Категории Нейросети и ИИ

ChatGPT начал советовать фальшивые магазины мошенников

ChatGPT начал советовать фальшивые магазины мошенников

ChatGPT начал выдавать пользователям ссылки на поддельные интернет-магазины, которые копируют известные бренды и собирают данные банковских карт. Об этом сообщила британская The Guardian со ссылкой на сервис проверки мошеннических сайтов Ask Silver. Проблема выходит за пределы обычной ошибки поиска: OpenAI и другие крупные игроки как раз продвигают сценарий, в котором ИИ не только советует товар, но и доводит покупку до оплаты.

По данным Ask Silver, бот рекомендовал клоны уже закрытых или поглощённых сайтов, которые сохраняют узнаваемое название бренда и используют правдоподобные адреса. Один из примеров касается британского ритейлера обуви и аксессуаров Russell & Bromley. Сеть ушла в администрацию в январе 2026 года и затем перешла под контроль Next, поэтому официальный сайт Russell & Bromley больше не работает. Этим, как утверждает сервис, и воспользовались мошенники.

Когда у ChatGPT спрашивали о «популярных сумках и аксессуарах Russell & Bromley», он предлагал фальшивые витрины, замаскированные под официальный магазин. Для пользователя это выглядит особенно убедительно: запрос узкий, бренд знакомый, интерфейс бота подаёт ответ как готовую рекомендацию, а не как список сомнительных ссылок из классического поиска. Проверять адрес вручную в таком сценарии готовы далеко не все.

В Ask Silver допустили, что причина может быть в «отравлении» данных модели, когда злоумышленники насыщают сеть поддельными страницами, SEO-текстами и публикациями, чтобы ИИ считал их легитимным источником. Это не обязательно означает прямой взлом модели. Чаще речь идёт о более приземлённой вещи: система ранжирует шум как сигнал и затем уверенно пересказывает его пользователю.

ChatGPT и фальшивые магазины

Проблема не нова для генеративных моделей. В начале 2026 года журналист BBC показал, что смог убедить ChatGPT повторять выдуманную биографию о его «титуле чемпиона по поеданию хот-догов», просто опубликовав текст, рассчитанный на алгоритмы модели. Тогда речь шла о репутационной дезинформации. В нынешнем случае ошибка переносится в транзакционный сценарий, где ценой сбоя становятся деньги и реквизиты карты.

Риск вырос из-за того, что чат-боты перестали быть только интерфейсом для ответов. OpenAI в 2025 году начала разворачивать внутри ChatGPT торговые рекомендации и элементы оформления покупки без выхода в отдельный поиск. Amazon тестирует схему, при которой ИИ-помощник может автоматически купить товар у стороннего продавца при выполнении заданных условий, например при снижении цены. Google параллельно развивает платёжную инфраструктуру для агентных покупок, где ИИ получает право завершать заказ от имени пользователя.

Читайте также:

Платёжные системы уже подстраиваются под этот сдвиг. Visa весной 2025 года представила инициативу Intelligent Commerce для покупок через ИИ-агентов, а Mastercard запустила Agent Pay. Обе компании делают ставку на токенизацию и отдельные механизмы авторизации для машинных покупок. Сам факт появления таких стандартов говорит о простом: отрасль исходит из того, что ИИ скоро будет не советовать, а тратить.

На этом фоне поддельные магазины становятся для мошенников удобной точкой входа. В классическом поиске пользователь хотя бы видит рекламу, домен, сниппет и несколько конкурирующих результатов. В диалоге с ботом ответ часто выглядит как единая рекомендация без заметных признаков происхождения. Ошибка в такой упаковке получает лишний кредит доверия.

Для OpenAI история неприятна ещё и потому, что она затрагивает один из самых коммерчески перспективных сценариев применения генеративного ИИ. По оценкам Adobe Analytics, в праздничный сезон 2025 года трафик на сайты ритейлеров из генеративных ИИ-источников в США вырос кратно год к году, хотя по объёму всё ещё уступал традиционному поиску. Иными словами, канал пока не крупнейший, но уже достаточно заметный, чтобы его начали профессионально отрабатывать те, кто зарабатывает на фальшивых витринах.

С практической точки зрения история показывает три уязвимости, которые складываются в одну цепочку:

  • модель подхватывает ложные сигналы из открытого интернета;
  • пользователь воспринимает ответ как проверенную рекомендацию;
  • покупка всё чаще приближается к одному нажатию внутри ИИ-интерфейса.

Британская National Trading Standards через руководителя направления по борьбе с мошенничеством Луизу Бакстер уже предупредила, что преступники адаптируются к ИИ-инструментам так же быстро, как и пользователи. Для регуляторов это означает старую проблему в новой оболочке. Для разработчиков моделей это более неприятный вопрос: можно ли безопасно монетизировать ИИ-покупки, если система ещё путает официальный магазин с его цифровым двойником.

Ответ на него появится довольно скоро. В 2026 году OpenAI, Google, Amazon и платёжные сети будут расширять торговые функции ИИ, потому что это прямой путь к комиссии с транзакции, а не только к подписке. Чем чаще бот будет сопровождать пользователя до оплаты, тем жёстче рынок спросит не за качество рекомендации, а за долю мошеннических заказов.