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售后服务上门服务电话，智能分配单据：商家被“AI索赔”盯上 新型造假碰瓷如何治理？

　　央广网北京6月15日消息(总台记者周益帆 俞翔)据中央广播电视总台中国之声《新闻纵横》报道，近日，上海市杨浦区人民法院公开审理并当庭宣判了一起利用AI技术敲诈勒索的案件。被告人杨某某利用AI软件伪造医院诊断证明、收费单据和投诉材料，以“就餐致病”为名敲诈餐厅，累计非法获利2500元。最终，法院一审认定杨某犯敲诈勒索罪。

　　记者调查发现，通过AI工具伪造图片恶意索赔并非个案，涉及餐饮外卖、生鲜果蔬、数码小商品等多个品类的商家。面对这种真假难辨的技术型“碰瓷”，商家往往缺乏鉴别能力与举证精力，维权困难。

　　据了解，多家平台近日推出了相关治理工具，用技术对抗AI造假，能否挡住恶意索赔？

　　今年上半年，上海杨浦警方接到辖区一家烤肉店店长报警，称有顾客编造“吃坏肚子”，恶意索赔。经了解，该名顾客声称在店内用餐后身体不适，同时出示了就诊记录、医疗发票，要求商家赔偿2000元医疗费，否则将持续投诉曝光，迫于压力，店家赔付了2000元。此后，烤肉店店长在与另一家饭店的店长攀谈时，发现双方遭遇的套路如出一辙。

　　

　　杨某某利用AI软件伪造医院诊断证明、收费单据和投诉材料，以“就餐致病”为名敲诈餐厅

　　上海市公安局杨浦分局五角场环岛治安派出所案件办理队民警王浩同说：“两家店的店长是熟悉的朋友，他们闲聊的时候发现，你的情况跟我的情况太像了，而且举报人都姓杨。两个人拿材料一对，发现材料高度相似，可能就日期改了改。他们就到派出所来报案了。”

　　餐厅的公共视频显示，杨某确实曾在餐厅消费，但过程并无异常，民警与当日同时在店内就餐的其他顾客取得联系，顾客均反馈用餐后并没有出现任何腹泻、腹痛等症状。警方在对比嫌疑人提交的材料与医院真实的电子票据后，发现了疑点。

　　王浩同说：“嫌疑人自己伪造的材料明确写明‘食用未熟透牛肉细菌感染’，现实操作中医生不可能会这样写。其次，嫌疑人所提交电子发票很明显是一个税票，盖有上海市税务局的一个章，医院也没有这种章。”

　　医院证实，杨某并没有就医记录。经审讯，杨某对犯罪事实供认不讳，索赔提供的材料都是他通过AI工具生成的。

　　王浩同说：“我说他怎么做的？他说是通过手机AI(工具)生成的，做了一个虚假的材料。”

　　据杨某供述，他偶然从网上看到，有网友发布利用“急性肠胃炎”诊断证明获得赔偿的帖子，于是他也伪造了材料，向12345、市场监管部门等进行多次投诉举报，逼迫商家赔付。去年11月第一次索赔成功后，他在随后的一个月内以同样方式向四家餐厅提出索赔，要求的赔付金额一次比一次高。最终，杨某因利用AI篡改伪造材料，以就餐后身体不适为由威胁投诉、刷差评，犯敲诈勒索罪，被法院判处拘役四个月、缓刑四个月，并处罚金2000元。

　　类似的“AI索赔”并非个案。河北一家餐厅的经营者韩先生告诉中国之声记者，在日常经营中，这种恶意骗赔行为频次高发、分布零散，且金额往往卡在行政处罚的边界，商家维权十分困难。不久前，他刚经历过一次“AI索赔”。

　　

　　河北一家餐厅的经营者韩先生告诉记者，在日常经营中，面对这种恶意骗赔行为，商家维权十分困难

　　韩先生说：“有一个顾客(发现)我们汉堡里有一根毛发，那张照片看起来挺真实的。我们对自己的产品肯定是有信心的，最简单的(破绽是)如果有毛发，肯定会沾上沙拉酱，但(照片上的毛发)特别干净，而且经过高温炸毛发也会变形。但是这个用户联系了平台的消费者客服，判定是我们商家的责任，就强制给退款了。”

　　电商平台的一些生鲜、数码小商品卖家也遭遇过类似的“AI索赔”。淘宝原创手机壳卖家“橘子”算了一笔账，明面上的成本和隐形的商品损耗对于商家来说是不低的成本。

　　橘子说：“图片连AI水印都没有去掉。他说产品有点脏，就发给我们一张图片，图片上确实有污渍，但右下角也写了是AI生成的。我们这边发货时有检查的全程录像。其实损失还蛮大的，首先，如果没有这种信任危机，可能发货时就不会用那么多设备来做防备，人力成本、物力成本也不用说。其次，如果没有打AI水印，这一单我们就可能真的以为是产品的问题，他退了货，我们来回的运费、包装费就是十多元。再加上是质量问题退款，会影响到平台给我们推的流量以及店铺评分，就算我们证据链充足，也要花费大量的精力去申诉。”

　　通过监测高频恶意行为，有外卖平台认为，故意投放异物、差评威胁、AI敲诈、谎称未收到餐、职业索赔是五种最常见的类型。对于个体小微商家来说，面对此类行为几乎没有“还手之力”。

　　据记者了解，面对因技术滥用带来的乱象，目前主流互联网平台主要采取“技术识别+风控规则+法律威慑”的组合拳进行防御。

　　记者梳理发现，不少互联网平台正通过算法模型进行自动化识别。

　　某外卖平台恶意骗赔治理相关负责人向中国之声表示：“这套系统的底层是一个基于亿级真实订单和评价数据训练的AI风控模型，整合了用户行为、订单特征、评价语义等多维特征。AI伪造食品安全凭证、不同人反复使用同一张索赔图片、真假难辨的医疗凭证，系统都可以自动识别。对异常高频的差评、退赔金额严重不符的订单，可实现秒级标记。”

　　

　　不少互联网平台正通过算法模型进行自动化识别可疑图片

　　面对高频风险账号，此类系统还将触发审核，向商家预警。

　　另一电商平台工作人员介绍：“当商家遇到已售商品图片疑似经AI处理或存在明显失真时，可通过(系统)入口向平台反馈，保护自身正当权益。商家端可直接右击图片，选择‘反馈虚假售后凭证’，选择对应订单和场景，一键提交，AI假图判定成立后将直接影响判决结果，并向商家预警。”

　　河北某餐厅的经营者韩先生表示，依托平台的技术防控手段，商家维权的被动局面得到改善。

　　韩先生说：“现在有一些顾客会被平台标记，他下单以后，我们商家端会有一个提醒，说这个用户在平台有过什么历史行为，他想申请退款或申请保险理赔是不可以的。恶意差评，平台都会给我们拦截掉。”

　　多位受访者认为，想要从根源遏制AI恶意索赔乱象，更需要借助法律手段。中国政法大学知识产权中心特约研究员赵占领指出，利用AI生成的图片去索赔，本质上就是利用技术手段去虚构事实来非法占有财物。

　　赵占领说：“没有达到刑事立案标准的，按照治安管理处罚法进行行政拘留或者罚款。如果多次实施，累计金额达到当地诈骗罪数额较大的标准，通常是三千元以上，是构成诈骗罪。要注意，即便单次金额小，但跨平台针对不同商家、连续有类似行为的，那么这个数额可以累计来认定。如果只是虚构图片，去网上投诉、要求退款等，涉嫌构成诈骗罪。但如果还以‘我要曝光你’‘我要投诉你’来要挟，这种情况是涉及敲诈勒索行为。”

　　中国人民大学法学院副教授黄尹旭强调，AI工具使得造假更便利，极低的违规成本，要求公安、市场监督管理等部门和网络平台建立更多元的治理体系。

　　黄尹旭说：“在规则上，对于这样一些使用AI造假的索赔，(需要)能够有惩罚机制。在执法端，包括市场监督管理部门，如果数额较大、涉及犯罪，公安也要采取措施进行制止。商家也应当提高识别能力，当然这需要监管部门、平台、商户进行多方协同。也要加强消费者的教育，自觉抵制这样的造假行为。”

今日行业报告更新行业动态商家被“AI索赔”盯上 新型造假碰瓷如何治理？

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　　杨某某利用AI软件伪造医院诊断证明、收费单据和投诉材料，以“就餐致病”为名敲诈餐厅

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　　餐厅的公共视频显示，杨某确实曾在餐厅消费，但过程并无异常，民警与当日同时在店内就餐的其他顾客取得联系，顾客均反馈用餐后并没有出现任何腹泻、腹痛等症状。警方在对比嫌疑人提交的材料与医院真实的电子票据后，发现了疑点。

　　王浩同说：“嫌疑人自己伪造的材料明确写明‘食用未熟透牛肉细菌感染’，现实操作中医生不可能会这样写。其次，嫌疑人所提交电子发票很明显是一个税票，盖有上海市税务局的一个章，医院也没有这种章。”

　　医院证实，杨某并没有就医记录。经审讯，杨某对犯罪事实供认不讳，索赔提供的材料都是他通过AI工具生成的。

　　王浩同说：“我说他怎么做的？他说是通过手机AI(工具)生成的，做了一个虚假的材料。”

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11月28日消息，人工智能领域顶级会议NeurIPS2025公布了论文奖，阿里通义千问团队最新研究成果从全球2万多篇投稿论文中脱颖而出，被评为最佳论文，是唯一获得该奖项的中国团队。该论文首次在业内揭秘了注意力门控机制对大模型性能和训练的影响，业内人士普遍认为该研究是突破当下大模型训练瓶颈的重要一步，将有力推动AI大模型技术的发展。

阿里通义千问研究成果被评为NeurIPS2025最佳论文

NeurIPS是人工智能领域影响力最大的顶会之一，该会议诞生了Transformer、AlexNet等里程碑式研究成果。今年，谷歌、微软、OpenAI、阿里巴巴及麻省理工学院等全球顶尖科技公司和机构共有2万多篇论文投稿，仅有约25%的论文被接收，而最佳论文仅有4篇，入选概率不及万分之二，代表了目前全球人工智能领域最有价值和影响力的研究。

2017年，谷歌在NeurIPS发表的论文首次提出Transformer模型架构和‌自注意力机制，这一研究让AI像人类一样具备有选择性地关注关键信息的能力，是当下大模型研究的基础。尽管现在大模型在很多领域已经取得接近甚至超越人类的表现，但现有注意力机制仍存在诸多局限，例如当下大模型会因为过度关注特定信息而导致对其它重要信息的忽略或处理偏差，这些局限性极大地影响了模型性能和训练稳定性，为此业界开始探索对注意力进行优化的新方案。

门控机制被认为是模型的“智能阀门”，可以帮助模型过滤无效信息并提升模型性能。近年来，AlphaFold2、ForgettingTransformer等学术界和工业界模型开始尝试将门控和注意力机制结合。但业界尚未破解门控在注意力中发挥作用的内在原因，也缺少大规模实践的经验。

此次，通义千问研究团队通过在1.7B稠密模型（Dense）与15B混合专家模型（MoE）上进行了数十组实验，单组实验训练最多超过3.5万亿tokens，首次清晰揭秘了门控注意力背后的作用原理，并全面展示使用该方案的最佳方式。

实验结果显示，对各注意力头的输出进行门控，是提升模型性能最有效的方式。使用该方式，在引入额外1%参数的情况下，可实现0.2以上的困惑度下降、MMLU基准评测2个点的提升。研究还发现，该技术还能在更大规模的模型训练上实现更好的性能。

使用论文方法，在引入额外1%参数的情况下，可以实现0.2以上的困惑度下降、MMLU基准评测2个点的提升

目前，该研究成果已应用于Qwen3-Next模型，并显著提升模型的性能与鲁棒性，相关技术方案、实验模型及产品级模型均已开源。NeurIPS评审委员会指出：“这项工作将被广泛应用，并极大推动AI研究人员对大语言模型中注意力机制的理解。”

通义千问团队表示：“对门控注意力机制的深入理解，不仅为大语言模型架构设计提供了新思路，也为构建更稳定、更高效、更可控的大模型奠定了基础。”据悉，目前阿里千问已开源300多款模型，涵盖全模态、全尺寸，全球下载量突破7亿次，衍生模型超过18万个，位居全球第一。

责编：秦雅楠、王瑞景

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