Попытка заменить глубокий поиск в Интернете
обращением только к нейросетям опасна для аналитиков
и специалистов OSINT, потому что нейросети дают
удобные, но непроверяемые и часто ошибочные «готовые
ответы», лишая аналитика контроля над источниками и
контекстом.
В конечном счете такой подход повышает риск
скрытых ошибок, смещения выводов и манипуляции
результатами проведенной Конкурентной разведки.
1. Неустранимые «галлюцинации» и ложная
уверенность
Большие языковые модели генерируют текст по
статистическим шаблонам, а не по проверенным фактам. С
этим связана проблема «галлюцинаций» (т.е.
убедительных, но ложных ответов), которая в настоящее
время считается системным и до конца неразрешимым
ограничением.
Особенно ярко с этим столкнулись юристы: нейросети
уверенно генерируют судебные примеры и нормы
законодательства, которых нет и никогда не было в
реальности.
Нейросети часто подают вымышленные ими самими данные с
высокой степенью языковой уверенности, из‑за чего
аналитик, особенно начинающий, недооценивает
вероятность ошибки и перестает проверять ключевые
утверждения.
2. Потеря прозрачности и «трассируемости»
источников
«Трассируемость» источников в аналитике и OSINT — это
способность пройти «по следу» от любого утверждения в
отчете назад — к конкретным исходным материалам:
документам, постам, записям, датам, авторам и
контексту (это очень важно!) их получения.
По сути, это применение идей traceability/data provenance к информации: фиксируется, откуда взялись данные, как они трансформировались и какие промежуточные шаги привели к финальному выводу, чтобы в любой момент можно было проверить надежность, воспроизвести выполненный анализ, и выявить возможные ошибки или искажения.
Определение «traceability» (Трассируемости,
Прослеживаемости):
Traceability подразумевает способность проследить
путь данных от исходного источника через все этапы
обработки до конечного результата, фиксируя каждый
шаг: создание, трансформации, перемещения и
ответственных лиц. Это позволяет воспроизвести
процесс анализа, выявить ошибки и подтвердить
подлинность сведений.
Определение «Data provenance» (Происхождения
данных):
Data provenance — это детальная историческая запись
происхождения данных, включая метаданные о
источниках, изменениях (кто, когда, как),
зависимостях и процессах, чтобы гарантировать
надежность и воспроизводимость. В отличие от
линейного потока, provenance фокусируется на
«родословной» каждого элемента, отвечая на вопросы,
откуда данные, как они эволюционировали и почему они
заслуживают доверия?
Классический OSINT опирается на явные ссылки,
метаданные и возможность реконструировать цепочку:
источник → факт → вывод, тогда как LLM обычно выдает
синтезированный ответ без четко привязанных
первоисточников.
Даже когда системы нейросетей добавляют
«подсказки» с источниками, это требует дополнительного
ручного перехода к материалам и (это важно!) не
гарантирует, что все ключевые элементы вывода реально
основаны именно на этих документах.
3. Усиление предвзятости и сужение поля зрения
Поскольку модели обучаются на веб-контенте, они
унаследуют и усиливают существующие информационные и
идеологические перекосы, а затем упаковывают их в один
«правдоподобный» нарратив.
Синтезированный единый ответ уменьшает разнообразие
точек зрения и затрудняет аналитикам сопоставление
альтернативных интерпретаций и выявление «слабых
сигналов» в информационном шуме.
4. Ограничения работы с большим и сложным
контекстом
Исследования указывают, что по мере роста длины
контекста модели начинают хуже использовать удаленные
фрагменты текста и «теряют» важные детали в длинных
документах.
Реальные OSINT‑задачи требуют навигации по огромным
распределенным массивам данных, которые физически не
помещаются в контекст одной модели и требуют
специализированных поисковых, и аналитических
инструментов, а не только генерации текстов.
5. Риски безопасности, доверия и манипуляций
Правительства и эксперты по безопасности
предупреждают, что генеративный ИИ ускоряет
производство дезинформации, фейковых новостей и
синтетических медиа, что размывает доверие к
информационной среде.
При отсутствии строгого контроля качества и валидации
аналитики рискуют включать в отчеты
ИИ‑сконструированные «факты», неотличимые по форме от
реальных, что может привести к неверным решениям в
кибербезопасности, политике или правоприменении.
6. Чем полезны LLM и где проходит граница их
полезности
Англоязычные обзоры по OSINT отмечают, что LLM хорошо
помогают как вспомогательный инструмент: формировать
сложные поисковые запросы (Google dorks — но для этого
всё же надо иметь представление и опыт о том, как
дорки работают «в ручном режиме»), черновые гипотезы и
черновую структуризацию данных, но не заменяют
поисковые и аналитические системы.
Без независимого глубокого поиска, верификации источников и человеческого критического анализа использование нейросетей превращает разведку из аналитики в красивую, но потенциально опасную текстовую симуляцию анализа.
