Что такое LLM Grooming — манипуляция обучающей средой ИИ или подмена обучающих данных для ИИ.
Представь, что кто-то массово засеивает интернет статьями, блогами, фейковыми новостями, специально написанными для того, чтобы не ты их читал, а ИИ.
Это не для кликов и лайков, а чтобы повлиять на то, как думают будущие поколения ChatGPT, Claude, Gemini и других моделей.
Это и есть LLM grooming — информационное программирование искусственного интеллекта через «подготовленные» данные.
LLM grooming — это стратегия, при которой злоумышленники массово публикуют в интернете ложную или манипулятивную информацию, предназначенную не для людей, а для автоматических систем сбора данных, используемых при обучении больших языковых моделей (LLM).
Это не для кликов и лайков, а чтобы повлиять на то, как «думают» будущие поколения ChatGPT, Claude, Gemini и других моделей.
Цель — внедрить определённые нарративы в модели, чтобы они воспроизводили их в своих ответах. Это может привести к искажению представлений об исторических событиях, политике, географии, здравоохранении и др.
LLM Grooming — это атака не на сознание человека, а на архитектуру знаний, которую строят языковые модели.
Как это выглядит на практике
- В интернете массово публикуются статьи, блоги, фейковые новости, написанные так, чтобы не быть интересными пользователю, но подходить под алгоритмы сбора данных.
- Один и тот же текст публикуется под видом независимых источников, создавая иллюзию согласованности.
- Основной признак: плохой UX, отсутствие комментариев, чрезмерная повторяемость, автоматические переводы, SEO-структура — всё, чтобы «понравиться» парсерам и ботам.
🧨 Как это может выглядеть?
- На вид — обычный блог или форум, но все посты выглядят слишком однотипно, повторяют одну и ту же версию событий.
- Кто-то создаёт сотни статей про «учёных, доказавших вред электричества» — не для фейкового срача в комментах, а чтобы они попали в датасеты обучения LLM.
- В TikTok появляются «доказательства», что «Польша была частью России» — опять же, не ради просмотров, а ради индексации.
🛠️ Как выявить LLM Grooming? (методы осознанного аудита)
- Слушай, что говорят модели
- Задавай чувствительные вопросы и смотри, не клонит ли ответ в одну сторону, особенно если это не соответствует балансу в реальном экспертном сообществе.
- Сравнивай поведение моделей от разных разработчиков: GPT, Claude, Gemini. Если все «ведутся» на один нарратив — возможно, он прошёл через датасеты.
- Следи за источниками
- Если модель ссылается на маргинальные или однотипные сайты — тревожный звоночек.
- Можно использовать прослойку анализа (например, подключить библиотеки trafilatura, newspaper3k) и посмотреть, какие домены всплывают чаще всего.
- Смотри на шум в инфопространстве
- Если вдруг появляется всплеск похожих текстов, структур или терминов — это может быть попытка массированного вброса в поисковую систему и, через неё, в будущее обучение LLM.
🧷 Как защищаться? (если ты исследователь, разработчик, или просто неравнодушный) 🔒 Если ты работаешь с ИИ:
- Следи за мета-контентом: какие данные попадают в твои модели? Используй фильтры, проверяй домены, валидируй источники.
- Добавляй слои фактчекинга: фильтры типа ClaimBuster, модели типа TrustworthyQA.
🕵️ Если ты журналист, активист или аналитик:
- Внедри мониторинг ключевых тем в Google, TikTok, Telegram, YouTube.
- Смотри, не повторяются ли ключевые фразы, паттерны формулировок — это может быть сигналом «инфозасева».
💬 Если ты просто пользователь:
- Будь скептичным. Даже если ИИ что-то утверждает — проверь.
- Помни: ИИ может «повторять» за теми, кто громче, а не за теми, кто прав.
📌 Что дальше?
- LLM grooming — это новый вектор FIMI (foreign information manipulation and interference). Он незаметен, тих, работает на долгую игру.
- Именно поэтому важно не только защищать ИИ от фейков, но и учить его критически мыслить — так же, как людей.
Кейс Pravda Network: сети не для людей
В отчёте American Sunlight Project (февраль 2025) описана деятельность сети Pravda Network — части более широкой структуры под названием «Portal Kombat». Эта структура включает домены и поддомены, публикующие идентичные тексты с пророссийскими нарративами, на разных языках и под разными брендами.
Эти сайты:
- оформлены как новостные источники,
- имеют ограниченную функциональность для человека (плохая навигация, неудобное оформление),
- скорее всего, предназначены для индексации искусственными моделями.
Согласно данным дашборда portal-kombat.com, сеть включает 182 сайта, совмещающих одни и те же тексты с разными языковыми метаданными.
Дашборд отображает список доменов, их дату регистрации, зарегистрировавшую страну и коммуникационную «сферу» (например, национальную принадлежность сайта). Это интерактивный инструмент, позволяющий исследователям отслеживать структуру сети, масштабы охвата и распространение ключевых нарративов.
Мотивы сети
В прошлых публикациях о потенциальных мотивах сети «Правда» основное внимание уделялось её антиукраинскому и провоенному характеру, а также возможным последствиям для европейских выборов 2024 года. Однако, поскольку эта сеть продолжает расти и меняться, необходимо более тщательное изучение, чтобы определить возможную траекторию её развития. ASP рассматривает три возможных, не исключающих друг друга мотива создания сети, которые сосредоточены на её технологических особенностях и недостатках. Эти мотивы не привязаны к конкретным странам, регионам или политическим событиям, поскольку цели пророссийских информационных операций могут меняться.
Объяснение A: подготовка LLM
Наиболее значимым результатом исследования ASP стало не расширение сети или её ориентация на незападные государства, а модель будущих инфоопераций, построенных на автоматизации. Сеть «Правда» — огромная, быстрорастущая, неудобная для пользователя, — скорее всего, рассчитана на автоматических агентов: веб-краулеры, скрапперы и алгоритмы, формирующие LLM. Это массовое производство и дублирование контента с целью попасть в будущие датасеты ИИ.
ASP называет такую тактику LLM grooming — преднамеренное насыщение интернета информацией, предназначенной для потребления машинами. В июне 2024 года NewsGuard показал, что ведущие LLM в среднем в 31,8 % случаев воспроизводят российскую дезинформацию. Если не принять меры, LLM grooming представляет угрозу целостности открытого интернета.
Февраль 2023 года — дата создания сети «Правда» — совпадает с моментом популяризации генеративного ИИ. Ранее уже фиксировались попытки привлечения краулеров через SEO-оптимизацию. В отличие от традиционного SEO, цель LLM grooming — не просто повысить видимость, а запрограммировать ИИ на повторение определённых нарративов. Это пока малоизученная угроза.
Объяснение B: массовое насыщение
Сеть ежедневно публикует огромное количество материалов, насыщая интернет пророссийским контентом. Это увеличивает:
- вероятность того, что пользователь наткнётся на нужный нарратив,
- шанс, что внешние источники (например, Википедия) будут ссылаться на эти материалы.
Механизм массового воздействия формирует эффект иллюзии правды: чем чаще человек сталкивается с утверждением, тем выше вероятность, что он в него поверит.
Объяснение C: эффект иллюзорной правды из нескольких источников
Сеть распространяет один и тот же контент через множество каналов: сайты, Telegram, X, VK и даже Bluesky. Это создаёт иллюзию подтверждённой информации из «разных» источников. В дело вступает как преднамеренное «отмывание» информации (например, когда на сеть ссылаются другие пророссийские ресурсы), так и непреднамеренное (когда уважаемая организация или лицо делятся ссылкой, не зная о её происхождении).
Все три мотива усиливают друг друга. Чем больше страниц, URL и переводов создаёт сеть, тем выше вероятность, что нарративы будут приняты и людьми, и машинами. Хотя качество сайтов низкое, это не мешает им становиться частью цифрового следа, учитываемого LLM.
Сценарии LLM-grooming
Авторы доклада выделяют три ключевые цели таких сетей:
- Включение в датасеты — сайты индексируются в поисковых системах и попадают в обучение LLM, внедряя прокремлёвские нарративы в архитектуру модели.
- Создание иллюзии независимых источников — один и тот же текст размещается на сотнях сайтов, что создаёт эффект «консенсуса».
- Размытие инфополя — LLM при генерации текстов ссылается не на первоисточники, а на копии, усиливая дезинформационный шум.
Что умеют LLM в борьбе с LLM Grooming?
Фильтрация данных при обучении
- Большие модели вроде GPT обучаются на отобранных, очищенных датасетах. Во время подготовки данных применяются фильтры, удаляющие:
- спам,
- автоматическую генерацию,
- SEO-фермы,
- токсичный или манипулятивный контент.
- Это первая линия защиты от LLM grooming — не дать вредным данным попасть в обучение.
Контроль качества генерации
- Модели проходят тонкую настройку (fine-tuning) и обучение с участием людей (RLHF), чтобы не повторять ложные или вредные нарративы, даже если они есть в данных.
- Например, даже если кто-то массово публикует дезинформацию о вакцинах — это не гарантирует, что модель будет её воспроизводить.
Фактчекинг и мета-понимание
- Я могу проверить информацию, найти источники, сопоставить факты, и, если надо, указать, что утверждение спорное или ложное.
❗ Но есть и ограничения:
- Если LLM grooming незаметен и тонкий (например, массовое, но правдоподобное переписывание истории), его труднее отфильтровать.
- Открытые модели (типа LLaMA, Mistral и др.), которые обучаются «на чём попало», могут сильнее пострадать от LLM grooming.
- Борьба с этим — не задача модели, а скорее задача разработчиков, этиков, аудиторов и датасет-инженеров.
🤖 Что ты можешь делать как человек:
- Создавать качественный контент, чтобы он попадал в датасеты.
- Проводить аудит ИИ, проверяя, как он реагирует на потенциально засеянные темы.
- Применять инструменты для отслеживания «вбросов», особенно если занимаешься OSINT, медиаграмотностью или фактчекингом.
Что такое «слои фактчекинга» для ИИ?
Это модули, модели или API, которые:
- проверяют утверждения на достоверность;
- указывают, нужно ли уточнение;
- либо оценивают уровень правдоподобности фразы.
Такие инструменты работают в связке с LLM, чтобы:
- минимизировать распространение дезинформации;
- фильтровать обучающие данные;
- повысить доверие к ответам модели.
🛠️ Примеры
🔎 ClaimBuster Суть: алгоритм, который автоматически находит фактчекингово значимые утверждения в тексте.
📌 Где полезен:
- для сканирования новостей, постов, речей политиков;
- для создания датафрейма с потенциально фейковыми/вводящими в заблуждение утверждениями;
- можно использовать как фильтр перед обучением модели.
🧪 Как работает:
- Принимает на вход текст (или транскрипцию речи).
- Выдаёт: фраза это «check-worthy» (нуждающаяся в проверке) или нет.
📎 Используется в: FactStream от Duke University.
📚 TrustworthyQA Суть: датасет и модель, разработанные для оценки надёжности утверждений, сделанных в ответах LLM.
📌 Где полезен:
- как дополнительный слой в pipeline генерации текста;
- для тренировки моделей на «подозрительные» запросы (например: «Билл Гейтс управляет погодой?»).
🧠 Чем интересен:
- Он не просто проверяет факты, а оценивает надёжность ответа ИИ на потенциально сомнительные вопросы.
- Модель учится говорить «не знаю» или указывать на спорность информации.
Рекомендации для разных целевых групп
Изучающие инфооперации
- Внимание к источникам, созданным не для людей, а для машин.
- Мониторинг искусственных сетей с подозрительно однообразным контентом.
Разработчики LLM
- Уделять внимание происхождению обучающих данных.
- Встраивать модули фактчекинга и системы оценки достоверности (например, TrustworthyQA).
- Использовать фильтры типа ClaimBuster (или их аналоги для кириллических языков) на стадии препроцессинга данных.
Фактчекеры и журналисты
- Выявлять многократную публикацию одних и тех же текстов под разными доменами.
- Сопоставлять, откуда LLM черпает примеры и цитаты.
- Применять парсеры и инструменты анализа сетевых структур (например, trafilatura, Graphistry).
Явление LLM grooming — это не только новый фронт дезинформации, но и вызов для разработчиков и регуляторов. Создаются контентные фермы, которые воздействуют не на аудиторию, а на машины. Борьба с этими процессами требует новых подходов к аудиту данных, индексированию и трендам обучения LLM.
Чем раньше мы научимся распознавать LLM Grooming, тем лучше сможем защитить информационную среду будущего.
