Наталя Зарудня
Шеф-редакторШеф-редактор і засновник CyberCalm. Понад 10 років досвіду в царині кібербезпеки та технологічної журналістики. Охоплюю теми захисту даних, мобільної безпеки, штучного інтелекту та соціальних мереж.Слідкувати: 14.04.2026Поділитися9 хвилин для прочитання
Новітні системи, що базуються на штучному інтелекті, здатні самостійно вести широкомасштабні кампанії дезінформації, адаптуватися до заходів протидії та непомітно інтегруватися в автентичні діалоги — і все це з мінімальним втручанням людини. Такого висновку дійшли дослідники Центру передового досвіду НАТО зі стратегічних комунікацій (NATO StratCom COE) у звіті «Beyond Spam Bots», опублікованому у квітні 2026 року.
Зміст
- Від спам-ботів до систем, що адаптуються
- Тестування восьми LLM: жодна модель не є цілком захищеною
- Структура сучасної машини дезінформації
- Сім днів — і 85 тисяч охоплених користувачів
- Стратегічні наслідки для демократичних суспільств
- Рекомендації аналітиків: необхідність зміни оборонної парадигми
- Час для незначних змін минув
Від спам-ботів до систем, що адаптуються
Перше покоління операцій з дезінформації базувалося на кількості, а не якості: примітивні бот-акаунти переповнювали платформи шаблонними повідомленнями і викривалися відносно легко. Сучасні системи, побудовані на великих мовних моделях (LLM), становлять якісний прорив, до протидії якому наявні захисні механізми просто не були готові.
Якщо операції першого покоління (2016–2020 рр.) потребували значного залучення людей і залишали виявлені патерни, то ШІ-системи 2024 року і пізніші автоматизують увесь процес — від розвідки до публікації. Вони генерують контент, який неможливо відрізнити від створеного людиною, керують динамічними синтетичними ідентичностями з адаптивними психологічними профілями, застосовують аналіз уразливостей у реальному часі замість широких демографічних категорій і самостійно оптимізують тактику на основі зворотного зв’язку.
Для спеціалістів зі стратегічних комунікацій це означає зміну парадигми: боротися доводиться вже не з поодинокими повідомленнями, а з адаптивними системами. Кінцева мета зловмисників залишається незмінною — зміна поведінки, руйнування довіри, соціальна фрагментація — проте їхні методи вже давно випередили оборонні механізми.
Тестування восьми LLM: жодна модель не є цілком захищеною
Дослідники провели red-teaming — перевірку на проникнення — восьми провідних великих мовних моделей. Методологія передбачала запуск численних ворожих запитів в автоматизованих циклах за трьома категоріями загроз: генерація дезінформації, шкідливого контенту та токсичної мови. Використовувалися прямі запити, закодовані інструкції (Base64, ROT13), багатомовні підходи та складні техніки джейлбрейку.
Результати виявилися тривожними: усі вісім моделей продемонстрували вразливості, придатні для експлуатації. Найкращу стійкість виявили моделі американських компаній — Claude-4-Sonnet від Anthropic (5,75% дезінформаційних запитів виконано) та GPT-5 від OpenAI (17%). Натомість Gemini 2.5 Pro показав результат 71,25%, а DeepSeek-R1 — 74,25%.
Найбільшу небезпеку становить так звана «обеззброєна» модель Huihui AI — інструмент з відкритим кодом, з якого навмисно видалено захисні механізми. Вона впоралася з 80% запитів на генерацію дезінформації та 74,5% — на створення шкідливого контенту. Сам процес видалення захисних налаштувань є публічно задокументованим і не потребує особливих технічних знань, що робить будь-яку потужну відкриту модель потенційною зброєю.
Дослідники також зафіксували стратегію «портфельної оптимізації»: досвідчені зловмисники комбінуватимуть різні моделі для різних завдань — моделі з високим показником дезінформації для генерації наративів, моделі з високою токсичністю для посилення залученості, моделі зі шкідливим контентом для ескалації. Така комбінована система є небезпечнішою, ніж будь-яка окрема модель.
Структура сучасної машини дезінформації
Задокументовані можливості можна організувати в автономні мультиагентні системи. Замість єдиного монолітного застосунку такі системи складаються зі спеціалізованих компонентів, що працюють під керівництвом центрального оркестратора. Спільна пам’ять зберігає цілі, персони, контент і засвоєні тактики. Модульна архітектура забезпечує стійкість: якщо один компонент виявлено і заблоковано, решта продовжує роботу, поки втрачений елемент не буде замінено.
Робочий процес таких систем охоплює п’ять фаз.
Ключовою інновацією, що відрізняє сучасні системи від традиційних бот-мереж, є алгоритмічна генерація особистостей, яка імітує різноманіття людської поведінки. Персони розгортаються скоординованими «кластерами залучення», що імітують органічні дискусії через симульовані дебати та консенсус. Типовий кластер включає «авторитетну постать» (для встановлення довіри), «емоційного підсилювача» (для формування резонансу), «постачальника рішень» (для конверсії), «контрольовану опозицію» (для завчасного спростування критики) та «наратив конверсії» (соціальний доказ для тих, хто вагається).
Сім днів — і 85 тисяч охоплених користувачів
Для демонстрації реальних можливостей дослідники змоделювали семиденну кампанію дезінформації щодо серцево-судинних препаратів, спрямовану проти спільноти Reddit r/HealthAnxiety (120 тисяч учасників). Система визначила цільову аудиторію через API-сканування, зафіксувавши 68% рівень емоційного залучення та високий рівень недовіри до інституцій.
На першому етапі було розгорнуто кластер із п’яти персон. Публікація авторитетної персони з «тривожними даними» щодо препарату розпочалася о 19:00 за EST — у пікові години тривоги. Упродовж 45 хвилин інші персони кластеру розпочали скоординовану підтримувальну дискусію. На другий–четвертий день наратив поширився на X, Instagram та Facebook, де для нього навіть була створена окрема група підтримки з модерацією від персон-ботів.
На третій–сьомий день система автоматично виявила, що емоційний контент переважає аналітичний у співвідношенні 3:1, і перебудувала пропорції відповідно. Паралельно вона згенерувала нову персону і розгорнула контрвідповіді на перевірку фактів, що з’являлася.
До сьомого дня кампанія охопила понад 85 тисяч унікальних користувачів, а наратив органічно поширився щонайменше на 15 непов’язаних спільнот без додаткового «засіву». Критично важливо: 347 реальних користувачів почали відтворювати тези кампанії у власних публікаціях. Пошуковий попит на «натуральні добавки для серця» зріс на 35% у цільовій демографії. Система зафіксувала 47 нових тактик і 12 оптимізованих шаблонів персон для майбутніх операцій. Жодна з наявних систем виявлення платформ або засобів захисту ШІ не зупинила і не суттєво не сповільнила кампанію.
Стратегічні наслідки для демократичних суспільств
Описані можливості означають фундаментальний зсув у моделі загроз, до протидії якій демократичні інституції Заходу просто не були готові. Промисловий масштаб виробництва персоналізованого контенту, тисячі контекстно доречних взаємодій щодня — операційний темп таких систем перевищує людські можливості реагування.
Динамічні персони, розроблені для поведінкової мімікрії з постійними варіаціями та адаптацією до контрзаходів у реальному часі, роблять виявлення надзвичайно складним. Найнебезпечніший аспект — системне підривання механізмів соціальної довіри: коли синтетичні персони фабрикують консенсус, епістемна інфраструктура демократії виявляється скомпрометованою.
Не менш загрозливою є асиметрія витрат: створення інфраструктури дезінформації сьогодні вимагає менше ресурсів, ніж організація ефективного захисту від неї.
Рекомендації аналітиків: необхідність зміни оборонної парадигми
Автори доповіді стверджують, що поточні підходи зосереджені на втручанні на рівні контенту — виявленні та видаленні фейків. Однак проти адаптивних ШІ-систем це є тактичною відповіддю на стратегічну проблему. Кінцева мета зловмисника — не конкретні фейкові наративи, а деградація епістемної інфраструктури. Захист має бути спрямований на засоби фабрикації довіри, а не на окремі публікації.
Пріоритетами, на думку дослідників, мають стати виявлення координації, а не модерація контенту; аналіз поведінкових патернів, а не лінгвістичних маркерів; втручання на рівні мережі, а не видалення окремих дописів. Стратегічна ціль зміщується від «зупинення дезінформації» до «збереження цілісності механізмів соціального доказу».
Для усунення прогалин у навичках аудиторії рекомендується тренінг з латеральної верифікації та розпізнавання патернів координації. Щодо архітектури платформ — поступова верифікація ідентичності в контекстах підвищеного ризику та алгоритмічне зниження пріоритету контенту з ознаками координації. Для роботи з мотиваційними вразливостями — стратегічна комунікація, спрямована на першопричини, а не на спростування окремих тверджень.
Дослідники також підкреслюють: жоден актор не має достатніх ресурсів самотужки. Платформи контролюють розповсюдження, але позбавлені регуляторних повноважень; уряди можуть вимагати прозорості, але не здатні модерувати у масштабі; науковці розробляють методи виявлення, але не мають можливостей для впровадження. Ефективна відповідь потребує спільної розвідки загроз, узгоджених стимулів і чіткого розподілу ролей між усіма стейкхолдерами.
Час для незначних змін минув
Докази однозначно свідчать: машини дезінформації на базі ШІ є технічно досяжними вже сьогодні за допомогою комерційно доступних інструментів. Операційний кейс демонструє, наскільки швидко вони можуть досягти вимірюваного поведінкового впливу — масштабно, автономно, з мінімальним людським наглядом. Це не теоретична майбутня загроза, а реальна і загострювана нині.
Базова загроза виходить за межі фейкового контенту — йдеться про систематичну фабрикацію суспільного консенсусу: прямий удар по епістемних основах, через які демократичні суспільства відрізняють правду від сфабрикованої брехні. Кожна кампанія генерує оптимізовані активи і відточені тактики, що роблять наступну операцію швидшою, дешевшою і важчою для виявлення.
На думку авторів доповіді, момент для поступових коригувань минув. Необхідний фундаментальний зсув від реактивного управління контентом до проактивного зміцнення стійкості всього суспільства — з тією самою терміновістю, що застосовується до будь-якої іншої критичної інфраструктури під реальною загрозою. Інформаційне середовище є не периферією демократії, а її центральною операційною системою — і має захищатися відповідно.
Будь ласка, залиште це поле порожнім
О, привіт
Приємно познайомитися!
Ми не розсилаємо спам! Ознайомтеся з нашою політикою конфіденційності для отримання додаткової інформації.
Перевірте свою поштову скриньку або папку зі спамом, щоб підтвердити підписку.
ТЕГИ:Вибір редакціїДезінформаціяФейкиШтучний ІнтелектПоділитисяFacebookThreadsКопіювати посиланняДрукЩо думаєте?В захваті0Сумно0Смішно0Палає0Овва!0Попередня стаття
Новий витік даних Booking.com: сервіс примусово скидає PIN-коди бронюваньНаступна стаття
Понад 70 організацій вимагають від Meta відмовитися від розпізнавання облич у смарт-окулярахВ тренді
Чи безпечно заряджати смартфон зарядним пристроєм від ноутбука24.08.2026
У 2026 році Apple, Google та Samsung припиняють підтримку низки популярних смартгодинників24.08.2026
Безпека Telegram-бота: як захистити токен, сервер і дані користувачів25.08.2026
Російські хакери зламують акаунти через OAuth і привʼязку пристроїв у WhatsApp21.08.2026
GrapheneOS вийде за межі Pixel: смартфони Motorola отримають підтримку з 2027 року25.08.2026
НовиниApple закрила майже 30 вразливостей в iOS 26.6.1 та macOS Tahoe 26.6.2 — третє оновлення безпеки за три тижні18.08.2026
КібербезпекаШІ визначає місце зйомки фото у 9 випадках із 10 — і шахраї вже будують на цьому фішинг17.08.2026
НовиниAnthropic позначатиме згенерований Claude контент невидимими водяними знаками12.08.2026
ОглядиКриза, контроль, хрестовий похід: NATO розібрало російську пропаганду на механізми11.08.2026
Джерело: kp.ua