Современные политические деятели начали активно осваивать методы управления репутацией в сфере генеративного искусственного интеллекта. Согласно данным отчета The New York Times, кандидаты на государственные посты в США применяют специфические стратегии оптимизации контента, чтобы корректировать информацию, которую чат-боты предоставляют избирателям. Это знаменует переход от традиционного продвижения в поисковых системах к прямому взаимодействию с алгоритмами больших языковых моделей.
Оптимизация данных для ChatGPT и Gemini
Основная стратегия политиков заключается в создании структурированного контента, который ИИ-алгоритмы могут легко индексировать и использовать в качестве приоритетных источников. Ярким примером стал Дастин Ллойд, кандидат от Демократической партии, который обнаружил, что популярные нейросети, такие как ChatGPT от OpenAI и Gemini от Google, изначально выдавали лишь поверхностные сведения о его биографии.
Для исправления ситуации Ллойд внедрил на своем официальном сайте специализированный раздел вопросов и ответов (FAQ). Этот метод позволил ботам быстрее находить актуальные данные и включать их в свои ответы. В результате чат-боты начали транслировать именно ту повестку, которую политик зафиксировал в своих сетевых ресурсах. По словам Ллойда, он ежедневно отслеживает корректность работы алгоритмов, фактически используя их как новый канал коммуникации с электоратом.
Основные инструменты влияния на ИИ
Эксперты выделяют несколько ключевых подходов, которые позволяют изменять "мнение" нейросетей о публичных фигурах:
- Публикация подробных биографических справок в формате, удобном для парсинга ИИ.
- Использование структурированных данных (микроразметки) на официальных страницах.
- Создание обширных разделов FAQ, отвечающих на наиболее вероятные запросы пользователей о кандидате.
- Регулярное обновление информации для того, чтобы алгоритмы считали ее наиболее актуальной.
Политик подправил свое присутствие в интернете, опубликовав на личном сайте раздел вопросов и ответов о себе. После этого чат-боты начали выдавать эту информацию — отмечают авторы исследования в The New York Times.
Перспективы алгоритмической репутации
Подобная практика ставит перед разработчиками ИИ новые вызовы в области фильтрации контента и предотвращения манипуляций. Если раньше SEO-специалисты боролись за первые строчки в Google, то теперь целью становится попадание в обучающие выборки и контекстные ответы нейросетей. В долгосрочной перспективе это может привести к усилению борьбы за контроль над данными, которые формируют "личность" и "позицию" ИИ-ассистентов в глазах миллионов пользователей по всему миру.