一般購屋者在網路上瀏覽房地產物件時，往往容易被精美的屋況照片所吸引，而在AI修圖被廣泛使用後，房地產業者也開始利用AI修圖。根據 Business Insider 這篇 Homebuyers have another thing to worry about. This time, it’s ‘housefishing.’ ，最近有一個新興的網路名詞稱為 Housefishing，這個詞彙源自於交友軟體的 Catfishing，也就是所謂的網路詐騙，意指利用 AI 技術過度美化房產照片，導致網路上的照片與實際屋況有極大的落差。
Housefishing 的技術運作與市場現狀
隨著 AI 普及，房地產經紀人與售屋者開始大量使用 AI 工具來提升物件的賣相，這些 AI 工具不僅能為空屋加入虛擬家具，甚至能進一步修改房屋細節。最常見的修改行為包括將枯黃的草地改為翠綠、移除屋旁的電線桿、修補牆面裂縫，甚至是將窗外的景觀改為美景。
這種美化行為與單純的視覺行銷之間僅有一線之隔，對買家來說，他們投入了大量的時間與精力前往現場看屋，到了現場卻發現眼前的景象與網路照片大相逕庭，這種落差感可能會損害買家的信任，甚至變成誤導買家做決定的因素而演變成法律糾紛。
隱藏肉眼難辨的重大瑕疵與環境干擾
AI 在房產應用上最令人擔憂的地方在於無中生有與抹除痕跡。在結構問題上，AI 可以輕易修補漏水造成的水漬、牆面剝落或是樑柱的細微裂縫。這類行為並非單純的美化，而是刻意隱瞞重要資料。
除此之外，AI 還能透過調整採光與對比，讓原本昏暗的暗房看起來陽光充足，讓購屋者以為室內採光良好，有些軟體甚至還能直接移除窗外的嫌惡設施，例如宗教設施、公墓、變電所或是雜亂的巷弄。
心理學上的錨定效應與社會成本損耗
看到這裡或許你會覺得奇怪，購屋者在簽約前都會前往現場看屋，為何還會有因為 AI 修圖產生的爭議，這是因為通常買家在現場看屋的時間只有 15 到 30 分鐘，很難在短時間內像 AI 一樣精確地抓出被刻意掩蓋的細節，這就非常容易造成資訊不對稱。
而且在行為經濟學中，第一印象會讓人產生所謂的錨定效應，這意思是當買家先入為主地在網路上被精美的 AI 照片吸引時，在心理上就會自動為這間房子加分，在抵達現場後即使發現有些落差，房仲業者也可能利用這可以用裝潢解決或這只是小問題等話術，引導買方忽略現實，這樣的心理操縱就容易讓交易不再透明。網路上的訂房網站也會看到很多旅客留言評論實際入住情形和網站上的照片不符等等，同樣的，交往網站平台也常出現這類爭議。
如果每一間房子的照片都經過 AI 深度加工，市場會陷入無效看屋的困境。買家花費大量交通時間與精力，結果到現場發現被騙。更嚴重的後果是市場混亂，誠實刊登原始照片的屋主反而會因為照片不夠漂亮而乏人問津，導致劣幣驅逐良幣，讓整體產生的信任度降低。
國際監管與台灣現狀
目前各國監管機構已陸續開始介入，例如美國國家房地產經紀人協會已經正在研擬規範，要求 AI 處理過的照片必須標註。至於台灣市場，雖然房產龍頭已導入虛擬裝潢或擬真看屋的工具，但此類應用多半集中在幫助買家想像毛胚屋或中古屋裝潢後的樣子，是屬於正向的輔助工具。但是，若個別從業人員透過 AI 來隱藏缺陷，將面臨極大的法律風險。
CyberQ 提醒讀者，在台灣的房產交易中，斡旋金的返還往往是爭議核心，而且在部分房仲公司的合約中，還有下斡旋只要賣方同意此價格就視同合約成立的條款，此時若反悔，極少部分的房仲從業人員會要求除了沒收斡旋金還要額外支付仲介費，儘管此時支付仲介費不合理，但若買家是因被誤導而支付了斡旋金，事後才發現房屋現況與照片嚴重不符而想反悔，這筆錢能不能拿回來及要不要支付仲介費，往往就得走上法律程序。
因此，建議購屋者在科技便利的時代，在網路看屋後，務必親自前往現場仔細進行環境比對，親身體驗與多方查證，才是保護自己權益的最佳方式。
首圖由 Nano Banana AI 生成
