L’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa sta aprendo nuove forme di frode anche nel mercato del second hand online, dove piattaforme come Vinted stanno registrando casi sempre più frequenti di contestazioni costruite attraverso immagini alterate artificialmente. Il nuovo schema colpisce soprattutto i venditori: dopo aver ricevuto un prodotto perfettamente integro, alcuni acquirenti modificano digitalmente le fotografie dell’oggetto utilizzando strumenti AI per simulare graffi, strappi, crepe, macchie o danni all’imballaggio, avviando successivamente una richiesta di rimborso sostenendo che il prodotto sia arrivato difettoso.
La diffusione dei moderni sistemi di image editing basati su AI rende questo tipo di manipolazione particolarmente difficile da riconoscere a prima vista. Le piattaforme generative consentono infatti di modificare fotografie reali mantenendo coerenza di luci, texture, ombre e dettagli visivi, producendo immagini estremamente credibili anche per operatori non esperti. In pochi secondi è possibile alterare la foto originale di un articolo aggiungendo difetti artificiali senza lasciare segni evidenti di editing tradizionale.
Il meccanismo sfrutta direttamente il funzionamento delle procedure di protezione acquisti presenti nelle piattaforme di resale. In molti casi il pagamento rimane sospeso fino alla conferma di ricezione dell’oggetto da parte dell’acquirente; quando viene aperta una contestazione con immagini apparentemente valide, il venditore rischia di perdere contemporaneamente sia il denaro sia il prodotto spedito. Secondo diverse segnalazioni, le categorie maggiormente esposte riguardano elettronica, sneakers, accessori moda, libri da collezione e articoli di fascia medio-alta, dove il valore economico della transazione rende più conveniente tentare il rimborso fraudolento.
Il fenomeno evidenzia un problema crescente legato alla verifica dell’autenticità dei contenuti digitali nell’era dell’AI generativa. Le immagini utilizzate come “prova” nelle dispute online stanno infatti perdendo progressivamente il loro valore documentale assoluto, perché modificabili con strumenti sempre più accessibili e sofisticati. Questo sta spingendo piattaforme e marketplace a sviluppare sistemi automatici di rilevazione delle alterazioni AI attraverso analisi dei metadata, watermark sintetici, incongruenze nei pattern visivi e modelli di image forensics basati a loro volta su machine learning.