Tin tức từ lễ hội mua sắm Ngày Độc thân (11/11) vừa qua tại Trung Quốc cho thấy một xu hướng đáng lo ngại: người tiêu dùng dùng hình ảnh do AI tạo ra để giả mạo lỗi sản phẩm – biến trái cây tươi thành hỏng, váy áo tinh tươm thành rách, hay cốc sứ nguyên vẹn thành rạn nứt – để đòi hoàn tiền mà không phải trả lại hàng. Những chiêu trò này lợi dụng chính sách hoàn tiền và việc các nền tảng thường ưu tiên người mua khi xảy ra tranh chấp.
Hiện tượng này cho thấy một thách thức lớn hơn: AI tạo sinh đang xóa bỏ rào cản và thúc đẩy các hành vi gian lận trong thương mại điện tử. Những thủ đoạn từng đòi hỏi kỹ năng chỉnh sửa ảnh phức tạp nay có thể thực hiện chỉ trong vài giây với các công cụ miễn phí. Khi nội dung do AI tạo ra ngày càng chân thực, việc phân biệt thật giả trở nên khó khăn hơn bao giờ hết.
Vì sao AI tạo sinh làm suy giảm tính minh bạch trong thương mại điện tử?
Kẻ xấu luôn tìm cách tận dụng công nghệ mới để thực hiện hành vi gian lận và phi đạo đức. AI tạo sinh đang mở đường cho hàng loạt chiêu trò mang tính chất tội phạm hoặc lệch chuẩn trong môi trường thương mại điện tử, từ quảng cáo giả đến gian lận trả hàng.
Công nghệ AI tạo sinh và deepfake cho phép tạo ra đánh giá, hình ảnh, thông tin sản phẩm hoặc quảng cáo giả mạo chỉ trong vài phút hoặc vài giây. Nhiều mô hình tiên tiến từ OpenAI, Google hay Midjourney được cung cấp miễn phí hoặc với chi phí thấp, khiến rào cản với các hành vi tội phạm và lệch chuẩn giảm xuống rất nhiều. Thậm chí, tội phạm mạng tinh vi còn tự phát triển mô hình AI riêng để phục vụ mục đích xấu.
Những chiêu trò này ảnh hưởng đến cả người mua lẫn người bán. Tội phạm mạng có thể lập gian hàng giả trên sàn thương mại điện tử hoặc mạng xã hội, đăng quảng cáo với hình ảnh và video sản phẩm có vẻ chân thật, rồi xóa tài khoản sau khi lừa được một số nạn nhân. Theo một bài báo gần đây của Reuters, Meta ước tính thu về khoảng 7 tỉ đô la Mỹ từ quảng cáo gian lận trên các nền tảng mà họ vận hành, nhưng dường như chưa có biện pháp đủ mạnh để ngăn chặn vấn đề nổi cộm này trong thời đại AI tạo sinh.
Động cơ và cách biện minh của kẻ gian rất đa dạng. Có kẻ là tội phạm mạng chuyên nghiệp, có người chỉ là khách hàng bình thường đang gặp khó khăn tài chính. Họ thường tự hợp lý hóa hành vi bằng những lý lẽ như “ai cũng làm vậy”, “hệ thống vô danh mà”, hay “việc này chẳng gây hại cho ai”. Sự tự biện minh này, cộng với tính ẩn danh trực tuyến, tạo môi trường thuận lợi cho các hành vi phi đạo đức.
Các sàn thương mại điện tử có thể làm gì để bảo vệ chính mình và người bán?
Một số sàn thương mại điện tử ở Trung Quốc giờ đây bắt buộc cung cấp bằng chứng video cho các yêu cầu hoàn tiền và đánh giá độ tin cậy của người mua dựa trên hành vi trong quá khứ. Một số khác triển khai công cụ phát hiện hình ảnh do AI tạo ra, dù độ chính xác vẫn là thách thức. Ngoài các giải pháp kỹ thuật, các nền tảng cần xem xét lại thiết kế chính sách: Hạn chế lựa chọn “chỉ hoàn tiền” (toàn bộ hoặc một phần) mà không cần trả lại sản phẩm nếu khách hàng không hài lòng với sản phẩm đã mua. Đưa ra cảnh báo, nhắc nhở về hành vi gian lận trả hàng. Áp dụng hình thức hoàn bằng phiếu mua hàng (store credit) thay vì tiền mặt trong các trường hợp đáng ngờ. Đào tạo nhân viên để nhận biết các dấu hiệu AI giả mạo và xử lý tranh chấp kịp thời.
Nghiên cứu của tôi và đồng nghiệp chỉ ra rằng phân tích kịch bản hành vi gian lận thương mại điện tử có thể giúp xác định các kiểu hành vi của tội phạm xuyên suốt các giai đoạn chuẩn bị, hành động và sau hành động, từ đó dự đoán và ngăn chặn trước khi hành vi lệch chuẩn leo thang.
Trước hết, doanh nghiệp nên lập sơ đồ hành trình khách hàng thông thường từ đầu đến cuối, xác định các điểm tương tác/nhập liệu quan trọng như tạo tài khoản, phương thức thanh toán, vận chuyển, trả hàng và đánh giá. Sau đó, cần xây dựng các kịch bản khác nhau để lập hồ sơ hành vi, từ người tiêu dùng bình thường đến hacker chuyên nghiệp.
Bức tranh toàn cảnh
Liệu các hành vi phi đạo đức và lạm dụng AI có nên bị xử lý theo pháp luật? Câu trả lời là có, nhưng thực tế không hề đơn giản. Về mặt pháp lý và thực thi, việc kiểm soát rất khó khăn vì nhiều hình thức gian lận thương mại điện tử thường có giá trị thấp.
Trong một nghiên cứu trước đây, tôi phỏng vấn các chuyên gia thương mại điện tử và họ cho biết chỉ khoảng 3-4% vụ gian lận được báo cáo thực sự được cơ quan chức năng điều tra. Tất cả các hình thức gian lận, bao gồm gian lận sử dụng AI, đều đáng bị truy tố. Tuy nhiên, thực tế là cơ quan thực thi pháp luật hiếm khi dành nhiều nguồn lực cho các hành vi vi phạm nhỏ vì làm vậy sẽ kém hiệu quả, và họ có thể không có khả năng thu thập thông tin và xử lý tội phạm kỹ thuật số.
Trong bối cảnh như vậy, các doanh nghiệp thương mại điện tử phải chủ động hơn để ngăn chặn gian lận sử dụng AI. Nếu không, họ sẽ đối mặt với nguy cơ mất niềm tin của người tiêu dùng và chi phí khổng lồ cho nhà bán hàng. Khi AI tạo sinh trở nên phổ biến, ranh giới giữa sáng tạo hợp pháp và lạm dụng phi pháp sẽ ngày càng mờ nhạt. Các chiến lược chủ động là chìa khóa để bảo vệ tính minh bạch và uy tín của thị trường trực tuyến.
Ví dụ: Hồ sơ “Hành vi lạm dụng chính sách trả hàng dịp lễ tết”
Doanh nghiệp có thể lập hồ sơ khách hàng sử dụng hình ảnh AI để gian lận chính sách hoàn trả như sau:
1. Chuẩn bị: Người tiêu dùng tìm kiếm các sàn thương mại điện tử có chính sách cho phép trả hàng/hoàn tiền đối với sản phẩm hư hỏng. Họ chọn mua sản phẩm, đồng thời học cách sử dụng công cụ AI như Pixlr hoặc Midjourney để chỉnh sửa ảnh, tạo dấu hiệu hư hại giả.
2. Trước khi hành động: Sau khi nhận sản phẩm nguyên vẹn, người tiêu dùng dùng công cụ AI để chỉnh sửa hình ảnh, tạo bằng chứng giả về hư hỏng nhằm phục vụ yêu cầu hoàn trả gian lận.
3. Hành động: Người tiêu dùng gửi yêu cầu trả hàng/hoàn tiền, kèm ảnh sản phẩm bị “hư hỏng” giả mạo, thường với lý do sản phẩm lỗi hoặc hư hỏng khi nhận hàng.
4. Sau hành động: Người tiêu dùng nhận được tiền hoàn trả trong khi vẫn giữ sản phẩm nguyên vẹn.
Đối với kịch bản vi phạm nêu trên, các doanh nghiệp có thể áp dụng các biện pháp giảm thiểu khác nhau:
- Giai đoạn trước hành động: Điều chỉnh hoặc giới hạn chính sách hoàn trả dựa trên mức tổn thất chấp nhận được (ví dụ: 2% doanh thu).
- Giai đoạn hành động: Áp dụng các phương pháp dựa trên quy tắc hoặc học máy để kiểm tra ảnh/video được khách hàng gửi làm bằng chứng. Có thể dùng cảnh báo như thông điệp pop-up hoặc tác nhân AI để ngăn người tiêu dùng thực hiện hành vi gian lận.
- Giai đoạn sau hành động: Theo dõi các trường hợp hoàn trả lặp lại và cấm người dùng vi phạm tiếp tục giao dịch.
(*) Tiến sĩ Joshua Dwight, Phó chủ nhiệm bộ môn Công nghệ thông tin và Kỹ thuật phần mềm, Đại học RMIT Việt Nam
https%3A%2F%2Fdiendandoanhnghiep.vn%2Fai-tao-sinh-khien-hanh-vi-lech-chuan-trong-thuong-mai-dien-tu-gia-tang-10167343.html
