Jak AI tworzy pętlę dezinformacji? Analiza Lily Ray

Kiedy system sztucznej inteligencji zaczyna cytować samego siebie, powołując się na źródła, które sam wygenerował, powstaje zjawisko, które Lily Ray, wiceprezeska ds. strategii SEO i badań w Amsive, nazywa pętlą dezinformacji AI. W kwietniu 2026 roku opublikowała szczegółową analizę tego mechanizmu, dokumentując, jak pojedyncze, zmyślone stwierdzenie może w ciągu kilku dni stać się „oficjalną prawdą” w oczach takich narzędzi jak Google AI Overviews, Perplexity czy ChatGPT. Problem nie dotyczy już tylko niszowych błędów – dotyczy miliardów użytkowników, którzy codziennie polegają na AI w poszukiwaniu rzetelnych informacji.

Ray, która prowadzi również własną praktykę konsultingową Algorythmic, nie opiera się na domysłach. Jej dokumentacja obejmuje konkretne eksperymenty, m.in. publikację fikcyjnego artykułu o nieistniejącej aktualizacji Google, który w ciągu 24 godzin został podany przez AI jako fakt. To, co początkowo wyglądało na ciekawostkę badawczą, okazało się systemowym zagrożeniem dla wiarygodności wyszukiwania i reklamy programatycznej.

Jak RAG zamienia powtórzenia w prawdę

Serce problemu leży w architekturze, która napędza nowoczesne narzędzia AI – generacji wspomaganej wyszukiwaniem, czyli RAG. W odróżnieniu od tradycyjnych modeli językowych, które opierają się wyłącznie na danych treningowych, systemy RAG (jak Perplexity czy AI Overviews) pobierają informacje z aktualnie indeksowanych stron internetowych. Teoretycznie ma to poprawiać dokładność odpowiedzi – w praktyce tworzy nową słabość.

Mechanizm, który zidentyfikowała Lily Ray, opiera się na prostym założeniu: systemy RAG nie mają narzędzi do odróżnienia źródła rzetelnego od źródła, które jedynie powtarza daną informację wystarczająco wiele razy. Liczba cytowań staje się substytutem konsensusu – im więcej stron powołuje się na to samo stwierdzenie, tym pewniej AI uznaje je za prawdę. To otwiera drzwi do samonapędzającej się pętli.

Incydent z września 2025 roku

Wszystko zaczęło się, gdy Ray wróciła ze służbowego szczytu w Austrii i zapytała Perplexity o najnowsze wieści dotyczące SEO. Asystent odpowiedział opisem rzekomej aktualizacji rdzenia Google z września 2025, nazwanej „Perspective Core Algorithm Update”. Miała kłaść nacisk na „głębszą wiedzę” i „pełne zaspokojenie intencji użytkownika”. Brzmiało wiarygodnie – i było całkowicie zmyślone.

Specjalistka od razu wiedziała, że informacja jest fałszywa: Google od lat nie nadaje nazw własnym aktualizacjom, funkcja „Perspectives” już istnieje, a prawdziwa aktualizacja wywołałaby lawinę wiadomości w jej skrzynce. Gdy prześledziła cytaty, okazało się, że pochodziły z dwóch artykułów na blogach agencji SEO – wygenerowanych przez AI i opisujących coś, co nigdy nie miało miejsca. Mimo to fałszywa nowina szybko rozprzestrzeniła się po sieci, trafiając na kolejne strony tworzone w trybie automatyzacji treści.

Eksperymenty, które obnażyły systemową podatność

Ray postanowiła sprawdzić, jak daleko może posunąć się pętla dezinformacji AI. W styczniu 2026 roku opublikowała na swoim blogu artykuł o fikcyjnej aktualizacji Google, dodając absurdalny szczegół: firma rzekomo zatwierdziła zmiany „pomiędzy kawałkami resztek pizzy”. W ciągu 24 godzin Google AI Overviews podawało tę informację użytkownikom jako potwierdzony fakt – łącznie z pizzą, którą opisy jakoś powiązano z prawdziwymi problemami Google z zapytaniami o pizzę w 2024 roku.

Co istotne, blog Ray był jedynym źródłem tej informacji. To wystarczyło. Gdy usunęła artykuł, fałszywe treści zdążyły zostać zaindeksowane i zacytowane na innych stronach. Nie dało się już cofnąć szkody. Jak zauważyła badaczka, każdy dzień działania tych systemów na masową skalę sprawia, że pętla staje się trudniejsza do przerwania.

Współpraca z BBC – powtórka z rozrywki

Ray nie działała sama. Wspólnie z dziennikarzem BBC Thomasem Germaine’em przeprowadziła kolejny test. Germaine opublikował fikcyjny artykuł o „najlepszych dziennikarzach technologicznych w jedzeniu hot dogów”, ogłaszając się numerem jeden. W ciągu doby Google zarówno w Gemini, jak i w AI Overviews powtarzało tę bzdurę. ChatGPT zrobił to samo, choć Claude od Anthropic okazał się odporny na manipulację.

„Google powtarzał bzdury z mojej strony w Gemini i AI Overviews. ChatGPT zrobił to samo, choć Claude się nie nabrał.”

Odpowiedź Google na wyniki tych testów była zdawkowa – firma przyznała, że zapytanie było niszowe, a „puste dane” mogą prowadzić do gorszych rezultatów. Zapewniła, że pracuje nad tym, by AI Overviews nie pojawiało się w takich przypadkach. Nie odpowiedziała jednak na pytanie, kiedy ta praca zostanie ukończona.

Koszty ekonomiczne i praktyczne konsekwencje pętli slopu

Pętla dezinformacji AI nie ogranicza się do żenujących wpadek. Dotyka bezpośrednio branży marketingowej i reklamowej. Ray udokumentowała, że w trakcie marcowej aktualizacji rdzenia Google w 2026 roku pojawiły się artykuły AI rzekomo ujawniające „zwycięzców i przegranych” – podczas gdy aktualizacja wciąż trwała. To moment, w którym profesjonaliści SEO najbardziej potrzebują rzetelnych informacji, a AI serwuje im spekulacje podane z pewnością eksperta.

Problemy widoczne są także w reklamie programatycznej. Integral Ad Science (IAS) już w lipcu 2025 roku wskazała, że strony z treściami AI zagrażają skuteczności kampanii – jakościowe środowiska reklamowe zapewniają o 91% wyższe wskaźniki konwersji. Tymczasem badanie Raptive z lipca 2025 pokazało, że treści podejrzane o generowanie przez AI obniżają zaufanie czytelników o niemal 50%, a gotowość do zapłacenia wyższej ceny za reklamowany produkt spada o 14%.

Różnica między darmowymi a płatnymi modelami

Ray nie jest całkowicie pesymistyczna. Porównała dwa warianty modelu ChatGPT podczas zapytań o marcową aktualizację. Darmowy GPT-5.3 podawał informacje bez filtrowania, podczas gdy płatny GPT-5.4 przechodził przez sześć rund wnioskowania, ograniczając wyszukiwanie do zaufanych źródeł, takich jak strony specjalistów Glenna Gabe czy Aleydy Solis. Według Ray, indywidualne stwierdzenia w odpowiedziach GPT-5.4 są o 33% rzadziej fałszywe, a całe odpowiedzi o 18% rzadziej zawierają błędy w porównaniu do poprzedniej wersji.

To jednak oznacza, że użytkownicy z ograniczonym dostępem finansowym do narzędzi AI – czyli większość – są bardziej narażeni na zanieczyszczone informacje. Pętla dezinformacji AI uderza nierównomiernie, a przepaść między darmową wersją a płatną jest realna.

Jakie wnioski dla praktyków SEO i marketerów?

Lily Ray podkreśla, że obecnie musiała uznać za powszechne sytuacje, w których jej klienci przysyłają jej porady SEO/GEO zaczerpnięte z AI – okazują się one całkowicie błędne. Źródła? Losowe blogi agencji tworzone przez AI, bez żadnej redakcyjnej kontroli. Badanie NP Digital z lutego 2026 wykazało, że 47,1% marketerów spotyka się z nieścisłościami AI kilka razy w tygodniu, a 36,5% przyznało, że opublikowało publicznie błędne treści wygenerowane przez sztuczną inteligencję.

Ostrzeżenie Raya jest konkretne: informacje uzyskane z AI w dziedzinach takich jak SEO i GEO są zanieczyszczone i zawsze powinny być weryfikowane przez doświadczonych ekspertów. W branży, gdzie zasady zmieniają się często, a oficjalna dokumentacja bywa niejasna, ryzyko wprowadzenia w błąd jest najwyższe. EMarketer prognozuje, że do 2026 roku nawet 90% treści w sieci może być generowanych przez AI – to sprawia, że korpus wyszukiwawczy, z którego korzystają systemy RAG, staje się gruntem podatnym na samonapędzające się kłamstwa.

Rozwiązanie nie leży wyłącznie w lepszych algorytmach. Pętla dezinformacji AI wymaga świadomości użytkowników i odpowiedzialności twórców narzędzi. Dopóki liczba cytowań będzie ważyć tyle samo co jakość źródła, każdy z nas może paść ofiarą fikcji, która stała się faktem tylko dlatego, że powtórzono ją wystarczająco wiele razy.

Źródło

Może Cię zainteresować