25 августа 2026 года OpenAI сообщила о блокировке группы аккаунтов, связанных с Россией, которые использовали ChatGPT для подготовки постов и комментариев в рамках кампании влияния. Для русскоязычной IT-аудитории здесь важна не только сама дезинформация в ChatGPT, но и то, как именно платформа ее вычислила: по внутренним следам работы пользователей, включая язык запросов и характер сгенерированных текстов. История неприятная, но показательная: генеративный ИИ уже давно стал не только фабрикой контента, но и источником телеметрии, которая потом же помогает этот контент разоблачать.
Как пишет The Register, OpenAI обнаружила кластер аккаунтов, который публиковал материалы в X, Facebook, LinkedIn, Telegram и Substack, а также вел аудиторию на сайт якобы израильского аналитического центра International Burke Institute, или IBI. По версии компании, это была не просто россыпь неудачных AI-постов, а часть более широкой инфраструктуры влияния: с фиктивным think tank, псевдоэкспертами, статьями, индексами и политической риторикой, выгодной Москве. OpenAI отдельно подчеркивает, что сама кампания собрала небольшую аудиторию, но интерес представляет именно ее конструкция: такой набор активов можно было масштабировать, если бы схема сработала лучше.
Технически картина выглядела довольно прозаично. OpenAI заявляет, что доступ к ее сервисам из России официально запрещен, но этот барьер обходили через VPN. Основная масса опубликованных материалов была на английском, однако prompts, по данным компании, писались на русском. Более того, в запросах были прямые инструкции убрать языковые маркеры, по которым англоязычный читатель мог бы понять, что исходник написан не носителем языка. Не сработало. В качестве примера OpenAI приводит термин Svetofor coalition для описания германской коалиции социал-демократов, либералов и зеленых. Для англоязычной политической лексики это звучит чужеродно: там ожидаешь либо traffic-light coalition, либо немецкое Ampelkoalition. В другом случае описание телеграм-канала, выдававшего себя за американское политическое медиа, вообще разваливалось в абракадабру вроде «totally unhackneyed perspective on hazzy».
Самым любопытным элементом этой истории оказался IBI. OpenAI изучила выборку из 36 материалов, опубликованных от имени экспертов института в период с сентября 2025 года по май 2026-го, и выяснила, что 34 текста были скопированы из других источников. Часть оказалась старыми публикациями, часть была приписана не тем авторам. В одном из самых грубых эпизодов специалистом по миграционной политике в документе числился австралийский профессор пищевых наук. Это уже не тонкая информационная операция, а уровень «собрали think tank на коленке и надеялись, что никто не откроет биографию автора». При этом OpenAI отдельно оговаривает важную деталь: сами статьи на сайте IBI не были напрямую связаны с генерацией в ChatGPT. ИИ использовали скорее как вспомогательный слой для постов, комментариев и упаковки нарратива под соцсети.
Отдельного внимания заслуживает так называемый «индекс суверенитета» IBI, который OpenAI называет одним из наиболее заметных артефактов всей схемы. Методика индекса внутри института толком не объяснялась, зато оценки стабильно били по западным странам, конфликтующим с Россией из-за войны в Украине. Язык публикаций был не академический, а скорее полемический. Для рынка это важный сигнал: в эпоху дешевой генерации текста уже недостаточно отслеживать только ботов и одинаковые формулировки. Куда интереснее выглядят гибридные конструкции, где AI помогает быстро производить «обвязку» вокруг якобы легитимной структуры: аналитического центра, экспертной сети, новостного канала или базы исследований. Проще говоря, проблема давно не в одном плохом посте, а в сборке псевдоавторитетного бренда целиком.
Здесь есть и менее очевидный, но очень практичный вывод для разработчиков, продуктовых команд и безопасников. OpenAI смогла реконструировать происхождение кампании не потому, что в текстах был встроен магический водяной знак, а потому, что у платформы есть доступ к истории взаимодействий с моделью. В этом смысле борьба с дезинформацией в ChatGPT держится не только на моделях детекта, но и на банальной платформенной наблюдаемости. Для корпоративных пользователей это напоминание о цене удобства: все, что сотрудники скармливают внешнему AI-сервису, потенциально остается частью чужой системы логирования, расследований и политик модерации. Когда вендоры рассказывают про безопасность, compliance и защиту от злоупотреблений, надо понимать, что за этими словами часто стоит очень приземленная вещь — хранение следов.
Есть и более широкий отраслевой контекст. За последние два года рынок привык обсуждать генеративный ИИ в двух режимах: либо как ускоритель разработки и маркетинга, либо как генератор шума, спама и SEO-мусора. Эта история показывает третий режим: ИИ как недорогой инструмент поддержки операций влияния, где сама модель не придумывает стратегию, но резко снижает стоимость производства текстов, комментариев, «исследований» и аккаунтной активности. При этом OpenAI утверждает, что непосредственный эффект кампании был ограниченным: посты собирали мало просмотров, а официальные аккаунты IBI не набрали заметной аудитории. Но для платформ это слабое утешение. Если подобная инфраструктура строится дешево, значит, ее можно запускать сериями, тестировать гипотезы и доращивать удачные заготовки почти в режиме CI/CD для пропаганды.
Главный вопрос теперь не в том, может ли генеративный ИИ производить политический мусор, это уже закрытая тема. Вопрос в другом: насколько быстро платформы научатся ловить не отдельные токсичные тексты, а связки из AI-контента, фальшивых экспертных сущностей и сетей распространения. И еще неприятнее второй слой этой истории: чем эффективнее компании ищут дезинформацию в ChatGPT, тем больше власти у них оказывается над логами, контекстом и историей всех разговоров с ботами.