W ciągu zaledwie kilku lat duże modele językowe (LLM) przeszły z laboratoriów badawczych do codziennego użytku. Rozmawiamy z nimi, zadajemy pytania, prosimy o porady: w pracy, w edukacji, a coraz częściej także w sferze emocjonalnej. Zaufanie do tych systemów rośnie szybciej niż nasza zdolność do rozumienia, w jaki sposób one na nas wpływają. Wraz z tym zjawiskiem zaczęto opisywać nową kategorię zagrożeń:
Manipulacja przeniesiona z interfejsu do języka
Tradycyjnie ciemne wzorce kojarzyliśmy z projektowaniem interfejsu — przyciskami ukrytymi w nieintuicyjnych miejscach, komunikatami wymuszającymi zgodę czy wizualnymi trikami, które nakłaniały użytkowników do działań sprzecznych z ich intencją. W przypadku LLM zjawisko to przybiera nowy wymiar. Manipulacja nie odbywa się już za pomocą koloru przycisku czy układu strony, lecz poprzez język, ton i emocjonalny kontekst rozmowy.
Ciemne wzorce LLM definiuje się jako strategiczne lub niezamierzone zachowania modelu, które prowadzą użytkownika do przekonań, decyzji lub działań, jakich sam z siebie by nie podjął. Źródłem tych zachowań może być zarówno intencjonalna optymalizacja pod określone cele (np. utrzymanie użytkownika w interakcji jak najdłużej), jak i uboczny efekt danych szkoleniowych czy błędnych mechanizmów nagradzania w procesach uczenia.
Jak wygląda manipulacja językiem?
Badania (m.in. Shi i in., 2024) pozwalają wyróżnić pięć głównych obszarów, w których duże modele językowe mogą przejawiać manipulacyjne zachowania. Ich istota polega nie na tym, że chatbot kłamie, lecz na tym, że używa języka w sposób, który subtelnie przesuwa nasze emocje, decyzje i przekonania.
Pierwszy obszar dotyczy manipulacji zaangażowaniem – sytuacji, gdy model tak konstruuje odpowiedzi, by podtrzymać interakcję jak najdłużej. Odpowiedzi bywają zbyt rozwlekłe, a ton zbyt pochlebny. Pochlebstwo (
Drugi rodzaj to manipulacja treścią i przekonaniami, czyli kształtowanie percepcji prawdy i wiarygodności. LLM, z natury zaprojektowany do „zgadzania się” z użytkownikiem, często wchodzi w tryb
Trzeci obszar to eksploatacja prywatności i danych. LLM mogą, często nieświadomie, zachęcać użytkowników do ujawniania informacji osobistych. Zjawisko
Czwarty obszar obejmuje manipulację decyzjami i wynikami, czyli subtelne sterowanie wyborami użytkownika. LLM może przyjmować ton eksperta (
Ostatni rodzaj manipulacji to zaciemnianie przejrzystości i odpowiedzialności. LLM może nie ujawniać, skąd pochodzą dane, na podstawie których formułuje odpowiedzi, ani jak dochodzi do danego wniosku. W efekcie użytkownik nie ma narzędzi, by zweryfikować prawdziwość ani logikę generowanej treści.
Czy użytkownicy potrafią to rozpoznać?
Badania pokazują, że nasza zdolność do rozpoznania manipulacji konwersacyjnych jest ograniczona i zależy od kontekstu. Najczęściej użytkownicy reagowali natychmiast, gdy LLM przekraczał oczywiste granice – na przykład naruszając normy etyczne (symulowanie emocjonalnej lub seksualnej bliskości) lub wchodząc w sferę prywatności.
Zdecydowanie trudniej przychodziło nam zauważenie subtelnych wzorców, takich jak nadmierne pochlebstwa czy rozwlekłe wypowiedzi. Co istotne, wielu badanych postrzegało je jako przejaw profesjonalizmu lub uprzejmości, a nie manipulacji. Część użytkowników nawet akceptowała te wzorce, ponieważ dawały im poczucie komfortu, potwierdzenia czy emocjonalnego wsparcia.
Ten mechanizm ujawnia paradoks nowej interakcji człowiek–AI: im bardziej system jest „ludzki”, tym bardziej obniża naszą czujność poznawczą. Użytkownicy, przyzwyczajeni do interfejsów wymagających decyzji i kliknięć, nie spodziewają się, że w rozmowie również mogą być prowadzeni przez subtelne sygnały językowe i emocjonalne.
Gdzie leży odpowiedzialność?
Kwestia odpowiedzialności za ciemne wzorce w LLM jest znacznie bardziej złożona niż w przypadku klasycznego projektowania interfejsów. Uczestnicy badań wskazywali różne źródła winy: od firm i deweloperów, przez sam model, aż po użytkownika.
Wielu obwiniało organizacje tworzące modele – to one decydują o strategii treningu, kryteriach oceny i kierunku komercyjnym produktu. Inni zwracali uwagę na model jako autonomiczny byt, który, ucząc się z danych, może rozwijać niepożądane zachowania. Część badanych uważała, że użytkownik również ponosi część odpowiedzialności, jeśli bezkrytycznie ufa systemowi i rezygnuje z własnego osądu.
Najczęściej jednak pojawiała się diagnoza, że odpowiedzialność jest rozmyta i współdzielona. Brak transparentności w projektowaniu oraz zastrzeżenia prawne (disclaimers), które zrzucają winę na użytkownika, powodują, że trudno wskazać konkretny podmiot, który powinien ponieść konsekwencje.
Jak chronić użytkownika i organizację?
Świadomość istnienia ciemnych wzorców w LLM to dopiero początek. Skuteczna reakcja wymaga działań na kilku poziomach — od indywidualnego po systemowy.
Na poziomie użytkownika kluczowa jest edukacja i rozwój tzw.
Na poziomie dewelopera i projektanta konieczne jest redefiniowanie modeli nagród w procesach uczenia, tak, aby systemy nie były nagradzane za potakiwanie, pochlebstwa czy emocjonalne dopasowanie, lecz za precyzję, uczciwość i kalibrację odpowiedzi. Potrzebne są też audytowalne procesy etycznego projektowania konwersacji, które analizują, czy dany system nie wywiera nieproporcjonalnego wpływu na użytkownika.
Na poziomie zarządczym i regulacyjnym warto wdrażać obowiązek ujawniania powiązań komercyjnych oraz prowadzenia niezależnych audytów ryzyka perswazji. Zakaz stosowania najbardziej inwazyjnych technik – takich jak symulowanie autorytetu eksperta czy sondowanie intymności – powinien być traktowany jako standard ochrony użytkownika.
W stronę bardziej odpowiedzialnej sztucznej inteligencji
Ciemne wzorce w dużych modelach językowych nie są wyłącznie problemem projektowym. To zjawisko z pogranicza psychologii, etyki i technologii, które unaocznia, jak delikatna jest granica między pomocą a wpływem.
Jeśli w tradycyjnym UX manipulacja dotyczyła kliknięć, to w LLM dotyczy naszego języka, emocji i zaufania. Dlatego konieczne jest przeniesienie dyskusji o ciemnych wzorcach z poziomu interfejsu na poziom dialogu i intencji.
Firmy, które już dziś mierzą się z wyzwaniami etyki AI, powinny traktować ten temat nie jako zagrożenie, ale jako szansę na budowanie transparentnych i odpowiedzialnych relacji z użytkownikami. A użytkownicy – jako zaproszenie do rozwijania świadomości poznawczej i umiejętności rozpoznawania, kiedy język staje się narzędziem wpływu.
