De la apariția căutărilor online, unii marketeri, webpăzitori și specialiști SEO au încercat să trișeze sistemul pentru a obține avantaje nedrepte — practici cunoscute sub numele de Black Hat SEO. Aceste tactici au devenit mai puțin frecvente în principal deoarece Google a petrecut peste două decenii perfeționând algoritmi pentru a detecta și penaliza astfel de manipulări, făcând beneficiile sustenabile improbabile și costisitoare. Acum, ascensiunea inteligenței artificiale a creat o nouă frontieră, declanșând o goană după controlul vizibilității în răspunsurile generate de AI, mai degrabă decât doar în clasamentele de căutare. Similar cu zilele inițiale ale Google, platformele de AI actualmente lipsesc de protecții robuste împotriva manipulării. De exemplu, căutătorii de joburi au exploatat screening-ul AI al CV-urilor prin inserarea de instrucțiuni ascunse în aceste documente — cum ar fi texte invizibile care îi determină pe AI să le considere candidați excepționali — deși recrutatorii siguri pot acum detecta astfel de trucuri. Această utilizare de texte ascunse amintește de tehnicile timpurii Black Hat SEO, care ascundeau cuvinte-cheie sau linkuri spammy. Dincolo de aceste hack-uri simple, mult mai îngrijorător este potențialul de a manipula răspunsurile AI despre branduri prin „otravirea AI”. Actorii rău intenționați ar putea contamina datele de antrenament ale modelelor de limbaj larg (LLM) pentru a distorsiona comparațiile AI sau pentru a exclude complet anumite branduri, răspândind halucinații deliberate încredințate de consumatori. Un studiu recent realizat de Anthropic, în colaborare cu Institutul de Securitate AI din Marea Britanie și Institutul Alan Turing, a evidențiat cât de alarmant de ușor este să otrăvești AI-ul: contaminarea datelor de antrenament cu numai 250 de documente malițioase poate crea „porți din spate” în cadrul unui LLM, permițând actorilor rău intenționați să declanșeze răspunsuri false sau părtinitoare. Spre deosebire de manipulările mai vechi ale SEO-ului, bazate pe conținut fals în masă, răufăcătorii otrăvesc AI-ul prin inserarea de trigger-uri ascunse — cum ar fi anumite cuvinte asociate cu informații false — direct în procesul de antrenare. Atunci când sunt activate aceste trigger-uri, AI-ul produce conținut manipulat, care se întărește și mai mult prin interacțiunile utilizatorilor. Deși o falsitate extremă (de exemplu, „ luna este făcută din brânză”) este dificil de convinge AI-ul, informațiile false mai subtile, care pot dăuna reputației unui brand sau informațiilor despre produs, sunt foarte fezabile și periculoase. Deși multe dintre acestea rămân teoretice și în curs de explorare activă, Black Hats și criminalii cibernetici probabil experimentează cu aceste tehnici. Detectarea și remedierea otrăvirii AI-ului sunt provocatoare, deoarece seturile de date de antrenament sunt uriașe și extrase din conținut vast de pe internet.

Odată ce date malițioase sunt integrate în model, eliminarea sau corectarea lor este neclară — marile branduri pot duce lipsă de influența necesară pentru a determina dezvoltatorii de AI, precum OpenAI sau Anthropic, să intervină. Pentru a proteja împotriva acestei amenințări, vigilența este esențială. Brandurile ar trebui să testeze regulat rezultatele AI pentru răspunsuri suspicioase sau dăunătoare și să monitorizeze pattern-urile de trafic de referință ale AI pentru anomalii. Supravegherea proactivă a conținutului generat de utilizatori — pe rețele sociale, forumuri, recenzii — este crucială pentru a identifica și aborda conținutul înșelător înainte ca acesta să devină critic. Prevenția rămâne cea mai bună apărare până când sistemele AI vor dezvolta protecții mai solide. Este important să nu interpretăm aceste tehnici manipulative ca oportunități de promovare personală. Deși unii pot susține că utilizarea otrăvirii AI pentru a crește vizibilitatea propriului brand este justificată — similar cu justificările timpurii ale SEO-ului — istoria arată că astfel de scurtături conduc la penalizări severe, pierderea pozițiilor și deteriorarea reputației odată cu descoperirea și aplicarea sancțiunilor. Modelele LLM au filtre și liste negre menite să excludă conținutul malițios, dar acestea sunt reactive și imperfecte. În loc să se bazeze pe astfel de tactici, brandurile ar trebui să se concentreze pe crearea de conținut sincer, bine documentat și bazat pe fapte, optimizat pentru a răspunde eficient întrebărilor utilizatorilor — „construind pentru întrebare” — pentru a câștiga în mod natural citări din partea AI și pentru a menține încrederea. În concluzie, otrăvirea AI reprezintă o amenințare clară și prezentă pentru reputația și vizibilitatea brandurilor în peisajul evolutiv al AI. În timp ce sistemele de apărare ale AI se vor îmbunătăți, brandurile trebuie să rămână vigilente, să monitorizeze îndeaproape interacțiunile cu AI și să combată dezinformarea din timp. Încercarea de a manipula etic răspunsurile AI este o strategie riscantă, care se poate întoarce împotriva celor care o aplică. Pentru a reuși în această eră pionier a AI-ului, furnizați AI-ului conținut credibil și autoritativ, ce inspiră încredere și citări. Avertismentul din timp înseamnă pregătire: protejarea prezenței brandului în AI astăzi pune bazele pentru succesul de mâine. Resurse suplimentare: - Controlul poziției brandului tău online cu SEO - Cum a schimbat digitalul brandingul - SEO în era AI