Sztuczna inteligencja miała ułatwić tworzenie treści do internetu. I rzeczywiście – dziś napisanie artykułu zajmuje kilka minut. Problem w tym, że ogromna część takich tekstów zaczyna wyglądać identycznie. AI często produkuje „masło maślane”, powtarza te same informacje i powiela błędy, które wcześniej pojawiły się już w sieci.

Internet powoli zalewa fala tekstów tworzonych przez modele AI, które korzystają głównie z istniejących już materiałów. Nie tworzą wiedzy od zera – analizują to, co zostało wcześniej opublikowane. Jeśli więc w internecie pojawi się błędna informacja, istnieje spora szansa, że kolejne modele sztucznej inteligencji zaczną ją powtarzać.

AI nie zawsze „wie”, o czym pisze

Wiele osób zakłada, że skoro tekst brzmi profesjonalnie, to musi być poprawny. Tymczasem AI bardzo często tylko składa zdania w logicznie wyglądającą całość. Model językowy taki jak ChatGTP, Grok, Gemini nie rozumie tematu tak jak człowiek. Nie ma doświadczenia, nie testuje produktów, nie sprawdza faktów w praktyce. Opiera się wyłącznie na danych, które wcześniej znalazły się w sieci.

To powoduje, że w artykułach generowanych przez AI pojawiają się:

• błędne informacje techniczne,
• nieaktualne dane,
• przekręcone nazwy,
• wymyślone fakty,
• powtarzające się akapity,
• sztuczne frazy SEO,
• zdania, które brzmią poprawnie, ale nic konkretnego nie wnoszą.

Często można spotkać teksty, które przez kilka akapitów opisują dokładnie to samo, tylko innymi słowami. AI lubi rozwlekać treść, aby wyglądała na bardziej ekspercką. Efekt? Długi artykuł, z którego czytelnik niewiele wynosi.

Powielanie błędów działa jak efekt domina

Największy problem zaczyna się wtedy, gdy błędna informacja trafia do wielu stron internetowych. Jeden portal opublikuje tekst wygenerowany przez AI, drugi go skopiuje lub przerobi kolejnym chatbotem, a następne modele uczą się już na tych treściach.

W praktyce wygląda to tak:

1. AI tworzy błędny artykuł.
2. Tekst trafia do internetu.
3. Kolejne osoby korzystają z tej treści.
4. Następne modele AI analizują te same materiały.
5. Błąd zaczyna być uznawany za „prawdziwą” informację.

To trochę jak internetowa głuchy telefon. Im więcej takich treści pojawia się w sieci, tym trudniej odróżnić prawdziwe informacje od wygenerowanych półprawd.

Problem szczególnie widoczny w poradnikach

Najbardziej widać to w artykułach poradnikowych, technologicznych i finansowych. AI potrafi podać błędne parametry sprzętu, wymyślić funkcje produktów albo opisać usługi, które już dawno nie istnieją.

Osoba, która zna temat, szybko zauważy pomyłki. Jednak przeciętny użytkownik często uznaje taki tekst za wiarygodny, bo został napisany poprawnym językiem i wygląda profesjonalnie.

W efekcie internet zaczyna zapełniać się treściami, które są tylko lekko przerobioną kopią innych artykułów AI. Coraz mniej w nich własnych testów, opinii i praktycznej wiedzy.

Czy AI nadaje się do pisania artykułów?

Tak, ale pod jednym warunkiem – tekst powinien być sprawdzony przez człowieka. Sztuczna inteligencja może pomóc w tworzeniu szkicu, uporządkowaniu informacji czy znalezieniu pomysłów. Nie powinna jednak bez kontroli publikować gotowych treści.

Najlepsze artykuły nadal tworzą osoby, które:

• znają temat,
• potrafią zweryfikować informacje,
• mają własne doświadczenia,
• dodają coś od siebie,
• testują produkty lub usługi w praktyce.

AI jest narzędziem, a nie ekspertem. Problem pojawia się wtedy, gdy internet zaczyna być zalewany automatycznie generowanymi tekstami bez żadnej weryfikacji.

Internet pełen podobnych treści

Już dziś można zauważyć, że wiele artykułów w sieci wygląda niemal identycznie. Te same nagłówki, podobne zdania, identyczne porady i bardzo ogólne informacje. To efekt tego, że różne modele AI korzystają z podobnych źródeł danych.

Im więcej takich tekstów powstaje, tym bardziej internet zaczyna przypominać kopię samego siebie. A gdy błędy są kopiowane setki razy, później trudno je odkręcić.

Dlatego warto zachować ostrożność i nie traktować każdego artykułu wygenerowanego przez AI jako pewnego źródła wiedzy. Szczególnie w tematach technicznych, zdrowotnych czy finansowych, gdzie błędne informacje mogą wprowadzać ludzi w błąd.