Отруєння даних, або головна небезпека епохи ші

Проблематика отруєння даних (data poisoning) у контексті великих мовних моделей (LLM) сьогодні набуває не лише технічного, а й чітко вираженого правового та інституційного виміру.
Дослідження демонструють принципово важливу тезу: для втручання в поведінку сучасних моделей штучного інтелекту більше не потрібен злам інфраструктури, доступ до серверів чи втручання в код.

Достатньо маніпулювати даними, які використовуються під час навчання або донавчання моделі. Навіть мінімальну кількість слід розглядати як форму латентного впливу на статистичну структуру моделі. LLM не «розуміє» дані у людському сенсі, але формує складні ймовірнісні залежності між токенами, контекстами та інструкціями. Якщо в навчальний корпус системно інтегрувати тексти з прихованими патернами — наприклад, специфічними інструктивними конструкціями, семантичними зсувами або умовними тригерами, — модель інтерналізує ці залежності як норму. Важливо, що така модель може демонструвати повну відповідність стандартним safety-тестам, оскільки «шкідлива» поведінка не є універсальною, а проявляється лише в чітко визначених сценаріях.

У правовому вимірі це означає радикальне зміщення акценту з класичної кібербезпеки до управління даними як об’єкта правового регулювання. Якщо раніше безпека програмного забезпечення асоціювалася з контролем доступу, аудитом коду та захистом мереж, то сьогодні ключовим стає питання походження, цілісності та правового статусу навчальних наборів даних.

Дані перетворюються на критичну інфраструктуру, а їх отруєння — на новий різновид інформаційної атаки, що не завжди підпадає під традиційні склади правопорушень.

З юридичної точки зору особливо проблемним є використання публічних датасетів і повторно застосовуваних моделей (pre-trained models). Формально такі ресурси є «відкритими», однак відповідальність за їх якість і безпечність часто розмита між численними суб’єктами. Виникає колізія між принципом відкритої науки та обов’язком належної обачності (due diligence) з боку організацій, що впроваджують АІ у критично важливі процеси — судочинство, медицину, оборону, публічне управління. У цьому контексті отруєний датасет може стати джерелом системного ризику, наслідки якого проявляться лише постфактум.

чи існують інструменти виявлення отруєних наборів даних — наразі має радше фрагментарну, ніж завершену відповідь. У наукових колах розробляються методи статистичного аналізу аномалій, інспекції embedding-просторів, перевірки «тригерної чутливості» моделей, а також моделі-інспектори (model auditing models), які аналізують поведінку LLM у контрольованих умовах. Проте жоден із цих підходів не гарантує повного виявлення прихованого отруєння, особливо якщо воно є цілеспрямованим і мінімалізованим.

ключова проблема полягає не лише у відсутності досконалих технічних детекторів, а й у хибній регуляторній логіці, яка досі фокусується на результаті (output), а не на походженні (input). Юридичні режими відповідальності за АІ мають зміщуватися у бік обов’язкового трасування даних: фіксації джерел, умов збирання, модифікації та включення кожного корпусу в навчальний цикл. Без цього будь-який «детектор отруєння» залишатиметься лише евристичним інструментом.

У цьому контексті доцільно говорити про формування правового інституту «даних підвищеного ризику», аналогічно до концепції high-risk AI systems. Для таких даних мають застосовуватися спеціальні режими сертифікації, аудиту та зберігання, включно з обов’язковим документуванням історії змін і незалежною експертизою. Саме тут відкривається простір для інтеграції технічних рішень (криптографічне хешування датасетів, provenance-реєстри, blockchain-журнали) з юридичними механізмами відповідальності.

епоха, в якій безпека штучного інтелекту ототожнювалась із безпекою коду, завершилася. Сьогодні безпека АІ — це насамперед безпека даних, їх походження, якості та правового режиму. Виявлення отруєних датасетів можливе лише в межах комплексної моделі, що поєднує науковий аналіз, технічний аудит і жорстко визначені юридичні обов’язки суб’єктів, які створюють, поширюють і використовують системи штучного інтелекту. Саме в цій площині, на перетині права, науки та технологій, формується нова історія.