Naukowcy przechytrzyli ChatGPT i Gemini. Jak to możliwe?

Wprowadzenie – sztuczna inteligencja na co dzień

Przyznam szczerze – odkąd zaczęły pojawiać się rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, trudno mi wyobrazić sobie powrót do czasów, w których wszystko trzeba było robić ręcznie. **Chatboty i asystenci AI wrosły w naszą codzienność** niczym smartfony czy dostęp do internetu. Ułatwiają życie, są szybkie, pomocne i – można by rzec – niemal niezastąpione.

Ale, jak to u nas, Polaków, bywa – im większa wygoda, tym większa ostrożność. Bo choć nowoczesność potrafi zachwycić, to przecież **nie ma róży bez kolców**. Tak samo chaty AI, choć niezwykle zaawansowane, nie są doskonałe. Naukowcy postanowili sprawdzić, jak łatwo można je oszukać i dojść tam, gdzie – teoretycznie – nie powinniśmy mieć wstępu. I muszę przyznać, wyniki są, delikatnie mówiąc, zaskakujące.

Przebieg eksperymentu – jak naukowcy oszukali AI?

Nowatorski pomysł: InfoFlood

Zawsze myślałem, że twórcy sztucznej inteligencji przewidzieli różne próby obejścia zabezpieczeń – w końcu, tyle się mówi o bezpieczeństwie w świecie cyfrowym. **Naukowcy postawili sprawę na głowie** i… opracowali program InfoFlood, który pozwalał wysyłać do chatbotów coraz bardziej zawiłe, pełne powtórzeń, obszernych i w zasadzie chaotycznych zapytania.

Działało to mniej więcej tak, jakbyś próbował przekonać urzędnika do czegoś, lawirując wokół tematu przez kwadrans – opowiadasz, kluczowe słowo tu, coś między wierszami tam, a na końcu i tak dostajesz to, na czym ci zależało.

• Skonstruowanie bełkotliwych zapytań. Kluczem było zalanie modeli AI rozbudowaną treścią, która na pozór nie miała ładu ani składu.
• Zastosowanie automatyzacji. Dzięki programowi InfoFlood naukowcy mogli przesyłać do systemów dziesiątki tysięcy różnych wariantów zapytań praktycznie bez przerwy.
• Symulacja źródeł. W niektórych testach cytowano nieistniejące książki i badania, by „ukwiatnić” przekaz i zmylić chatboty.

Efekt? **Systemy odpowiedziały na pytania, które ich twórcy skrzętnie przed nimi blokowali** – na przykład dotyczące działań niezgodnych z prawem czy szkodliwych porad. Gdyby operować tylko prostymi, jasnymi komendami, AI bez wahania by te treści odrzuciło.

Testowanie na benchmarkach

Rozumiem sceptycyzm – sam wielokrotnie patrzyłem z przymrużeniem oka na podobne „eksperymenty”. Jednak tutaj sprawdzono skuteczność InfoFlood na specjalnych zestawach testowych JailbreakHub i AdvBench, gdzie liczą się nie tylko pomysłowość, ale i skuteczność.

Co ciekawe, wyniki często przekraczały poziom skuteczności ustanowiony przez inne, konwencjonalne metody. Innymi słowy – naukowcy nie tylko „namieszali”, ale faktycznie przechytrzyli systemy AI, docierając tam, gdzie dostęp miał być zablokowany.

Przykład w praktyce

Zamiast pytać wprost: „Jak obejść zabezpieczenia bankomatu?”, naukowcy budowali długie, pozornie bezsensowne wypowiedzi, gdzie właściwa prośba przebijała się gdzieś pośrodku poplątanych zdań. Przypomniało mi się od razu nasze rodzinne przysłowie: **gdzie diabeł nie może, tam babę pośle** – tylko tutaj „baba” to wirtualny strumień bełkotu, który dociera do celu inną drogą.

Zrozumieć słabości AI – co to znaczy dla użytkownika?

Ograniczenia zabezpieczeń

Osobiście od dawna powtarzam ludziom – lepiej nie wierzyć ślepo żadnej maszynie, chociażby miała piękny głos i czarujące okienko czatu. **Nawet najgroźniejsze ogrodzenie można przechylić, jeśli zna się odpowiednie haki**. Jak się okazuje, podobnie rzecz ma się z zabezpieczeniami chatbotów.

• Modele AI nie są odporne na wszystkie sztuczki. Kreatywność człowieka zawsze prędzej czy później doprowadzi do znalezienia „furtki”.
• Ekspert od bezpieczeństwa to dziś nie tylko informatyk, ale i… partyzant od psychologii maszyn. Często atakuje się słabe punkty wynikające ze złożoności języka, nie samych algorytmów.

Mogę spokojnie powiedzieć, że test InfoFlood nie był pojedynczym wybrykiem. Takie podejścia coraz częściej wykorzystywane są przez badaczy, a czasem – niestety – również przez osoby o mniej szlachetnych zamiarach.

Czy jesteśmy zagrożeni?

Z drugiej strony – nie popadajmy w panikę. Sam używam AI każdego dnia, nieraz dla rozrywki, nieraz do pracy, i dotąd ani razu nie natknąłem się na sytuację, w której bot przekazałby mi informacje niezgodne z zasadami bezpieczeństwa.

Meta już skomentowała, że **zwykły użytkownik raczej nie spotka się z takimi atakami** w codziennym życiu. Jednak fakt – już samo istnienie tej drogi pokazuje, jaki potencjał drzemie po niewłaściwej stronie barykady.

Spojrzenie etyczne i prawne

Być może część z was zapyta: co z etyką takich działań? Przecież efekty badań są wykorzystywane głównie po to, by poprawić zabezpieczenia. Naukowcy deklarują, że każdą lukę przekazują bezpośrednio firmom technologicznym. Z mojego punktu widzenia, to – jakby nie patrzeć – **gra fair**. Najpierw test, potem naprawa, wszystko zgodnie ze zdrowym rozsądkiem.

Warto jednak pamiętać, że w dobie otwartości i łatwego dostępu do narzędzi AI, wycieki wrażliwych informacji mogą nadejść jak grom z jasnego nieba. A nieuczciwy użytkownik zawsze znajdzie sposób na obejście systemu.

Reakcje firm technologicznych na nowe zagrożenie

Historia zna już wiele przypadków, gdzie technologia wyprzedzała wyobraźnię twórców, a bezpieczeństwo pozostawało o krok za potrzebami rynkowymi. **OpenAI i Google, czyli twórcy ChatGPT i Gemini, nie zdecydowali się nawet na komentarz w sprawie tego eksperymentu**. Z jednej strony rozumiem – być może nie chcą przyznawać się do luk, zanim je naprawią. Z drugiej – trudno wymagać pełnej przejrzystości w tak młodej dziedzinie.

Zdaniem innego giganta, Meta, sytuacja nie jest aż tak niebezpieczna, by wymagała pilnej interwencji. To trochę jak z alarmem przeciwpożarowym – włączasz go dla bezpieczeństwa, ale wiesz, że nie zawsze musi trąbić na cały blok.

AI w służbie marketingu i biznesu – szanse i zagrożenia

Chatboty i asystenci – codzienność pracy

Muszę się przyznać – jako osoba związana z marketingiem i wsparciem sprzedaży, niemal codziennie rozmawiam z klientami o potencjale wykorzystania AI. **Automatyzacja procesów, personalizacja kampanii, precyzyjna analityka – wszystko to możemy dziś uzyskać szybciej i sprawniej niż jeszcze kilka lat temu**.

Przedsiębiorcy powinni jednak mieć z tyłu głowy, że:

• AI narzędzia marketingowe nie są nieomylne. Raporty, które otrzymujesz, mogą być „wzbogacone” o przypadkowe, czyli niemerytoryczne, dane.
• Bezpieczeństwo komunikacji z klientem wciąż wymaga nadzoru człowieka. Zdarzyło mi się, że chatbot przemycił frazę, która nie do końca pasowała do charakteru marki.

To tylko utwierdza mnie w przekonaniu, że nawet najgenialniejsze automatyzacje, budowane choćby z użyciem takich narzędzi jak make.com czy n8n, potrzebują regularnego przeglądu i modyfikacji.

Automatyzacje a ryzyko dezinformacji

Coraz częściej spotykam się z pytaniami w stylu: „Czy można ufać, że dane generowane przez AI są zawsze rzetelne?” No właśnie – jak pokazuje casus InfoFlood, **wystarczy odpowiednia gra słów i odrobina pomysłowości, by nawet najlepiej strzeżona baza wiedzy się „rozszczelniła”**.

Znaczy, nie nawołuję do paniki, ale rozsądne podejście, podstawowy audyt i okresowe testy automatycznych procesów to dziś chleb powszedni każdego, kto buduje długofalowe relacje z klientem.

Wnioski dla sektora B2B i B2C

Pracując przy wdrożeniach AI w firmach produkcyjnych i usługowych, wielokrotnie słyszałem, że „skoro technologia działa u giganta, to u mnie też będzie niezawodna”. Niestety, jak pokazuje historia InfoFlood – **trzeba dmuchać na zimne** i sprawdzać, czy wdrożona automatyzacja nie ma jakichś luk.

Może nie jest to najprzyjemniejsza wiadomość dla osób, które lubią rutynę i święty spokój, ale… kto nie ryzykuje, ten nie pije szampana. A technologia – choć fascynująca – wymaga, żebyśmy mieli oczy i uszy szeroko otwarte.

Co dalej? Rola edukacji i świadomości cyfrowej

Kształtowanie cyfrowych kompetencji

Nie wydaje mi się, żeby świat mógł już obyć się bez botów. Praktycznie co tydzień słyszę pytania o to, jakie narzędzia AI wdrożyć na firmowej stronie czy w systemie zarządzania klientami. Obserwując tempo rozwoju, dziwi mnie tylko, że tak mało osób zastanawia się nad edukacją cyfrową.

Warto uczyć się na cudzych błędach – nie czekać, aż nasz własny system zostanie „zajechany” bełkotem i zacznie podsuwać użytkownikowi dziwne rozwiązania. Najważniejsze elementy to:

• Prawdziwa znajomość działania narzędzi AI – choćby na podstawowym poziomie.
• Regularne aktualizacje i przeglądy zabezpieczeń – podobnie jak w przypadku antywirusa w komputerze babci.
• Czytanie ze zrozumieniem – dosłownie i w przenośni, bo dziś nawet chatbot może próbować „wkręcić” nas w coś, co potem trudno będzie odkręcić.

Rola biznesu w popularyzacji bezpieczeństwa AI

Nie chcę zabrzmieć mentorsko, ale gdy rozmawiam z decydentami, często powtarzam, że na technologię trzeba patrzeć jak na kota – mruczy i jest miły, ale czasem potrafi drapnąć. Biznes nie może traktować AI wyłącznie jako magicznej różdżki, która wyczaruje idealną sprzedaż i wzrost zysków.

W praktyce część firm już dziś inwestuje w:

• cykliczne szkolenia dla pracowników z zakresu bezpieczeństwa cyfrowego,
• współpracę z ekspertami od cyberbezpieczeństwa,
• własne laboratoria do testowania odporności wdrożonych rozwiązań na niestandardowe ataki.

Takie podeście nie tylko chroni przed potencjalnymi wpadkami, ale i buduje zaufanie klientów, którzy coraz częściej pytają: „Czy moje dane będą faktycznie bezpieczne?”

Nauka płynąca z eksperymentu InfoFlood

Próbując spojrzeć na całą tę sprawę z perspektywy kilku lat doświadczenia w marketingu internetowym i automatyzacjach, dochodzę do kilku klarownych wniosków:

• Żadna technologia nie jest nie do przejścia. Nawet najbardziej skomplikowane zabezpieczenia można przełamać – czasem przewrotnie prostą metodą.
• Człowiek wciąż zostaje ostatnią linią obrony. Bez względu na to, jak byśmy skonfigurowali systemy, ostatecznie to nasza czujność decyduje o bezpieczeństwie.
• Stały rozwój algorytmów to konieczność. Nowe luki będą się pojawiać niemal tego samego dnia, co nowe aktualizacje. Życie.

Nie zrozum mnie źle – nie jestem przeciwnikiem AI. Wręcz przeciwnie, uważam się za jej gorącego zwolennika (choć czasem po polsku ponarzekam na niedoskonałości). Ale… wyćwiczony zmysł nieufności to dziś skarb większy niż złoto, zwłaszcza w świecie, gdzie wszystko jest „czarne na białym”, dopóki nie klikniesz nie tego linku.

Czego sam się nauczyłem?

Gdy po raz pierwszy zetknąłem się z InfoFlood, pomyślałem – tego już za wiele. Przecież nie da się tak po prostu „ogłupić” technologii, za którą stoją dziesiątki tysięcy inżynierów. A jednak, jak mawiał mój dziadek, życie potrafi nas zaskoczyć – i to jeszcze jak!

Osobiście utwierdziłem się, że technologia zawsze będzie miała pewne granice, a sposób jej wykorzystania zależy od tego, kto trzyma ster. Im więcej osób będzie świadomych możliwości i zagrożeń – tym bezpieczniejszy będziemy mieć internetowy krajobraz.

Jak chronić swoje biznesowe rozwiązania przed podobnym zagrożeniem?

Praktyczne wskazówki dla właścicieli firm i marketerów

Być może wywołam u ciebie lekki uśmiech, ale… dobrego zabezpieczenia nigdy za dużo! Każdy, kto buduje nowoczesne systemy wsparcia sprzedaży czy wdraża AI przy użyciu make.com i n8n, powinien pamiętać o kilku żelaznych zasadach:

• Weryfikacja źródeł danych. Nie polegaj wyłącznie na automatycznych odpowiedziach – sprawdzaj je ręcznie, zwłaszcza w newralgicznych obszarach.
• Testowanie niestandardowych scenariuszy. Regularnie przeprowadzaj próby ataku z użyciem nietypowych zapytań, najlepiej z pomocą zewnętrznego eksperta lub zespołu QA.
• Aktualizacje i monitoring. Utrzymuj swoje narzędzia w najnowszych wersjach i wdrażaj poprawki zaraz po ich dostarczeniu przez twórców oprogramowania.
• Szkolenia zespołu. Ucz swoich pracowników, jak perfekcyjne zapytania mogą wyglądać, ale także jak wyglądają te „podejrzane”.

Sam niejednokrotnie przekonałem się, że warto inwestować nie tylko w technologię, ale i w rozwój kompetencji ludzi. W końcu, jak mawiają w moim regionie: **raz na wozie, raz pod wozem** – lepiej być gotowym na każdą ewentualność.

Rola automatyzacji z make.com i n8n w świetle najnowszych wyzwań

Odkąd wdrażam automatyzacje na platformach make.com i n8n, widzę, jak wiele zależy od odpowiedniego ustawienia filtrów, walidacji oraz wbudowanych mini-procedur weryfikacyjnych. **Sam mechanizm „garbage in, garbage out” nie wybacza błędów** – jeśli do systemu trafi bałagan, na koniec wyjdzie z niego jeszcze większy zamęt.

Dlatego każdą integrację i każdą automatyzację warto traktować jak budowę mostu – fundamenty muszą być solidne, a nad każdą belką warto pochylić się kilka razy.

Podsumowanie praktyczne – mądrze korzystaj z AI

Czy jesteś specjalistą od marketingu, właścicielem firmy czy po prostu entuzjastą nowych technologii – pamiętaj, że **najlepszą obroną jest wiedza i sceptycyzm**. Sztuczna inteligencja może zdziałać cuda, ale… jak pokazali naukowcy z najnowszym eksperymentem InfoFlood, **nawet doskonałość ma swoje słabości**.

Moja rada: nie przestawaj myśleć, nie daj się zwieść wygodzie i zawsze sprawdzaj, czy systemy wspierające twój biznes są nie tylko szybkie, ale też naprawdę bezpieczne. Wybieraj rozsądnie, kontroluj, testuj i nigdy nie lekceważ mocy „bełkotu” – bo czasem to właśnie on obnaża największe dziury w cyfrowych murach.

Pamiętaj – technologia to narzędzie. Jak każda inna, wymaga odpowiedzialności i nieco zdrowego dystansu.

Do zobaczenia po drugiej stronie czatu – tam, gdzie AI naprawdę pracuje dla ciebie (i nie daje się nabrać na bajki o nieistniejących książkach)!

Źródło: https://www.gry-online.pl/newsroom/naukowcy-oszukali-ai-nakarmili-chatgpt-i-gemini-belkotem-zmuszaja/zc2e1d0