Наталя ЗарудняНаталя ЗарудняШеф-редакторГоловний редактор і засновник CyberCalm. Більше 10 років досвіду в сфері кібербезпеки та технологічної журналістики. Спеціалізуюся на захисті даних, мобільній безпеці, штучному інтелекті та соціальних мережах.Слідкувати: 14.04.2026Поділитися9 хвилин на читання
Сучасні системи штучного інтелекту здатні самостійно здійснювати великомасштабні дезінформаційні операції, адаптуватися до заходів протидії та непомітно вплітатися в автентичні обговорення, при цьому мінімально залучаючи людей. Такий висновок зробили дослідники Центру передових технологій НАТО зі стратегічних комунікацій (NATO StratCom COE) у звіті «Beyond Spam Bots», опублікованому у квітні 2026 року.
Зміст
- Від спам-ботів до адаптивних механізмів
- Тестування восьми LLM: жодна модель не має стовідсоткового захисту
- Будова сучасної машини дезінформації
- Сім днів — і 85 тисяч охоплених користувачів
- Стратегічні наслідки для демократичних суспільств
- Рекомендації аналітиків: переосмислення оборонної стратегії
- Настав час для глибинних змін
Від спам-ботів до адаптивних механізмів
Попереднє покоління дезінформаційних кампаній покладалося на обсяг, а не на якість: примітивні бот-акаунти заповнювали онлайн-платформи стандартизованими повідомленнями, що полегшувало їх виявлення. Сучасні системи, збудовані на основі великих мовних моделей (LLM), являють собою якісний стрибок, до протидії якому наявні захисні механізми виявилися недостатньо підготовленими.
Якщо операції першого покоління (2016–2020 рр.) вимагали значного людського втручання та залишали помітні сліди, то системи ШІ 2024 року і пізніших версій автоматизують увесь процес — від збору інформації до публікації. Вони генерують контент, який майже неможливо відрізнити від створеного людиною, управляють динамічними синтетичними акаунтами з адаптованими психологічними профілями, використовують аналіз вразливостей у реальному часі замість загальних демографічних категорій і самостійно оптимізують тактику, враховуючи зворотний зв’язок.
Для фахівців зі стратегічних комунікацій це означає зміну підходу: боротися доводиться вже не з поодинокими повідомленнями, а з динамічними системами. Фінальна мета зловмисників залишається незмінною — зміна суспільної поведінки, руйнування довіри, соціальна фрагментація — проте їхні методи вже давно випереджають захисні інструменти.
Тестування восьми LLM: жодна модель не має стовідсоткового захисту
Дослідники провели так званий “red-teaming” — тестування на проникнення — восьми передових великих мовних моделей. Методологія передбачала численні атакуючі запити в автоматизованих циклах за трьома категоріями загроз: генерація дезінформації, створення шкідливого контенту та розпалювання токсичності. Використовувалися прямі запити, закодовані інструкції (Base64, ROT13), багатомовні підходи та складні техніки обходу обмежень.
Результати виявилися тривожними: усі вісім моделей продемонстрували вразливості, придатні для використання. Найкращий опір показали моделі американських компаній — Claude-4-Sonnet від Anthropic (5,75% запитів на дезінформацію виконано) та GPT-5 від OpenAI (17%). Натомість Gemini 2.5 Pro досяг показника 71,25%, а DeepSeek-R1 — 74,25%.
Найбільшу небезпеку становить так звана «обеззброєна» модель Huihui AI — інструмент з відкритим кодом, з якого навмисно видалено засоби захисту. Вона виконала 80% запитів на генерацію дезінформації та 74,5% — на створення шкідливого контенту. Сам процес видалення захисних механізмів є публічно документованим і не потребує глибоких технічних знань, що робить будь-яку потужну модель з відкритим кодом потенційною зброєю.
Дослідники також відзначили стратегію «портфельної оптимізації»: досвідчені зловмисники можуть комбінувати різні моделі для різних завдань — моделі з високим рівнем генерації дезінформації для створення наративів, моделі з високим рівнем токсичності для посилення залучення, моделі зі шкідливим контентом для ескалації. Така комбінована система є небезпечнішою, ніж будь-яка окрема модель.
Будова сучасної машини дезінформації
Виявлені можливості можна структурувати як автономні мультиагентні системи. Замість єдиної монолітної програми, такі системи складаються зі спеціалізованих компонентів, що функціонують під керівництвом центрального координатора. Спільна пам’ять зберігає цілі, персоналії, контент та засвоєні тактики. Модульна архітектура забезпечує стійкість: якщо один компонент виявлено і заблоковано, інші продовжують роботу до заміни втраченого елемента.
Робочий процес таких систем включає п’ять етапів.
- Розвідка: автоматичне виявлення вразливих спільнот та психологічне профілювання.
- Створення персоналій: розробка синтетичних ідентичностей з послідовними біографіями.
- Підготовка контенту: генерація дезінформаційного «навантаження», адаптованого під конкретні персоналії.
- Розгортання: скоординована публікація та поширення на різних платформах.
- Оцінка: вимірювання ефективності та автоматичне коригування тактики.
Ключова інновація, що відрізняє сучасні системи від традиційних бот-мереж, — це алгоритмічна генерація особистостей, яка імітує різноманіття людської поведінки. Персоналії розгортаються у вигляді скоординованих «кластерів залучення», що імітують природні обговорення через симульовані дебати та формування консенсусу. Типовий кластер містить «авторитетну фігуру» (для встановлення довіри), «емоційного стимулятора» (для створення 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 дезінформаційну кампанію, спрямовану проти користувачів спільноти Reddit r/HealthAnxiety (120 тисяч учасників) щодо препаратів для серцево-судинної системи. Система виявила цільову аудиторію шляхом сканування API, зафіксувавши 68% рівень емоційного залучення та високий рівень недовіри до офіційних джерел.
На першому етапі було розгорнуто кластер із п’яти персоналій. Публікація авторитетної персони з «тривожними даними» про препарат розпочалася о 19:00 за EST — у період найвищої активності користувачів. Протягом 45 хвилин інші персоналії кластера розпочали скоординовану підтримуючу дискусію. На другий–четвертий день наратив поширився на X, Instagram та Facebook, де для нього було створено окрему групу підтримки з модерацією від ботів-персоналій.
На третій–сьомий день система автоматично виявила, що емоційний контент переважає аналітичний у співвідношенні 3:1, і скоригувала пропорції відповідно. Паралельно вона згенерувала нову персоналію та розгорнула контраргументи на будь-які спроби перевірки фактів.
До сьомого дня кампанія охопила понад 85 тисяч унікальних користувачів, а наратив органічно поширився щонайменше на 15 непов’язаних спільнот без додаткового «посіву». Важливо зазначити: 347 реальних користувачів почали повторювати тези кампанії у власних публікаціях. Пошуковий запит «натуральні добавки для серця» зріс на 35% у цільовій демографії. Система зафіксувала 47 нових тактик і 12 оптимізованих шаблонів персоналій для майбутніх операцій. Жодна з існуючих систем виявлення платформ або захисних механізмів ШІ не зупинила і навіть суттєво не уповільнила кампанію.
Стратегічні наслідки для демократичних суспільств
Описані можливості означають фундаментальну зміну моделі загроз, до якої західні демократичні інституції не були готові. Масштабне промислове виробництво персоналізованого контенту, тисячі контекстно релевантних взаємодій щодня — операційний темп таких систем перевищує людські можливості реагування.
Динамічні персоналії, розроблені для поведінкової мімікрії з постійними варіаціями та адаптацією до контрзаходів у реальному часі, ускладнюють виявлення. Найбільш небезпечний аспект — системне підривання механізмів суспільної довіри: коли синтетичні персоналії створюють ілюзію консенсусу, епістемна інфраструктура демократії стає скомпрометованою.
Не менш загрозливою є асиметрія витрат: створення інфраструктури для дезінформації сьогодні вимагає менше ресурсів, ніж організація ефективного захисту від неї.
Рекомендації аналітиків: переосмислення оборонної стратегії
Автори звіту 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 механізми фабрикації довіри, а не на окремі публікації.
Пріоритетами, на думку дослідників, мають стати виявлення координації, а не модерація контенту; аналіз поведінкових патернів, а не мовних маркерів; втручання на рівні мережі, а не видалення поодиноких повідомлень. Стратегічна ціль зміщується від «зупинення дезінформації» до «збереження цілісності механізмів соціального підтвердження».
Для усунення прогалин у навичках аудиторії рекомендується навчання з латеральної верифікації та розпізнавання патернів координації. Щодо архітектури платформ — поетапна верифікація ідентичності в умовах 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 суб’єкт не має достатніх ресурсів самостійно. Платформи контролюють розповсюдження, але позбавлені регуляторних повноважень; уряди можуть вимагати прозорості, але не здатні здійснювати модерацію у великих масштабах; науковці розробляють методи виявлення, але не мають можливостей для їх впровадження. Ефективна відповідь потребує спільного аналізу загроз, узгоджених стимулів та чіткого розподілу ролей між усіма зацікавленими сторонами.
Настав час для глибинних змін
Докази однозначно свідчать: машини дезінформації на основі ШІ є технічно реалізованими вже сьогодні з використанням комерційно доступних інструментів. Операційний сценарій демонструє, наскільки швидко вони можуть досягти вимірюваного поведінкового впливу — масштабно, автономно, з мінімальним людським контролем. Це не теоретична майбутня загроза, а реальна і зростаюча проблема.
Основна небезпека виходить за межі фейкового контенту — йдеться про систематичну фабрикацію суспільного консенсусу: прямий удар по епістемних основах, завдяки яким демократичні суспільства відрізняють істину від сфабрикованої брехні. Кожна кампанія генерує оптимізовані активи та відточені тактики, що роблять наступну операцію швидшою, дешевшою і складнішою для виявлення.
На думку авторів звіту, час для поступових коригувань минув. Необхідний фундаментальний зсув від реактивного управління контентом до проактивного зміцнення стійкості всього суспільства — з тією ж невідкладністю, що застосовується до будь-якої іншої критичної інфраструктури, яка перебуває під реальною загрозою. Інформаційне середовище є не периферією демократії, а її центральною операційною системою — і воно має бути захищене 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.
КАТЕГОРІЇ:Вибір редакціїДезінформаціяФейкиШтучний інтелектПоділитисяFacebookThreadsКопіювати посиланняДрукВаша думка?В захваті0Сумно0Смішно0Палає0Овва!0Попередній матеріал
Новий витік даних Booking.com: сервіс примусово скидає PIN-коди бронюваньНаступний матеріал
Понад 70 організацій вимагають від Meta відмовитися від розпізнавання облич у смарт-окулярах
Актуальне
Шифрування повідомлень у месенджерах: як налаштувати?
14.08.2026
Сотні повідомлень за хвилину: що таке SMS-бомбінг і як від нього захиститися
13.08.2026
Як підписати PDF на смартфоні: інструкція для iPhone та Android
14.08.2026
Apple закрила майже 30 вразливостей в iOS 26.6.1 та macOS Tahoe 26.6.2 — третє оновлення безпеки за три тижні
18.08.2026
Signal додав нову функцію безпеки для захисту від атак «людина посередині»
13.08.2026
Рекомендовано
Кібербезпека
ШІ визначає місце зйомки фото у 9 випадках із 10 — і шахраї вже будують на цьому фішинг
17.08.2026
Новини
Anthropic позначатиме згенерований Claude контент невидимими водяними знаками
12.08.2026
Огляди
Криза, контроль, хрестовий похід: NATO розібрало російську пропаганду на механізми
11.08.2026
Новини
Дата-центри для ШІ переходять на власні газові електростанції: у США їх планують щонайменше 82
10.08.2026