Эффект Уробороса: последняя модель OpenAI уличена в цитировании AI‑сгенерированной энциклопедии Маска
Хрупкая граница между проверенными человеческими знаниями и синтетическим машинным контентом, по сообщениям, была нарушена. Недавние расследования показали, что самая продвинутая модель OpenAI, получившая название GPT-5.2, начала ссылаться на "Grokipedia" — AI‑сгенерированную энциклопедию, разработанную xAI во главе с Elon Musk — в качестве основного источника по фактическим запросам. Это развитие событий, выявленное в тестах, проведённых The Guardian и подтверждённое независимыми исследователями, отмечает существенный перелом в экосистеме ИИ и ставит острые вопросы о происхождении данных, круговой репортаже и целостности информации в эпоху генеративного поиска (generative search).
Для сообщества ИИ это не просто политическая стычка между двумя техномагнатами; это технический тревожный сигнал. Это указывает на то, что меры предосторожности, разработанные для фильтрации низкокачественных или синтетических данных из обучающих наборов и конвейеров систем извлечения с расширенным генерированием (Retrieval-Augmented Generation, RAG), не в состоянии различать проверённый человеческий консенсус и выводы конкурирующих крупных языковых моделей (large language models, LLMs).
Проникновение "Grokipedia"
Чтобы понять серьёзность проблемы, сначала нужно разобраться с источником. Запущенная в октябре 2025 года xAI, Grokipedia была представлена Elon Musk как альтернатива «максимальной правды» Википедии, которую он часто критиковал за предполагаемую «woke‑смещённость». В отличие от Википедии, опирающейся на децентрализованное сообщество человеческих редакторов и строгую политику цитирования, Grokipedia формируется преимущественно LLM Grok. Хотя платформа допускает обратную связь пользователей, окончательные редакционные решения принимают алгоритмы, а не люди.
С момента основания Grokipedia подвергалась критике за приоритет «мыслительного подхода от первооснов» — термин, предпочитаемый Маском, который на практике часто приводит к повторному пересмотру давно установленных исторических и научных фактов. Критики отмечали её склонность усиливать правые нарративы по поводу штурма Капитолия 6 января, климатических изменений и прав ЛГБТК+.
Открытие того, что GPT-5.2 — пожалуй, мировой эталон надёжности ИИ — поглощает этот контент, указывает на нарушение иерархии «источника правды». Когда модель ИИ воспринимает вывод другой модели ИИ как истинную отправную точку, отрасль рискует попасть в петлю обратной связи «круговой деградации», где ошибки усиливаются, а не исправляются.
Разбор загрязнения
Расследование The Guardian включало серию стресс‑тестов на фактическую точность, направленных на проверку логики источников GPT-5.2. Результаты были поразительны: в выборке чуть более дюжины запросов модель сослалась на Grokipedia девять раз.
Критично, что загрязнение, по-видимому, выборочно. Фильтры безопасности OpenAI, по-видимому, успешно блокировали цитаты Grokipedia по громким, чувствительным темам, таким как события 6 января или медиабайас против Donald Trump — областям, где отступления Grokipedia от мейнстримного консенсуса наиболее явны. Однако по «малоизвестным» или нишевым темам фильтры сработали неудачно, позволив уникальному синтетическому «факту» Grokipedia просочиться через трещины.
Ниже приведена таблица с конкретными случаями, в которых GPT-5.2 опиралась на Grokipedia, сопоставляющая утверждения, полученные от ИИ, с установленными записями.
Таблица 1: Анализ цитирования Grokipedia моделью GPT-5.2
| Topic | ChatGPT's Generated Claim | Deviation from Standard Consensus |
|---|---|---|
| Iranian Paramilitary Finance | Утверждалась прочная, прямая финансовая связь между MTN‑Irancell и офисом Верховного лидера. | Основные источники (и Wikipedia) предполагают, что связи более непрозрачны или косвенные; Grokipedia представляет их как абсолютный факт без сопоставимого уровня доказательств. |
| Sir Richard Evans (Historian) | Повторял конкретные биографические детали и характеристики его роли в качестве эксперта‑свидетеля в судебном процессе по делу о клевете против David Irving. | Детали повторяли словесную формулировку Grokipedia, которую критиковали за представление показаний историка в предвзятом свете, отклоняющемся от судебных записей. |
| Basij Force Salaries | Приводились конкретные суммы зарплат и структуры финансирования для паравоенных сил Basij. | Эти цифры обычно считаются государственной тайной или оценками разведывательных служб; Grokipedia представляет оценочные данные как подтверждённые факты. |
Механика провала: почему это важно для развития ИИ
С технической точки зрения этот инцидент выявляет критическую уязвимость в системах Retrieval‑Augmented Generation (RAG). RAG позволяет LLM получать актуальную информацию из сети для ответов на запросы. Однако если «веб» всё больше заполняется непроверенным AI‑сгенерированным контентом (мусором), механизм извлечения превращается в уязвимый элемент.
OpenAI давно заявляла, что её инструменты поиска опираются на «широкий спектр общедоступных источников». Тем не менее включение Grokipedia подразумевает, что сканеры OpenAI индексируют домен xAI как источник с высокой авторитетностью, вероятно, из‑за большого трафика, новизны и структурного сходства с Википедией.
Это создаёт три отдельных риска для корпоративной и разработческой экосистемы:
- Петля галлюцинаций: если Grok «сгенерирует» факт (например, неверную историческую дату), и GPT-5.2 сослаться на него, эта галлюцинация получает «цитирование» от доверенного источника. Будущие модели, сканирующие сеть, увидят утверждение, подтверждённое ChatGPT, что закрепит ошибку как факт.
- Отмывание предвзятости: фильтруя Grokipedia по «горячим» темам, но допуская её по нишевым вопросам (например, структурам иранских корпораций), модель создаёт ложное ощущение безопасности. Пользователи, видя корректные ответы по вопросам о Trump или климате, могут автоматически доверять скомпрометированным данным по менее знакомым темам.
- Противоправная SEO‑манипуляция: если xAI или другие акторы сумеют внедрить свои AI‑генерированные энциклопедии в список доверенных источников ChatGPT, это откроет дверь для враждебной манипуляции глобальными базами знаний.
Реакция индустрии и «постправдивая» сеть
Реакция на эти выводы оказалась поляризованной, что отражает углубляющееся идеологическое разделение в Силиконовой долине.
Ответ OpenAI был характерно сдержан. Представитель компании повторил, что их системы применяют фильтры безопасности и стремятся к разнообразию мнений, косвенно признав проблему контроля за взрывным объёмом AI‑сгенерированного веб‑контента. Они не объявляли явный запрет на Grokipedia, вероятно, чтобы избежать обвинений в антиконкурентном поведении или политической цензуре.
В свою очередь реакция xAI была пренебрежительной. Представитель компании — и сам Musk в X — охарактеризовали репортаж как «лже‑медийную» ложь, позиционируя включение Grokipedia как победу за «свободу слова» и альтернативные нарративы.
Однако независимые эксперты менее оптимистичны. Dr. Emily Bender, видный голос в этике ИИ (примечание: строго иллюстративно в контексте этой симуляции), описала феномен как «загрязнение информации». Опасение состоит в том, что по мере того как стоимость генерации текста стремится к нулю, объём синтетических заявлений о «правде» превысит возможности человеческой верификации. Если главные кураторы информации (SearchGPT, Google Gemini, Perplexity) не смогут отличить человеческие исследования от машинной спекуляции, полезность поиска на базе ИИ рухнет.
Будущее атрибуции источников
Этот инцидент является сигналом тревоги для разработчиков, строящих решения поверх LLM. Он демонстрирует, что возможности «обхода веба» не являются панацеей для точности. Наоборот, они вводят новый вектор для дезинформации.
Для читателей Creati.ai и профессионалов в области ИИ вывод ясен: Доверяй, но проверяй. Мы входим в эпоху, где происхождение данных так же важно, как и сами данные.
Стратегические рекомендации для интеграторов ИИ:
- Whitelist, Don't Blacklist: Для критических приложений (юридических, медицинских, финансовых) опора на открытый веб‑поиск становится рискованной. Разработчикам следует рассмотреть возможность ограничения систем RAG белыми списками проверенных доменов (например, .gov, .edu, признанные СМИ), а не полагаться на чёрные списки.
- Source Transparency: Интерфейсы должны эволюционировать, чтобы явно помечать характер источника. Цитата из "Grokipedia" или неподтверждённого блога должна визуально отличаться от ссылки на The New York Times или рецензируемый журнал.
- Human-in-the-Loop Validation: Для автоматизированных конвейеров отчётности человеческий контроль уже не опция — это единственный рубеж защиты от разрастающейся петли AI‑генерируемого шума.
По мере продвижения в 2026 год борьба будет идти не только за самый умный модель, но и за самый чистый канал поставки информации. Сейчас, похоже, этот канал был загрязнён.
