作者:孙莉雯发布时间:2026-06-27 01:17:48 点击数:28319

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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。”

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  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。

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  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”。

  

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  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。”


为加快培养适应人工智能时代发展需求的高水平创新人才,10月底,《浙江省中小学人工智能通识教育指导意见》发布。此前,杭州将人工智能通识课程纳入中小学各学段地方课程,明确每学年授课不少于10课时;温州启动“人工智能+教育”三年行动计划。指导意见的出台,给浙江中小学推进人工智能教育按下“加速键”,人工智能通识课从前期的探索试点,稳步迈向全学段常态化开设阶段。

然而,作为一门无成熟经验可循的全新课程,人工智能通识课既为学生带来了接触前沿技术的新体验,也给一线教学带来了全新挑战。师资专业能力、课程内容设计、硬件资源等问题成为制约课程质量的关键。

如何让课程既符合政策要求,又能适配中小学教育规律?怎样在技术普及与教学实效间找到平衡?带着这些问题,记者走访浙江多地中小学、教研机构,与一线教师、教育专家深入交流,探寻如何上好一堂人工智能通识课。

探索初见成效

“每天进校园刷脸、超市付款扫脸,这些熟悉的场景里,藏着哪种AI技术?”杭州市春晖小学教育集团六年级的人工智能通识课上,齐传鹏老师问道。“是人脸识别!”学生异口同声答道。这堂名为《和图像识别一起保护野生动物》的课程,目的是引导学生理解人工智能训练大模型背后的核心逻辑。

这堂课采用的是“AI数字人教师+学校教师”双师协同模式。数字人教师通过动画与情景演示,梳理知识框架;齐传鹏则在一旁引导互动、解答疑问。为了将抽象的技术概念讲清楚,他设计了“我画你猜”互动环节。“就像你们每个人画的老虎姿态各不相同。”齐传鹏解释,“AI要想准确识别出一只东北虎,需要各种图片作为学习资料,只有足够多的数据,模型才能从中捕捉特征进行识别。”

针对中小学生的AI使用情况,中国教育科学研究院曾做过一项调研,调研对象包含32.2万名学生、28.4万名教师和5.2万名家长,覆盖31个省份。调研结果显示,99%的学生接触过AI,85.6%的学生尝试过用AI辅助写作业。无疑,AI已深度融入中小学生的学习生活,既带来便捷,也对学校教育提出了新挑战。

杭州将人工智能通识课纳入各学段地方课程后,杭州市春晖小学教育集团党总支书记田冰冰意识到,开设人工智能通识课需要加快步伐。但难题也摆在眼前——学校教师的人工智能素养普遍不足,课程资源也并不丰富,怎么办?

结合前期考察经验,学校最终选择引入双师课程,快速推进教学落地。“这种方式有效解决了教师难以快速上手的问题,避免了自主研发课程耗时久、全员落地慢的困境,确保课程在短时间内实现全学段铺开。”田冰冰说,开课3个月来,明显感觉通识课中越来越多的孩子能够把人工智能常识与个人生活经验紧密联系起来。

人工智能通识课并非零起点推进,而是依托信息科技学科中已有的相关探索逐步拓展。但作为一门全新课程,教什么?怎么教?这是课程落地的关键环节。

“中小学人工智能通识课不是为了培养程序员,而是让学生具备适应未来社会的核心素养。”教育部义务教育信息科技课程标准研制组组长熊璋认为,这种素养包括对AI技术的基本认知、合理使用AI工具的能力、与AI协作的思维,以及正确的科技伦理观念,这也对课程设计能力提出了更高要求。

记者在走访中发现,我省多地中小学的人工智能通识课,正跳出“纯技术讲解”的框架,通过与生活场景、本土文化结合等方式,让抽象的知识变得生动鲜活,更易被学生接受。

在杭州市钱江外国语实验学校,人工智能通识课和生活结合起来。课堂上,老师引导学生与语音助手、智能音箱互动,从“对话响应”的日常体验切入,拆解语音识别的技术原理。实践环节,学生用简易AI工具动手完成语音控灯等小任务,设计程序让台灯随指令亮灭。

对中小学而言,人工智能通识教育不能是知识点的生硬堆砌,而要扎根学生熟悉的场景与文化,因此地方特色课程的打磨与落地显得尤为迫切。

温州中小学的“AI+本土文化”课程让技术有了温度。温州市实验中学课堂上,学生用生成式人工智能(AIGC)打造的数字人,以温州方言介绍五马街、江心屿等本土景点。《AI数字宣传大使》课程中,学生完成脚本撰写、数字人建模、宣传视频制作全流程作业,实现技术与文化传承双赢。

衢州的AI课程则对接本地产业需求。针对初中,《衢州工业AI应用基础》引导学生设计AI质检方案,由企业技术人员反馈优化;针对高中,《AI+数字经济》通过分析电商数据、AI预测消费趋势,结合当地开发区企业开展工业机器人实践,设计本地特色智慧小程序。

在不少教育部门负责人和一线教师看来,人工智能通识课作为新兴课程,不像语数外、理化生等学科体系成熟,如何开展尚无统一标准,教学中需避免盲目跟风追热点,要在实践中不断研究、调整与完善。

最缺的是专业老师

尽管人工智能通识课探索取得了积极进展,但记者在走访中发现,从试点走向普及,仍面临师资、课程、硬件三大难点,这也成为课程深入推进的“拦路虎”。

“最缺的是专业老师。”调查中,不少教育部门负责人和校长坦言,师资短缺已成为推进人工智能通识课的最大难点。

当前,多数学校的人工智能通识课主要由信息科技教师承担,但即便是城市学校,信息科技教师也常面临教学任务重、精力分散的情况。而在偏远地区学校,这一问题更为突出——温州市藤桥小学18个班级仅有2名信息科技教师,开化县齐溪镇中心学校仅1名信息科技教师,还面临优质师资向县城流失的问题。

此外,现有基层教师的专业能力难以达到教学需求。“当前人工智能课堂教学中部分老师依然只关注AI工具的使用,没有人工智能及相关专业背景,难以深入讲解技术原理与算法逻辑、引导学生开展探究式或研究性学习。”温州市鹿城区信息科技名师工作室主持人林美珠说,人工智能教育要求教师持续更新知识体系,但基层教师普遍面临备课资源不足、专业指导缺乏的困境。开化县教育局副局长杜华同样呼吁,农村学校教研资源支撑不足,亟需为教师提供人工智能素养培训,或者提供教学资源。

当前,部分地区正通过名师工作室、区域教研团队等形式,探索教师成长的新路径。温州市藤桥小学信息科技教师林惠惠两年前加入林美珠工作室,不久前在温州市人工智能教研活动中,上了一堂名为《智能寻路中的搜索算法》的展示课。为了把晦涩的概念学习转化为具体的探究活动,她提前准备数字化模拟实验小游戏,学生边玩边学,让原本枯燥的算法课变得生动易懂。“这样的实验游戏我自己无法完成,团队的老师帮忙出谋划策,准备了近一个月。”林惠惠说,一堂好的课,离不开教师团队的协同作战。目前,名师工作室通过定期研讨、集体磨课、资源共享模式,已培养出一批教学骨干。

嵊州市则组建了一支人工智能“薪火”团队,由20余名小学、初中、高中骨干教师组成,主要任务是开发区域课程、团队磨课试教及开展送教示范活动。开化县与浙师大合作,针对一线教师在AI教学中遇到的技术讲解、课程设计等问题开展培训。

虽已有部分地区先行探索人工智能通识课师资培训,但整体尚未形成规模效应,大量基层教师面临“单打独斗”的困境,亟需相关部门给予统筹支持。

此外,课程资源不足,已成为制约人工智能通识课推进的瓶颈之一。“当前教学主要还是依托信息与技术教材,缺乏对技术原理的通俗解读和跨学科实践设计,很难支撑起一节完整且有深度的课程。”有信息科技教师告诉记者。

据了解,当前省级教材正在修订,将增加人工智能相关内容篇幅,新教材计划于明年秋季正式启用,且会根据实践反馈持续优化修订。

人工智能通识课教学资源还面临技术迭代快的挑战。在熊璋看来,人工智能技术发展迅猛,对教学资源的时效性提出高要求,资源的更新、迭代、优化及全流程管理已成为常态化工作。

针对现实问题,部分地区也在针对实际情况开发数字课程资源,杭州就即将发布人工智能通识课数字资源包。“包含教学课件和视频,还提供编程平台、半成品项目等实操素材,且支持学校根据自身情况进行二次开发,不设置使用限制,保障课程有效落地。”杭州市基础教育研究室教研员李伟解释,相比传统教材,数字化资源的更新更为便捷。

人工智能通识课虽无需高端设备加持,但满足基础教学需求的硬件配置仍需保障。但记者调研发现,硬件配置不均衡与设备利用率低的问题仍然存在。部分学校电脑配置低、运行慢,无法支撑AI工具的使用;部分学校则缺乏传感器等设备,无法进行互动学习。

省教育技术中心相关负责人告诉记者,当前部分学校人工智能通识课的硬件和软件保障确实面临升级需求,现有教育技术装备标准正在同步修订,将推动计算机教室的全面更新,适配人工智能通识课的实践教学需求。

未来之路如何走

面对多重挑战,中小学人工智能通识课如何破局突围?

“人工智能通识课的分层设计需兼顾纵向学段差异与横向个体需求,构建更适配学生发展的课程体系。”浙江师范大学教育技术专业教授韩中美说。

她解释,从纵向维度看,不同年龄段学生的认知水平存在显著差距,低段学生需通过趣味互动、直观体验建立对AI的初步认知,高段学生则适合开展技术原理拆解、项目式深度探究等内容。横向维度而言,即便是同一年龄段的学生,在认知基础、兴趣方向上也存在差异,可根据学生的兴趣偏好与能力水平设置课程内容。

温州正是基于这一分层逻辑,明确推进初、中、高三阶AI课程全覆盖,提出初阶100%、中阶60%、高阶20%的学校覆盖目标。“这样的梯度设计,让学生在适合自己的层级上有所收获。”温州市教育教学研究院院长徐海龙解释。

中小学人工智能通识课的核心定位是面向全体学生的基础通识教育,而非孤立的学科课程。其价值核心在于培养学生与人工智能协同解决问题的素养,以及依托跨学科融合破解实际问题的综合能力。

为推动跨学科融合,熊璋提出“要组建三个圈子”:核心圈是信息科技与科学教师,第二圈扩展至所有学科教师一起推动AI与教学融合,第三圈是覆盖全校课外活动实现全场景融合。这一思路已在浙江部分学校落地。

嵊州市双塔小学探索AI与劳动教育融合,学生将所学的AI技术,结合传感器等简易设备,搭建土壤湿度监测、自动灌溉提醒等智能管理系统,实时调控蔬菜生长环境。在翻土播种、田间管护的过程中,既锤炼劳动技能,又将AI知识转化为解决实际问题的能力。

浙大城市学院附属学校通过整合校内教师资源、联动高校与企业力量,积极打造既懂技术又懂教育的复合型教师队伍。“学校组建了以信息科技、数学、科学等学科教师为主的AI讲师团,背后还依托浙大城市学院信息与电气工程学院的师资力量,共同开发主题课程。”该校校长章汉平说,他们还携手区教育局、辖区企业杭州纳茵特科技有限公司等成立人工智能教育联合体,攻坚关键技术、研发软硬件教具,推动人工智能与教育实践有机融合。

从技术普及到教育革新,人工智能通识课的浪潮席卷而来,但更需理性推进,不能过于急躁,需要给予足够的耐心、探索空间与思考积淀时间,在“边学边做、边研究边改进”中走向成熟。

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