Wraz z tym zjawiskiem zaczęto opisywaćd nową kategorię zagrożeń - ciemne wzorce w LLM (ang. LLM dark patterns), czyli formy manipulacji oparte na języku, emocjach i relacjach budowanych w rozmowie.
Manipulacja przeniesiona z interfejsu do języka
Tradycyjnie ciemne wzorce kojarzyliśmy z projektowaniem interfejsu np. 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 (excessive flattery) nie służy wtedy relacji, lecz utrzymaniu kontaktu, który dla firmy oznacza dłuższe korzystanie z produktu.
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 sycophantic agreement - potakuje, wzmacniając nasze poglądy nawet wtedy, gdy są błędne. W efekcie może powstawać fałszywe poczucie pewności, a więc i zniekształcona rzeczywistość poznawcza.
Trzeci obszar to eksploatacja prywatności i danych. LLM mogą, często nieświadomie, zachęcać użytkowników do ujawniania informacji osobistych. Zjawisko unprompted intimacy probing — czyli nieoczekiwanego wchodzenia w sferę intymną - może być odbierane jako empatia, ale w rzeczywistości stwarza ryzyko ujawnienia danych, które nie powinny być przechowywane ani analizowane.
Czwarty obszar obejmuje manipulację decyzjami i wynikami, czyli subtelne sterowanie wyborami użytkownika. LLM może przyjmować ton eksperta (simulated authority), sugerować konkretne produkty lub rozwiązania (brand favoritism), a użytkownik ufając pozornej kompetencji, podejmuje decyzję bez świadomości wpływu.
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. AI literacy - zdolności do rozumienia, z kim (lub z czym) rozmawiamy, jakie są ograniczenia modelu i jak rozpoznawać językowe sygnały manipulacji. Pomaga też ograniczenie antropomorfizacji, czyli zbyt „ludzkiego” tonu interakcji, który często obniża naszą czujność.
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.
