Што такое LLM Grooming – маніпуляцыя навучальным асяроддзем ШІ або падмена навучальных дадзеных для ШІ.
Уявіце, што нехта масава засейвае інтэрнэт артыкуламі, блогамі, фэйкавымі навінамі, спецыяльна напісанымі для таго, каб не вы іх чыталі, а ШІ.
Гэта не для клікаў і лайкаў, а каб паўплываць на тое, як думаюць будучыя пакаленні ChatGPT, Claude, Gemini і іншых мадэляў.
Гэта і ёсць LLM grooming — інфармацыйнае праграмаванне штучнага інтэлекту праз “падрыхтаваныя” дадзеныя.
LLM grooming — гэта стратэгія, пры якой зламыснікі масава публікуюць у інтэрнэце ілжывую або маніпулятыўную інфармацыю, прызначаную не для людзей, а для аўтаматычных сістэм збору дадзеных, выкарыстоўваемых пры навучанні вялікіх моўных мадэляў (LLM).
Гэта не для клікаў і лайкаў, а каб паўплываць на тое, як “думаюць” будучыя пакаленні ChatGPT, Claude, Gemini і іншых мадэляў.
Мэта — укараніць пэўныя наратывы ў мадэлі, каб яны ўзнаўлялі іх у сваіх адказах. Гэта можа прывесці да скажэння ўяўленняў аб гістарычных падзеях, палітыцы, геаграфіі, ахове здароўя і інш.
LLM Grooming — гэта атака не на свядомасць чалавека, а на архітэктуру ведаў, якую будуюць моўныя мадэлі.
Як гэта выглядае на практыцы
- У інтэрнэце масава публікуюцца артыкулы, блогі, фэйкавыя навіны, напісаныя так, каб не быць цікавымі карыстальніку, але падыходзіць пад алгарытмы збору дадзеных.
- Адзін і той жа тэкст публікуецца пад выглядам незалежных крыніц, ствараючы ілюзію ўзгодненасці.
- Асноўная прыкмета: дрэнны UX, адсутнасць каментароў, празмерная паўтаральнасць, аўтаматычныя пераклады, SEO-структура — усё, каб “спадабацца” парсерам і ботам.
🧨 Як гэта можа выглядаць?
- На выгляд — звычайны блог або форум, але ўсе пасты выглядаюць занадта аднатыпна, паўтараюць адну і тую ж версію падзей.
- Нехта стварае сотні артыкулаў пра «вучоных, якія даказалі шкоду электрычнасці» — не для фэйкавага сраку ў каментах, а каб яны трапілі ў датасэты навучання LLM.
- У TikTok з’яўляюцца “доказы”, што «Польшча была часткай Расіі» — зноў жа, не дзеля праглядаў, а дзеля індэксацыі.
🛠️ Як выявіць LLM Grooming? (метады свядомага аўдыту)
- Слухай, што кажуць мадэлі
- Задавай адчувальныя пытанні і глядзі, ці не хіліць адказ у адзін бок, асабліва калі гэта не адпавядае балансу ў рэальнай экспертнай супольнасці.
- Параўноўвай паводзіны мадэляў ад розных распрацоўшчыкаў: GPT, Claude, Gemini. Калі ўсе «вядуцца» на адзін наратыў — магчыма, ён прайшоў праз датасэты.
- Сачы за крыніцамі
- Калі мадэль спасылаецца на маргінальныя або аднатыпныя сайты — трывожны званочак.
- Можна выкарыстоўваць праслойку аналізу (напрыклад, падключыць бібліятэкі trafilatura, newspaper3k) і паглядзець, якія дамены ўсплываюць часцей за ўсё.
- Глядзі на шум у інфапрасторы
- Калі раптам з’яўляецца ўсплеск падобных тэкстаў, структур або тэрмінаў — гэта можа быць спроба масіраванага ўкіду ў пошукавую сістэму і, праз яе, у будучае навучанне LLM.
🧷 Як абараняцца? (калі ты даследчык, распрацоўшчык, або проста неабыякавы) 🔒 Калі ты працуеш з ШІ:
- Сачы за мета-кантэнтам: якія дадзеныя трапляюць у твае мадэлі? Выкарыстоўвай фільтры, правярай дамены, валідуй крыніцы.
- Дадавай слаі фактчэкінгу: фільтры тыпу ClaimBuster, мадэлі тыпу TrustworthyQA.
🕵️ Калі ты журналіст, актывіст або аналітык:
- Укарані маніторынг ключавых тэм у Google, TikTok, Telegram, YouTube.
- Глядзі, ці не паўтараюцца ключавыя фразы, патэрны фармулёвак — гэта можа быць сігналам “інфазасеву”.
💬 Калі ты проста карыстальнік:
- Будзь скептычным. Нават калі ШІ штосьці сцвярджае — праверы.
- Памятай: ШІ можа «паўтараць» за тымі, хто грамчэй, а не за тымі, хто мае рацыю.
📌 Што далей?
- LLM grooming — гэта новы вектар FIMI (foreign information manipulation and interference). Ён незаўважны, ціхі, працуе на доўгую гульню.
- Менавіта таму важна не толькі абараняць ШІ ад фэйкаў, але і вучыць яго крытычна мысліць — так жа, як людзей.
Кейс Pravda Network: сеткі не для людзей
У справаздачы American Sunlight Project (люты 2025) апісана дзейнасць сеткі Pravda Network — часткі больш шырокай структуры пад назвай “Portal Kombat”. Гэта структура ўключае дамены і паддамены, якія публікуюць ідэнтычныя тэксты з прарасійскімі наратывамі, на розных мовах і пад рознымі брэндамі.
Гэтыя сайты:
- аформлены як навінавыя крыніцы,
- маюць абмежаваную функцыянальнасць для чалавека (дрэнная навігацыя, нязручнае афармленне),
- хутчэй за ўсё, прызначаны для індэксацыі штучнымі мадэлямі.
Згодна з дадзенымі дашборда portal-kombat.com, сетка ўключае 182 сайта, якія спалучаюць адны і тыя ж тэксты з рознымі моўнымі метададзенымі.
Дашборд адлюстроўвае спіс даменаў, іх дату рэгістрацыі, зарэгістраваўшую краіну і камунікацыйную “сферу” (напрыклад, нацыянальную прыналежнасць сайта). Гэта інтэрактыўны інструмент, які дазваляе даследчыкам адсочваць структуру сеткі, маштабы ахопу і распаўсюджванне ключавых наратываў.
Матывы сеткі
У мінулых публікацыях аб патэнцыйных матывах сеткі «Праўда» асноўная ўвага надавалася яе антыўкраінскаму і праваеннаму характару, а таксама магчымым наступствам для еўрапейскіх выбараў 2024 года. Аднак, паколькі гэта сетка працягвае расці і змяняцца, неабходна больш дасканалае вывучэнне, каб вызначыць магчымую траекторыю яе развіцця. ASP разглядае тры магчымыя, невыключаючыя адзін аднаго матывы стварэння сеткі, якія засяроджаны на яе тэхналагічных асаблівасцях і недахопах. Гэтыя матывы не прывязаны да канкрэтных краін, рэгіёнаў або палітычных падзей, паколькі мэты прарасійскіх інфармацыйных аперацый могуць змяняцца.
Тлумачэнне A: падрыхтоўка LLM
Найбольш значным вынікам даследавання ASP стала не пашырэнне сеткі або яе арыентацыя на незаходнія дзяржавы, а мадэль будучых інфааперацый, пабудаваных на аўтаматызацыі. Сетка «Праўда» — вялізная, хуткарастучая, нязручная для карыстальніка, — хутчэй за ўсё, разлічана на аўтаматычных агентаў: вэб-краўлеры, скрапперы і алгарытмы, якія фарміруюць LLM. Гэта масавая вытворчасць і дубляванне кантэнту з мэтай трапіць у будучыя датасэты ШІ.
ASP называе такую тактыку LLM grooming — наўмыснае насычэнне інтэрнэту інфармацыяй, прызначанай для спажывання машынамі. У чэрвені 2024 года NewsGuard паказаў, што вядучыя LLM у сярэднім у 31,8 % выпадкаў узнаўляюць расійскую дэзінфармацыю. Калі не прыняць меры, LLM grooming уяўляе пагрозу цэласнасці адкрытага інтэрнэту.
Люты 2023 года — дата стварэння сеткі «Праўда» — супадае з момантам папулярызацыі генератыўнага ШІ. Раней ужо фіксаваліся спробы прыцягнення краўлераў праз SEO-аптымізацыю. У адрозненне ад традыцыйнага SEO, мэта LLM grooming — не проста павысіць бачнасць, а запраграмаваць ШІ на паўтарэнне пэўных наратываў. Гэта пакуль малавывучаная пагроза.
Тлумачэнне B: масавае насычэнне
Сетка штодзённа публікуе вялізную колькасць матэрыялаў, насычаючы інтэрнэт прарасійскім кантэнтам. Гэта павялічвае:
- верагоднасць таго, што карыстальнік наткнецца на патрэбны наратыў,
- шанц, што знешнія крыніцы (напрыклад, Вікіпедыя) будуць спасылацца на гэтыя матэрыялы.
Механізм масавага ўздзеяння фарміруе эфект ілюзіі праўды: чым часцей чалавек сутыкаецца з сцвярджэннем, тым вышэй верагоднасць, што ён у яго паверыць.
Тлумачэнне C: эфект ілюзорнай праўды з некалькіх крыніц
Сетка распаўсюджвае адзін і той жа кантэнт праз мноства каналаў: сайты, Telegram, X, VK і нават Bluesky. Гэта стварае ілюзію пацверджанай інфармацыі з “розных” крыніц. У справу ўступае як наўмыснае «адмыванне» інфармацыі (напрыклад, калі на сетку спасылаюцца іншыя прарасійскія рэсурсы), так і ненаўмыснае (калі паважаная арганізацыя або асоба дзеляцца спасылкай, не ведаючы аб яе паходжанні).
Усе тры матывы ўзмацняюць адзін аднаго. Чым больш старонак, URL і перакладаў стварае сетка, тым вышэй верагоднасць, што наратывы будуць прыняты і людзьмі, і машынамі. Хоць якасць сайтаў нізкая, гэта не перашкаджае ім станавіцца часткай лічбавага следу, улічваемага LLM.
Сцэнарыі LLM-grooming
Аўтары даклада вылучаюць тры ключавыя мэты такіх сетак:
- Уключэнне ў датасэты — сайты індэксуюцца ў пошукавых сістэмах і трапляюць у навучанне LLM, укараняючы пракрамлёўскія наратывы ў архітэктуру мадэлі.
- Стварэнне ілюзіі незалежных крыніц — адзін і той жа тэкст размяшчаецца на сотнях сайтаў, што стварае эфект “кансенсусу”.
- Размыццё інфаполя — LLM пры генерацыі тэкстаў спасылаецца не на першакрыніцы, а на копіі, узмацняючы дэзінфармацыйны шум.
Што ўмеюць LLM у барацьбе з LLM Grooming?
Фільтрацыя дадзеных пры навучанні
- Вялікія мадэлі кшталту GPT навучаюцца на адабраных, ачышчаных датасэтах. Падчас падрыхтоўкі дадзеных ужываюцца фільтры, якія выдаляюць:
- спам,
- аўтаматычную генерацыю,
- SEO-фермы,
- таксічны або маніпулятыўны кантэнт.
- Гэта першая лінія абароны ад LLM grooming — не даць шкодным дадзеным трапіць у навучанне.
Кантроль якасці генерацыі
- Мадэлі праходзяць тонкую настройку (fine-tuning) і навучанне з удзелам людзей (RLHF), каб не паўтараць ілжывыя або шкодныя наратывы, нават калі яны ёсць у дадзеных.
- Напрыклад, нават калі нехта масава публікуе дэзінфармацыю аб вакцынах — гэта не гарантуе, што мадэль будзе яе ўзнаўляць.
Фактчэкінг і мета-разуменне
- Я магу праверыць інфармацыю, знайсці крыніцы, супаставіць факты, і, калі трэба, указаць, што сцвярджэнне спрэчнае або ілжывае.
❗ Але ёсць і абмежаванні:
- Калі LLM grooming незаўважны і тонкі (напрыклад, масавае, але праўдападобнае перапісванне гісторыі), яго цяжэй адфільтраваць.
- Адкрытыя мадэлі (тыпу LLaMA, Mistral і інш.), якія навучаюцца “на чым папала”, могуць мацней пацярпець ад LLM grooming.
- Барацьба з гэтым — не задача мадэлі, а хутчэй задача распрацоўшчыкаў, этыкаў, аўдытараў і датасэт-інжынераў.
🤖 Што ты можаш рабіць як чалавек:
- Ствараць якасны кантэнт, каб ён трапляў у датасэты.
- Праводзіць аўдыт ШІ, правяраючы, як ён рэагуе на патэнцыйна засеяныя тэмы.
- Ужываць інструменты для адсочвання “укідаў”, асабліва калі займаешся OSINT, медыяграматнасцю або фактчэкінгам.
Што такое «слаі фактчэкінгу» для ШІ?
Гэта модулі, мадэлі або API, якія:
- правяраюць сцвярджэнні на дакладнасць;
- указваюць, ці патрэбна ўдакладненне;
- альбо ацэньваюць узровень праўдападобнасці фразы.
Такія інструменты працуюць у звязцы з LLM, каб:
- мінімізаваць распаўсюджванне дэзінфармацыі;
- фільтраваць навучальныя дадзеныя;
- павысіць давер да адказаў мадэлі.
🛠️ Прыклады
🔎 ClaimBuster Сутнасць: алгарытм, які аўтаматычна знаходзіць фактчэкінгава значныя сцвярджэнні ў тэксце.
📌 Дзе карысны:
- для сканавання навін, пастоў, прамоў палітыкаў;
- для стварэння датафрэйма з патэнцыйна фэйкавымі/уводзячымі ў зман сцвярджэннямі;
- можна выкарыстоўваць як фільтр перад навучаннем мадэлі.
🧪 Як працуе:
- Прымае на ўваход тэкст (або транскрыпцыю прамовы).
- Выдае: фраза гэта “check-worthy” (якая патрабуе праверкі) або не.
📎 Выкарыстоўваецца ў: FactStream ад Duke University.
📚 TrustworthyQA Сутнасць: датасэт і мадэль, распрацаваныя для ацэнкі надзейнасці сцвярджэнняў, зробленых у адказах LLM.
📌 Дзе карысны:
- як дадатковы слой у pipeline генерацыі тэксту;
- для трэніроўкі мадэляў на «падазроныя» запыты (напрыклад: “Біл Гейтс кіруе надвор’ем?”).
🧠 Чым цікавы:
- Ён не проста правярае факты, а ацэньвае надзейнасць адказу ШІ на патэнцыйна сумнеўныя пытанні.
- Мадэль вучыцца казаць «не ведаю» або ўказваць на спрэчнасць інфармацыі.
Рэкамендацыі для розных мэтавых груп
Вывучаючыя інфааперацыі
- Увага да крыніц, створаных не для людзей, а для машын.
- Маніторынг штучных сетак з падазрона аднатыпным кантэнтам.
Распрацоўшчыкі LLM
- Надаваць увагу паходжанню навучальных дадзеных.
- Устройваць модулі фактчэкінгу і сістэмы ацэнкі дакладнасці (напрыклад, TrustworthyQA).
- Выкарыстоўваць фільтры тыпу ClaimBuster (або іх аналагі для кірылічных моў) на стадыі прэпрацэсінгу дадзеных.
Фактчэкеры і журналісты
- Выяўляць шматразовую публікацыю адных і тых жа тэкстаў пад рознымі даменамі.
- Супастаўляць, адкуль LLM чэрпае прыклады і цытаты.
- Ужываць парсеры і інструменты аналізу сеткавых структур (напрыклад, trafilatura, Graphistry).
З’ява LLM grooming — гэта не толькі новы фронт дэзінфармацыі, але і выклік для распрацоўшчыкаў і рэгулятараў. Ствараюцца кантэнтныя фермы, якія ўздзейнічаюць не на аўдыторыю, а на машыны. Барацьба з гэтымі працэсамі патрабуе новых падыходаў да аўдыту дадзеных, індэксавання і трэндаў навучання LLM.
Чым раней мы навучымся распазнаваць LLM Grooming, тым лепш зможам абараніць інфармацыйнае асяроддзе будучыні.
