式AI使用中面临的伦理风险
赋能背后，潜藏着不容忽视的伦理与法律风险。生成式AI对现有的商业伦理和法律治理框架构成挑战。我们必须直面问题的关键，找到问题的本质，最终才能得出解决问题的措施。
3.1. 生成式AI带来的真实性风险与信任危机
在营销环节，AI生成的图片宣传，究其根本它就不是实打实地拍摄出来的图片。生成式AI生成的商品图片在光线、环境、拍摄风格和艺术性上可能过于精美，这就导致生成的宣传图与实物会存在着较大差距。由于现在的生成式AI无法做到完全拟真，因此在一些细节上会不经意间掩盖瑕疵导致消费者收货后产生心理落差，加剧消费者与商家的信任危机。这些问题有可能涉及虚假宣传，将会引发相应的法律风险。
在客服环节，生成式AI固然可以极大地提高电子商务平台的回复效率，但生成式AI目前比较难以控制的一点就是它输出内容的真实性。这点想必很多人在现实生活中都能体会到。生成式AI有些时候会“自作主张”、“天马行空”地创造出一系列假数据。但若电子商务平台的AI客服也在参数中“无意”地参杂入假数据，那对于电子商务真实性来说可以是一次严重的损害与打击。参数造假的严肃程度远超于一般的图片上的瑕疵，会引发一系列的法律后果。如果电商平台不能保证这一点不仅会导致客户的流失还会面临经济赔偿风险。
在运营环节，有些居心不良的电子商务商家可能会利用生成式AI生成虚假评论，散布在社交平台与购物评论之中，扰乱正常的评价体系，误导消费者决策。这些虚假评论散布在庞大的用户评价体系之中，负面影响很大。当用户的不满达到一定阶段后势必会引发更大的真实性风险与信任危机。
3.2. 生成式AI的原创性风险与版权危机
生成式AI生成的内容在著作权法中的定性问题在知识产权法学界一直是一个非常热门的话题，国内众多学者对此也都纷纷发表了自己独到的见解著作权法所保护的作品的构成要件包含独创性和可复制性。AI生成的作品天然就不符合著作权法对于作品的认定因为它并不具有独创性。王迁教授在2017年就指出，人工智能生成的内容是应用算法、规则和模板的结果，其生成过程没有给人工智能留下发挥其“聪明才智”的空间，不具有个性特征，该内容并不符合独创性的要求，不能构成作品[5]。他的观点具有时代性和前瞻性，但随着人工智能的发展，生成式AI一代代不断地推进与革新，学者们对于AI生成的作品的认识也越来越深刻。但就笔者看来，随着生成式AI的不断发展，对于生成式AI版权的认识也需要更新。
首先，根据著作权法的立法目的和精神来看，它是要保护人类创造力的成果。生成式AI虽然也需要人类输入提示词以及调整一系列参数，但究其本质并不是人类创造力的成果。其次，人工智能也没有立法规定，它可以像法人一样被拟制成法律上的“人”，因此其也不具有法律上的主体的资格。另外，人工智能在训练的过程中还会大量运用到其他人的作品，带来了很大的侵权风险。但随着人工智能的发展，王迁教授在2023年也表达了一个观点：由于对人工智能生成的内容的利用有其不同于作品利用的商业模式，不将其认定为作品不会影响对人工智能技术的投资，也不会违反权利与义务相统一的理念[6]。也就是说，虽然学界主流的观点依旧是AI生成的内容不符合著作权法保护的内容，但却不否定AI生成作品的商业效益。如此而言，生成式AI虽然伴随着很大的原创性风险与版权危机，但也并不是一无是处的。风险背后也有可能是机遇，关键在于如何把握好这个尺度。
3.3. 生成式AI对电子商务领域就业的不利影响
正如前文所言，一个在传统电子商务领域从业多年的文案写手苦心思考的文案可能比不过一个普通人利用生成式AI在咖啡馆里一下午生成的文案优秀。一个学习美术多年设计经验丰富的美工可能会被一个略懂美术但熟练使用文生图模型生成式AI的人替代。生成式AI以其学习成本低，使用成本低，效率高的特点，很可能会使一大批从事传统电子商务领域的从业人员失业。人工智能对常规型职业的替代效应大小，取决于劳动力成本的高低，及其行业的常规任务密集度[7]。而电子商务行业恰巧就比较在意劳动力成本，以及有着密集的任务量和高生产效率的追求。可以说正因为生成式AI在电子商务领域的运用会如此广泛，所以它对电子商务领域的就业冲击才如此之大。广告美工、初级文案、模特乃至部分主播的工作将被大幅替代，从业者面临紧迫的技能升级压力。电子商务领域的从业者提高使用生成式AI的能力迫在眉睫。
4. 构建平衡效率与公平的治理模式
生成式AI对于电子商务领域有利有弊，是一把双刃剑。面对上述挑战，我们必须需要构建一个多方协同、灵活的治理体系，使生成式AI的利要远大于弊。对此，我有以下几点建议。
首先在技术层面，要明确表明由生成式AI生成的作品是AI生成的。这是最基本的要求。由于人与人之间的阅历不同，对于中老年人来说AI是一个非常陌生的事物。对于年轻人来说他们可以很轻松或较为容易地识别出电商平台的广告宣传是由AI生成或加工的。但对于那些不熟悉AI的人群来说，标注AI的来源就显得尤为重要。2025年9月1日，《人工智能生成合成内容标识办法》开始实行。《办法》中规定：AI生成的内容必须标明电子水印即“由AI生成”，这无疑有利于消费者。同样，标准的指定也是为了商家能够站在同一起跑线竞争，这对电子商务领域的商家来说也是利好。以日本为例，添加AI标签的作品具有每日发布数量限制，且不会和人类作品置于同一新作推荐专区[8]。这种推荐制度的设计就可以被我国同类网站平台所学习。
其次，在平台层面。电子商务平台要做好对生成式AI生成的文字图片真实性的审查义务，并将AIGC的合规使用纳入商家信用评价体系。电商平台应要求商家对使用AI生成的主要商品图、模特图等进行明确标识，保障消费者的知情权。使用AI生成的内容不仅应该标注还必须保证一定程度地真实性。不能让消费者将AI生成与虚假的在内心画上等号。否则这对于生成式AI在电子商务领域的长远应用是有着巨大不利的。
再次，在从业者层面，要加强员工对生成式人工智能的运用以及AIGC技术的学习。相关电子商务企业要加快转型思路，加强对旗下员工的培训，有效的缓解技术冲击。政府应当建立针对不同失业人群的失业救助制度和完善积极的就业援助制度，鼓励与企业合作建立就业培训制度[9]，努力将生成式AI对就业的冲击降低，做到软着陆。
最后，在监管层面，政府要加快出台针对AIGC的知识产权认定、保护等方面的实施细则，在鼓励创新的同时防范风险。基于AI技术发展及鼓励创作的长远考虑，应在现行《著作权法》合理使用条款中增设新的合理使用类型，将AI训练使用作品之情形明确纳入合理使用的范畴[10]。我国应在机器学习的合法性认定上表现出积极的改革态势，应当主动塑造规则而非被动适应规则[11]。只有在立法上保护生成式AI的使用，才能让电子商务的从业者真正吃下一颗定心丸。生成式AI的使用不应该是一个灰色地带，而应该是一个透明，光明的白色地带。有学者建议采用AI创作物监护人制度，有限制地赋予版权的策略，以便能有效地化解AI创作物版权问题的疑难杂症[12]，对此笔者表示支持并要深入该思路的发展。我们在构建治理模式的时候必须要牢记平衡好效率与公平，既要保证生成式AI的使用是在合法合规的基础下进行，又要确保制度的设计能推动生产效率的提高。这样才能让生成式AI在电商领域乃至在推广到其他的更多领域中都能有更广阔而深刻的运用。
5. 结语
生成式AI为电商领域带来的变革是颠覆性的，它是一把提高效率与生产力的“钥匙”，更是一把需要谨慎驾驭的“双刃剑”。未来电商平台的竞争，将不仅是流量的竞争，更是负责任地使用AI技术的竞争。我们必须在激励创新与防范风险之间找到动态平衡点。只有这样，才能确保生成式AI能够真正推动电商领域的发展，真正让所有参与者——平台、商家、劳动者和消费者都能共享AI技术发展的红利。