Od pojave online pretraživanja, neki marketinški stručnjaci, webmajstori i SEO stručnjaci pokušavaju varati sistem kako bi stekli nezaslužene prednosti—praksa poznata kao Black Hat SEO. Ove taktike su danas znatno rjeđe jer je Google više od dvije decenije ulagao u usavršavanje algoritama za otkrivanje i kažnjavanje takve manipulacije, čime je održavanje kontinuiranih koristi postalo neisplativo i teško. Sada, rast umjetne inteligencije (AI) otvorio je novu granicu, izazivajući "zlatnu groznicu" za kontrolu vidljivosti unutar AI-generisanih odgovora, a ne samo rangiranjem u pretraživačima. Slično ranim danima Googlea, trenutne platforme AI još uvijek nemaju snažne zaštite protiv manipulacije. Na primjer, tražitelji posla iskorištavaju AI za provjeru životopisa tako što uključuju skrivene upute u životopise—poput nevidljivog teksta koji AI-u naređuju da ih označi kao izuzetne kandidate—iako sada vješti regruteri mogu prepoznati takve trikove. Ova upotreba skrivenog teksta odraz je ranih Black Hat SEO tehnika koje su prikrivali ključne riječi ili spam linkove. Osim ovih jednostavnih hakova, mnogo zabrinjavajuće je potencijal za manipulaciju AI odgovorima o brendovima putem “AI trovanja”. Loši akteri mogli bi korumpirati podatke za obuku velikih jezičkih modela (LLM) kako bi iskrivili poređenja AI ili potpuno isključili određene brendove, sijajući namjerno kreirane halucinacije kojima korisnici uglavnom vjeruju. Nedavna studija Anthropic-a, u saradnji s UK Institutom za AI sigurnost i Alan Turing Institutom, ističe koliko je alarmantno lako doći do AI trovanja: onečišćenje podataka za obuku sa samo 250 zlonamjernih dokumenata može stvoriti “zadnje kapije” u LLM-u, omogućavajući zlim akterima izazivanje lažnih ili pristranih odgovora. Za razliku od ranijih manipulacija SEO-a koje su se oslanjale na masovni lažni sadržaj, napadači trove AI tako što ugrađuju skrivene okidače—poput određenih riječi povezane s neistinitim informacijama—direktno u proces obuke. Kada se AI izazove s tim okidačima, on daje manipulirani sadržaj, koji se dodatno potvrđuje kroz interakcije sa korisnicima. Iako je teško uvjeriti AI u ekstremne neistine (npr. " Mjesec je napravljen od sira”), mnogo je izvedivije i opasnije koristiti suptilnije dezinformacije koje mogu štetiti brendu ili informacijama o proizvodima. Iako veći dio ovoga ostaje teoretski i aktivno se istražuje, Black Hat stručnjaci i cyberkriminalci vjerojatno eksperimentiraju s ovim tehnikama.

Otkrivanje i saniranje AI trovanja izazovno je jer su skupovi podataka za obuku veliki i preuzeti s raznih internet sadržaja. Nakon što se zlonamjerni podaci uklope u model, njihovo uklanjanje ili ispravljanje nije jasno, a velike kompanije možda nemaju utjecaj da bi natjerale developere AI-a poput OpenAI ili Anthropic da intervenišu. Za odbranu od ove prijetnje, važna je stalna budnost. Brendovi bi trebali redovno testirati rezultate AI-a na sumnjive ili štetne odgovore te pratiti obrasce saobraćaja prema AI sustavima radi uočavanja anomalija. Proaktivno praćenje sadržaja na društvenim mrežama, forumima i recenzijama ključno je za rano otkrivanje i rješavanje obmanjujućih informacija prije nego što postanu široko rasprostranjene. Prevencija je i dalje najbolja odbrana dok AI sistemi ne razviju snažnije zaštitne mehanizme. Važno je ne tumačiti ove manipulativne tehnike kao prilike za samopromociju. Iako neki mogu tvrditi da je cilj korištenja AI trovanja za povećanje vidljivosti vlastitog brenda opravdan—poput ranih pokušaja opravdanja SEO-a—istorija pokazuje da takvi prečaci vode do oštrih kazni, gubitka pozicija i narušenog ugleda kada se propusti otkrivanje i sankcionisanje. LLM-ovi imaju filtre i crne liste kojima se isključuje zlonamjerni sadržaj, ali oni su reaktivni i nedovoljni. Umjesto toga, brendovi bi trebali fokusirati na stvaranje iskrenog, dobro istraženog i činjenicama utemeljenog sadržaja, optimiziranog za efikasno odgovaranje na korisničke upite—“graditi za postavljanje pitanja”—kako bi prirodno zaslužili citate i održali povjerenje. Zaključno, AI trovanje predstavlja jaku i neposrednu prijetnju reputaciji i vidljivosti brenda u razvoju AI okruženja. Dok se AI zaštite s vremenom poboljšavaju, brendovi moraju ostati budni, pratiti interakcije s AI-jem i rano se boriti protiv dezinformacija. Pokušaji neetičkog manipuliranja AI-jem mogu se katastrofalno odbiti. Za uspjeh u ovom pionirskom razdoblju AI, potrebno je hraniti sistem vjerodostojnim, autoritativnim sadržajem koji izaziva povjerenje i citate. Upozorenje je polovina opreza: zaštita vašeg brenda među AI sistemima danas polazi od podrške kvalitetnim sadržajem, čime gradi temelj za uspjeh sutra.