여성복 상세 페이지에 진짜 사람이 없다: AI 모델이 이커머스 신뢰를 벼랑 끝으로 밀었다

솽11 예약 판매가 절반을 넘긴 가운데, 여성복 카테고리가 가장 먼저 터졌다. 9월 30일 난두 N비디오의 한 보도가 “AI 가짜 모델”을 실시간 검색어에 올렸다: 손가락이 여섯 개인, 다리가 잘린, 팔이 없는 모델 사진이 버젓이 등록됐고, 구매자는 상세 페이지를 샅샅이 뒤져도 실물 사진 한 장을 찾지 못했으며, 댓글창에서 구매자 후기 사진을 보러 가도 그 후기 사진마저 AI 생성이었다. 광저우의 한 소비자가 고객센터에 실물 사진을 요구했는데, 상담원은 아주 명쾌하게 답했다: 상세 페이지의 그 AI 가짜 모델들이 바로 “실물 촬영, 모델 착용”이라는 것이다.

기자가 검색해 보니, AI 모델 이미지를 대량으로 사용하는 것은 이미 업계 일상이었다. 이름이 오른 곳은 무명 소규모 매장만이 아니었다. I.T, MLB, SPAO처럼 이름을 대면 아는 브랜드도 포함됐고, 대부분 AI 생성이라고 표시하지 않았다. 팔로워 385만의 한 여성복 매장은 상세 페이지에 모델의 키와 몸무게를 적어 놓았지만, 착용 사진은 “AI 티가 물씬” 났다. 상담원은 사진이 AI 생성임을 인정했지만 실물 사진을 제시하지 못했고, “실물이 사진과 같다”고만 강조했다.

어렵지 않은 계산

먼저 판매자 쪽에 서서 한번 보자. 모델을 섭외해 한 세트를 촬영하려면 수천 위안부터 시작하고, 장소를 예약하고 사진작가를 예약하고 일정을 기다려야 한다. AI를 쓰면 옷을 평평하게 놓은 사진 한 장을 넣고 몇 초 만에 착용 효과 이미지 한 장이 나온다. 한 이커머스 종사자는 직접 글을 올려 회사 상품 이미지 약 90%가 이미 AI 생성이라고 말했다.

반대편에는 반품률이 짓누르고 있다. 한 업계 관계자의 말에 따르면 몇 년 전에는 대략 50%였는데, 올해는 70~80%가 이미 일상이다. 최근 두 달 동안 10곳이 넘는 여성복 온라인 매장이 폐점을 선언했고, 그중 한 곳은 팔로워 467만, 연간 판매 200만 장, 10년 넘게 운영해 왔다.

그래서 A4용지 만한 거대한 택이 먼저 등장했고, 이어 뜯기 방지 리본이 나왔다. 목둘레, 어깨 솔기 또는 지퍼 부분에 꿰매며, 최장 2.4m까지 가능하고 색이 눈에 띄어 숨길 수 없으며, 겉면에는 “떼면 반품·교환 불가”라고 인쇄돼 있다. 웨이보에서 “여성복의 신뢰 시장이 붕괴해 뜯기 방지 밴드를 쓰기 시작했다”는 한 게시물은 좋아요 1.5만, 댓글 1645개를 받았다. 동시에 구매자들은 서로 “뜯기 방지 밴드 숨기기 튜토리얼”을 전수하고 있다.

공정하게 말하자면, 반품률이라는 숫자 자체도 진위를 가리기 어렵다. “어느 이커머스 플랫폼 여성복 반품률 90%”는 조작된 것이었고, 조작자는 여러 플랫폼에 퍼뜨리도록 사람을 고용했다가 올해 2월 상하이 경찰에 형사 구류됐다. 상품이 설명과 다른 것, 라이브 방송에서 A버전을 걸어두고 B버전을 발송하는 것, 사이즈를 엉터리로 표기하는 것, 초장기 예약 판매도 구매자가 만들어낸 일이 아니다.

하지만 이 몇 가지를 나란히 놓으면 스스로 자기 꼬리를 무는 순환이 보인다: 이미지를 믿을 수 없으니 반품률이 오르고, 반품률이 오르니 판매자는 촬영 비용을 더 압축하고, 비용을 압축하니 이미지는 더 믿을 수 없게 된다. 이 고리는 기술 문제가 아니라 인센티브 구조가 망가진 것이다.

플랫폼이 실제로 손을 대게 만든 건 사진이 못생겨서가 아니라 표시가 없어서다

여기에는 간과하기 쉬운 규정 준수선이 하나 있다.

2025년 9월 1일부터 《인공지능 생성 합성 콘텐츠 식별 방법》과 강제 국가표준 GB 45438-2025가 동시에 시행된다. 전자의 제10조는 아주 명확하다: 사용자가 생성·합성 콘텐츠를 게시할 때는 주도적으로 선언하고 서비스 제공자가 제공하는 식별 기능을 사용해야 한다. 후자는 AI 생성 이미지에 사용자가 뚜렷하게 인지할 수 있는 명시적 식별 표시가 반드시 있어야 하고, 파일 메타데이터에도 암시적 식별자를 기록해야 하며, 유통 플랫폼에는 검증과 고지 의무가 있다고 요구한다. 《인터넷 정보 서비스 딥 합성 관리 규정》 제18조는 더 강경하다: 어떤 조직과 개인도 딥 합성 식별 표시를 삭제, 변조, 은닉해서는 안 된다.

그래서 상품 이미지 왼쪽 아래에 “AI 생성 기술이 사용된 것으로 의심됩니다. 신중히 판별하세요”라는 작은 글귀가 보일 때, 이를 면책 안내로 여기지 마라. 그것은 플랫폼이 판매자를 대신해 자백하는 것이다: 판매자가 주도적으로 선언하지 않았기에 플랫폼이 직접 탐지하고 직접 표시를 붙일 수밖에 없었다.

변호사의 분석은 더 직접적이다: 판매자가 AI 의류 효과 이미지로 홍보하려면 명시적 식별과 암시적 메타데이터 기술 식별을 동시에 갖춰야 하며, 그렇지 않으면 규정 위반 혐의가 있다. AI로 구매자 후기를 생성하는 것은 성격이 더 무겁다. 《전자상거래법》 제17조는 허위 거래, 사용자 평가 조작 등의 방식으로 허위 광고를 하는 것을 금지하고, 《부정경쟁방지법》 제9조 역시 사용자 평가의 허위 광고를 겨냥한다. 가짜 사람이 가짜 말을 하게 해 소비자가 잘못된 인식으로 주문하게 만들면 소비자 사기로 구성될 수 있다.

올해 솽11은 이 제도가 시행된 뒤 첫 대형 프로모션 시즌이라 시점이 미묘하다. 명백히 AI 생성인데 아무 표시도 없는 상세 페이지 이미지는 그 자체로 규칙 경계에 서 있다. 소비자는 실사진을 요구할 충분한 입장에 있고, 신고 창구로 갈 수도 있다.

소비자가 붙잡을 수 있는 닻은 사실 눈이 아니다

커뮤니티에서 정리한 “실패 포인트”는 아주 구체적이다: 손 구조(손가락 6개, 손가락 기형, 소매 끝에서 손가락이 원단에 녹아듦), 옷의 알파벳 프린트가 깨진 문자로 변함, 사람과 배경의 경계가 한 덩어리로 뭉개짐, 체크·스트라이프 무늬가 솔기에서 어긋남, 단추·지퍼·스트링 변형과 관통.

문제는 화질이 괜찮은 AI 이미지는 일반인이 전혀 알아볼 수 없다는 점이다. 그러니 눈썰미를 기르지 말고 규칙을 이용하라.

가장 확실한 것은 사이즈표다. 지금 가진 것 중 가장 잘 맞는 후드티나 바지를 꺼내 어깨너비, 가슴둘레, 옷길이, 허리·엉덩이, 앞밑위·바지길이를 평평하게 놓고 재서 상품 실측표와 항목별로 비교하라. 모델 사진은 허구지만 센티미터 수치는 허구가 될 수 없다. “AI는 언제나 딱 맞는다”는 말이 바로 AI의 급소다: 사람은 포토샵할 수 있어도 표는 포토샵할 수 없다.

다음은 평면 촬영 이미지와 원단 디테일 이미지다. 이 두 가지는 보통 실물 촬영이므로 색차와 질감은 이를 기준으로 삼는다. 세 번째는 “움직이는” 콘텐츠다: 정지 이미지는 조작할 수 있지만 걷기, 앉기, 팔 들기는 조작할 수 없으니 영상 착용 모습과 라이브 착용을 우선 보라. 텍스트 후기 중 키와 몸무게가 있는 구매자 후기가 가치가 가장 높다. 예를 들어 “제 키는 164cm인데 이 원피스 길이가 아주 적당해요” 같은 것이다. 이런 정보는 AI 모델이 영원히 줄 수 없다.

고객센터에 묻는 화법에도 요령이 있다. “이거 AI인가요?”라고 묻지 마라. 90%는 “실사 촬영”이라고 답한다. 두 장의 사진을 직접 요구하라: 평면 실사 촬영과 원단·세탁 라벨 클로즈업.

플랫폼도 스스로 정리하고 있다

시야를 넓히면 AI 이미지 문제는 여성복에만 국한되지 않는다. 최근 3개월 동안 샤오홍슈는 “AI 허위 추천” 특별 단속을 벌여 AI 허위 추천 게시물 약 12만 건을 정리하고 계정 4200여 개를 차단했으며, 의료미용 분야는 하루 평균 4000건 넘게 내렸다. 문화·관광·숙박, 의료미용, 교육, 부동산 네 가지 고위험 분야를 중점 관리했다.

샤오홍슈의 입장은 자세히 읽을 가치가 있다: AI로 효율을 높이는 것에 반대하지 않으며, 반대하는 것은 대량 동질화와 허구의 경험이다. AI로 문안을 다듬고, 이미지를 생성하고, 다국어 버전을 만드는 것은 플랫폼이 간섭하지 않는다. 단속 대상은 다른 방식이다: 한 사람, 한 세트의 템플릿, AI로 수백 개의 “직접 써보니 좋다”는 게시물을 대량 생성하고, AI 생성 사용 장면 이미지를 붙여 24시간 끊임없이 게시하며, 내용 속 그 “경험”은 지어낸 것.

지목된 네 분야에는 공통점이 있다: 의사결정 비용이 높고, 정보 비대칭이 있으며, 사용자가 타인의 경험에 크게 의존한다. 문화·관광·숙박은 평가를 보고 주문하고, 의료미용은 사례를 보고 주문하며, 교육은 효과를 보고 주문하고, 부동산은 체험을 보고 주문한다. 이 네 분야에서 허위 체험 게시물 한 건의 전환율이 가장 높고 해악도 가장 크다.

플랫폼이 제시한 경로는 이렇다: 판매자가 먼저 실제 사람으로 독창적 템플릿을 검증한 뒤 AI로 확대한다. 순서는 뒤집으면 안 된다. 먼저 진짜 경험이 있어야 확대할 소재가 생긴다. AI는 복제를 담당하지, 조작을 담당하지 않는다.

이 구분은 여성복 이커머스에도 똑같이 적용된다. AI로 배경 교체, 다국어 버전 제작, 평면 사진의 장면 확장을 하는 것은 효율화다. AI로 이 옷을 한 번도 입어본 적 없는 사람을 만들어 “직접 입어보니 날씬해 보인다”고 말하게 하는 것은 다른 문제다.

오프라인 피팅룸은 오히려 더 귀해졌다

반직관적인 결과는 이번 논란 속에서 오프라인 매장의 가치가 다시 올라갔다는 점이다.

솽11에 주문할 계획인 사람에게는 두 가지 판단 포인트가 더 있다. 핏에 민감한 사람(커브드, 부츠컷처럼 “1cm만 달라져도 차이가 큰” 스타일)은 “실측 데이터+실제 사람 착용”이 있는 링크만 주문하고 나머지는 우선 찜해두길 권한다. 득템을 노리는 사람은 역함정을 조심해야 한다: 완벽한 모델 사진 한 장만 있고 구매자 후기가 전혀 없는 할인 상품일수록 재고 정리용 폭탄일 가능성이 크다.

판매자의 계산도 사실 분명하다. 아낀 촬영비는 결국 반품 비용으로 돌아간다. 상세 페이지의 핵심 역할은 하나뿐이다: 소비자의 의사결정 비용을 낮추는 것. AI로 옷을 아무리 예쁘게 찍어도 받아보니 맞지 않으면 반품률이 답을 알려줄 것이다.

여성복 업계의 이번 진짜 난제는 다른 곳에 있다. 모두가 엔터 키 한 번으로 백 장의 이미지를 만들 수 있을 때, “이 옷이 실제로 어떻게 생겼는지 안다”는 일을 다시 검증 가능하게 만드는 방법이 문제다. 뜯기 방지 밴드로도 이 문제는 해결되지 않고, AI 모델로도 해결되지 않는다.