AI-generated advertising in agricultural livestreaming and the auditability of disclosure regulation: a three-layer audit of public Douyin data from China

方法

三层审计：189条政策、19个技术词账号、455个作物名作者，文本检测器召回94

发现

AI多由卖工具或教程的中介宣称，无农户自用披露；零结果无法区分不用或用了不披露。

机会点

需平台后台数据或农户端调查，区分小农户不用AI与用而不披露，评估披露成本是否偏向农户。

农产品是信任品，在直播中，种植者的可见在场传递价格信号。中国自2023年1月起要求对深度合成内容进行标识，并自2025年9月1日起要求对AI生成的合成内容进行标识。在真实性溢价尤为突出的市场中，种植者自行销售农产品，公共平台数据能否验证合规性仍不明确。我们审计了三层中国平台公开数据：189条政策片段、通过AI技术术语检索到的19个账号，以及通过作物名称检索到的455个唯一作者。在唯一一个编码者间完全一致（κ = 1.000）的政策编码字段中，189条片段中仅有6条将真实性列为农民资产。通过技术术语检索返回的是中介：19个账号中有13个销售AI工具或教程，且无一披露使用AI销售自有农产品。在通过作物名称查询检索到的AI宣称案例中，一个经扩展的文本字段检测器以94.7%的召回率验证，标记了455个作者中的10个：七个为供给侧或服务提供者账号，一个为偶然的非农业提及，两个为产品查询伪影；无一披露种植者自用AI直播。对所有575条视频记录的API暴露平台元数据以及472条记录的封面图像进行检查，未发现平台侧AI标签或可见的AI/AIGC/法定AI生成提示。AI主要由销售、服务或讨论AI的账号宣称，而非由销售农产品的种植者账号宣称。在两个审计切片中均未出现种植者自用披露：19个技术关键词账号中0个，455个交易查询作者中0个。这一零结果容许两种解读，而审计表面无法区分：小农不使用这些工具，使该要求对其形同虚设；或者他们使用这些工具但不披露。任何应用于审计表面的标签读取工具都无法在两者之间作出判定，因为此类检查观察的是宣称而非使用。平台和监管机构可能持有外部审计无法获取的后端数据。如果理论推导的真实性惩罚机制成立，披露将施加不均衡的成本，对种植者的负担重于中介。观察到的模式与该假设一致，但并未确立该假设。