Od pojawienia się wyszukiwarek internetowych niektórzy marketerzy, webmasterzy i specjaliści SEO próbowali oszukiwać system, aby zdobyć nieuczciwą przewagę — praktyki znane jako Black Hat SEO. Te taktyki stały się rzadsze głównie dlatego, że Google przez ponad dwie dekady udoskonalał algorytmy w celu wykrywania i karania takich manipulacji, co czyniło stałe korzyści mało prawdopodobnymi i kosztownymi. Obecnie wzrost popularności sztucznej inteligencji otworzył nowy front, wywołując wyścig po kontrolę nad widocznością w odpowiedziach generowanych przez AI, a nie tylko w rankingach wyszukiwarek. Podobnie jak na początku Google, platformy AI na razie nie posiadają silnych zabezpieczeń przeciw manipulacji. Na przykład, osoby poszukujące pracy wykorzystywały AI do wstępnego sprawdzania CV, umieszczając ukryte instrukcje w dokumentach — takie jak niewidzialny tekst nakazujący AI ocenianie ich jako wyjątkowych kandydatów — choć sprytni rekruterzy mogą już wykrywać takie triki. To użycie ukrytego tekstu nawiązuje do wczesnych technik Black Hat SEO, które maskowały słowa kluczowe lub spamowe linki. Poza tymi prostymi sztuczkami, znacznie bardziej niepokojące jest ryzyko manipulacji odpowiedziami AI na temat marek poprzez tzw. „zatrucie AI” (AI poisoning). Złe podmioty mogą zainfekować dane treningowe dużych modeli językowych (LLM), aby zniekształcać porównania AI lub całkowicie wykluczać niektóre marki, rozrzucając celowo tworzone halucynacje, którym konsumenci ufają. Niedawne badanie przeprowadzone przez Anthropic we współpracy z Brytyjskim Instytutem Bezpieczeństwa AI oraz Instytutem Turinga wykazało, jak alarmująco łatwo jest zatruć AI: zanieczyszczając dane treningowe zaledwie 250 złośliwymi dokumentami, można stworzyć „backdoory” w modelu LLM, pozwalające złym aktorom wywołać fałszywe lub nacechowane uprzedzeniami odpowiedzi. W przeciwieństwie do wcześniejszych manipulacji SEO, opartych na masowym tworzeniu fałszywej treści, atakujący zatruwają AI, umieszczając ukryte wyzwalacze — na przykład konkretne słowa powiązane z fałszywymi informacjami — bezpośrednio w procesie treningu. Podając te wyzwalacze, AI generuje zmanipulowaną zawartość, która za sprawą interakcji użytkowników się umacnia. Choć ekstremalna fałszywa informacja (np. „księżyc jest z sera”) jest trudna do wmówienia AI, to bardziej subtelne informacje fałszywe, naruszające reputację marki czy informacje o produktach, są już bardzo wykonalne i niebezpieczne. Chociaż wiele z tego pozostaje na razie teoretyczne i jest w fazie aktywnych badań, Black Hatowcy i cyberprzestępcy prawdopodobnie eksperymentują z tymi technikami.

Wykrycie i eliminacja zatruwania AI jest trudne, ponieważ dane treningowe są ogromne i pochodzą z szerokiego zakresu treści internetowych. Kiedy złośliwe dane zostaną już wbudowane w model, ich usunięcie lub korekta jest niejasna — duże marki mogą brakować wpływów, abySkłonić twórców AI, takich jak OpenAI czy Anthropic, do interwencji. Aby chronić się przed tym zagrożeniem, kluczowa jest czujność. Marki powinny regularnie testować wyniki AI pod kątem podejrzanych lub szkodliwych odpowiedzi oraz monitorować wzorce ruchu z AI pod kątem anomalii. Proaktywne monitorowanie treści tworzonej przez użytkowników — social media, fora, recenzje — jest niezbędne do wykrywania i eliminacji wprowadzających w błąd treści, zanim osiągną krytyczną masę. Zapobieganie pozostaje najlepszą obroną, dopóki systemy AI nie opracują silniejszych zabezpieczeń. Ważne jest, aby nie mylić tych manipulacyjnych technik z możliwościami autopromocji. Niektórzy mogą twierdzić, że użycie zatrucia AI do zwiększenia własnej widoczności marki jest uzasadnione — podobnie jak w przypadku wczesnego SEO — jednak historia pokazuje, że takie skróty prowadzą do poważnych kar, utraty pozycji i uszkodzenia reputacji, gdy tylko są wykryte i egzekwowane. Modele LLM mają filtry i czarne listy mające na celu wykluczenie złośliwej zawartości, ale są one reaktywne i nie do końca skuteczne. Zamiast tego marki powinny koncentrować się na produkowaniu szczerych, dobrze zbadanach i opartych na faktach treści, które skutecznie odpowiadają na pytania użytkowników — „budując pod pytanie” — aby naturalnie zdobywać odwołania do AI i utrzymywać wiarygodność. Podsumowując, zatrucie AI stanowi wyraźne i bezpośrednie zagrożenie dla reputacji marki i widoczności w rozwijającej się przestrzeni AI. Mimo że zabezpieczenia AI się poprawiają z czasem, marki muszą pozostać czujne, uważnie monitorować interakcje z AI i wcześnie zwalczać dezinformację. Próby manipulacji wynikami AI w nieetyczny sposób są ryzykowne i mogą obrócić się katastrofalnie. Aby odnieść sukces w tej pionierskiej erze AI, należy dostarczać AI wiarygodne, autorytatywne treści, które budzą zaufanie i są cytowane. Ostrzeżony, znaczy wyposażony: ochrona własnej marki w AI już dziś kształtuje fundament pod sukces jutro. Więcej zasobów: - Kontrola pozycji marki online w SEO - Jak cyfrowa rewolucja zmieniła branding - SEO w erze AI