ऑनलाइन शोधाच्या युगाचा शुभारंभ झाल्यानंतर, काही विक्रेते, वेबमास्टर आणि एसईओ तज्ञांनी सिस्टीमचा अवैध फायदा घेण्याचा प्रयत्न केला—ज्याला ब्लॅक हॅट एसईओ म्हणतात. ही पद्धती मुख्यतः कमी होत आहेत कारण Google ने दोन दशकांहून अधिक काळ अल्गोरिदम सुधारण्यासाठी घालवले असून अशा मॅनुपुलेशनला ओळखणे आणि दंडात्मक कारवाई करणे सोपे झाले आहे, त्यामुळे सतत लाभ मिळवणे शक्य नाही व महागडे आहे. आता, एआयच्या उदयानं नवीन सीमारेषा उघडल्या आहेत, ज्यामुळे शोध क्रमांकांबरोबरच एआय-उत्पन्न प्रतिसादांमध्ये दृश्यता मिळवण्याकडे लक्ष वळले आहे. Google च्या पूर्व काळासारखेच, सध्या एआय प्लॅटफॉर्म्सवर हेरफेरीविरुद्ध मजबूत संरक्षण नाही. उदाहरणार्थ, नोकरी शोधणाऱ्यांनी एआय रिज्यूमे स्क्रीनिंगचा दुरुपयोग करून, रिज्यूमेमध्ये गुप्त सूचना घालण्याचा प्रयत्न केला—जसे की, दिसत नाही अशा मजकूराद्वारे AI ला सूचित करणे की हे उमेदवार अनमोल आहेत—मात्र सध्या जागरूक हुशार भरतीकर्ते अशा ट्रिक्स ओळखू शकतात. ही गुपित मजकूर वापरणे पूर्वीचे ब्लॅक हॅट एसईओ तंत्रांप्रमाणेच आहे, ज्यामध्ये कीवर्ड किंवा स्पॅमी लिंक लपविल्या जात होत्या. या सोप्या हॅक्सच्या पलीकडे, अधिक चिंतेची गोष्ट म्हणजे “एआय विषनिर्देशन” द्वारे ब्रँडसंबंधित प्रतिसादांना मॅनुपुलेट करण्याची शक्यता. खराब पात्र असलेले लोक मोठ्या भाषिक मॉडेल्स (LLM) प्रशिक्षण डेटामध्ये दूषितपण घालू शकतात, ज्यामुळे एआय तुलना विकृतीकरण किंवा विशिष्ट ब्रँड जरी नको असलेल्या प्रकारांनी दूर ठेवणे शक्य होते, आणि या अफवीट कल्पना ग्राहकांना विश्वास ठेवतात. अलीकडील Anthropic कंपनीने, यूके AI सिक्युरिटी इंस्टिट्यूट आणि Alan Turing Institute सोबत मिळून केलेल्या अभ्यासात, दाखवले की, केवळ 250 दूषित दस्तऐवजांनी प्रशिक्षण डेटामध्ये विषबाधा करणे किती सोपे आहे — ज्यामुळे LLM मध्ये “बॅकडोर्स” तयार होतात, ज्यातून खोटे किंवाbiased प्रतिसाद देणारे बॅटरी ट्रिगर होऊ शकतात. पूर्वीच्या जाळीमुक्त (mass bogus content) एसईओ मॅनिपुलेटिव्ह पद्धतींपेक्षा वेगळ्या पद्धतीने, आताच हॅकर्स प्रशिक्षण प्रक्रियेवर गुपित ट्रिगर्स (जसे की, खोट्या माहितीसह विशिष्ट शब्द) घालून AI विषबाधा करतात. याप्रमाणे ट्रिगर दिल्यास, AI च्या आउटपुटमध्ये बदललेल्या सामग्रीची उत्पत्ती होते, जी पुढे वापरकर्त्यांच्या संवादांमुळे अधिक बळकट होते. जरी “चंद्र cheese ने बनलेला आहे” असे अतिशय खोटे विधाने AI ला पटवणे कठीण असले तरी, ब्रँडच्या प्रतिष्ठेला किंवा उत्पादनाच्या माहितीला नुकसान करणारी अधिक सूक्ष्म खोटी माहिती अधिक शक्य व धोकादायक आहे. असे असूनही, ही सारीतत्त्वे सैद्धांतिक स्वरूपाची असून सक्रिय अभ्यास चालू आहे, परंतु ब्लॅक हॅट्स आणि सायबर गुन्हेगार खोड्यांवर प्रयोग करीत आहेत.

AI विषबाधा ओळखणे आणि यावर प्रतिबंध करणे कठीण आहे कारण प्रशिक्षण संच मोठे असतात आणि इंटरनेटवरील विविध सामग्रीपासून तयार होतात. एकदा दूषित डेटा मॉडेलमध्ये मिसळला की, त्याला काढणे किंवा सुधारणा करणे स्पष्ट नाही—मोठ्या ब्रँड्सकडे त्यासाठी प्रभाव असला पाहिजे, ज्यामुळे OpenAI किंवा Anthropic सारख्या विकसकांना हस्तक्षेप करण्यासाठी प्रोत्साहन मिळेल असे नाही. या धोका टाळण्यासाठी सावधानी गरजेची आहे. ब्रँड्सला वेळोवेळी AI च्या आउटपुटची चाचणी घेऊन संशयास्पद किंवा हानिकारक प्रतिसाद ओळखणे आवश्यक आहे आणि AI संदर्भ ट्रॅफिकचे निरीक्षण करून अनियमितता शोधावी. सोशल मीडिया, फोरम्स, रिव्ह्यूज यांसारख्या वापरकर्त्यांच्या सामग्रीच्या जागांवरील सक्रिय निरीक्षण त्यातून प्रक्रिया, प्रतिबंध करणे महत्त्वाचे आहे. प्रतिबंध हे सर्वोत्तम संरक्षण आहे, जोपर्यंत AI प्रणाली मजबूत सुरक्षा उपायांनी सुसज्ज होत नाहीत. ही सर्व तंत्रे स्वत:ची प्रसाराला प्रोत्साहन देणारी नाहीत, ही धोका लक्षात घेऊन, ईमानदारीची, नीट संशोधन केलेली आणि प्रश्नांची उत्तरे प्रभावीपणे देणारी सामग्री तयार करावी—“वाचण्यासाठी तयार करणे”—जेणेकरुन स्वाभाविकपणे AI मध्ये उद्धृती मिळतील आणि विश्वासार्हता राखली जाईल. सारांश, AI विषबाधा ही ब्रँडच्या नावीन्यपूर्णतेसाठी आणि दृश्यतेसाठी स्पष्ट आणि विद्यमान धोकादायक समस्या आहे. जरी AI तंत्रज्ञानाची संरक्षण क्षमता सुधारत चालली असली, तरी ब्रँड्सना नेहमी सावध राहणे, AI संवादांकडे लक्षपूर्वक निरीक्षण करणे आणि वेळेवर चुकीची माहिती रोखणे आवश्यक आहे. अनैतिकपणे AI आउटपुट्सवर मॅनुपुलेट करणे ही धोकादायक tactic आहे, ज्याचा परतफटका मोठा असू शकतो. या नवीन युगात यशस्वी होण्यासाठी, विश्वासार्ह, अधिकृत सामग्री AI ला द्यावी जी विश्वास व उद्धृती मिळू शकते. खबरदारी घेतल्याशिवाय, आपला ब्रँडची AI उपस्थिती सुरक्षित केली जाईल व उद्याच्या यशाचे Base तयार होईल.