Pojava umjetne inteligencije (AI) revolucionirala je stvaranje i širenje informacija, ali je istovremeno otvorila Pandorinu kutiju novih oblika digitalne manipulacije, među kojima se ističe masovno generiranje lažnih online recenzija. Ovaj pregledni članak dubinski analizira problem AI generiranih lažnih recenzija kao sofisticiranog alata za "vandalizam reputacija". Članak definira ključne koncepte, istražuje alarmantnu raširenost ovog fenomena potkrijepljenu recentnim studijama, analizira ranjivost AI asistenata na takve manipulacije te razmatra razorne posljedice. Ciljano potkopavanje ugleda tvrtki i usluga putem sintetički stvorenih recenzija predstavlja eskalirajuću prijetnju koja narušava povjerenje potrošača, destabilizira tržišnu utakmicu i ugrožava integritet cjelokupnog online ekosustava.
umjetna inteligencija, lažne recenzije, vandalizam reputacija, online ugled, digitalne dezinformacije, manipulacija potrošača, sustavi preporuka, adversarial machine learning
Online recenzije transformirale su se iz korisnog alata u ključnu komponentu procesa donošenja odluka modernih potrošača. Međutim, njihova inherentna vrijednost i kredibilitet nalaze se pod sve većim pritiskom uslijed sofisticirane prijetnje: recenzija generiranih umjetnom inteligencijom (AI). AI generirane lažne recenzije predstavljaju sintetičke tekstualne unose, kreirane pomoću naprednih jezičnih modela (LLM), koji s iznenađujućom preciznošću oponašaju stil, nijanse i strukturu autentičnih korisničkih osvrta (Zimo.dnevnik.hr, n.d.-a). Primarna funkcija ovih tehnološki naprednih krivotvorina jest manipulacija javnom percepcijom o proizvodu, usluzi ili poslovnom subjektu, bilo kroz nezasluženo glorificiranje ili, što je centralna tema ovog članka, kroz orkestrirano i ciljano uništavanje ugleda.
Fenomen korištenja AI lažnih recenzija za potkopavanje ugleda može se precizno okarakterizirati kao "vandalizam reputacija". Ovaj pojam nadilazi puko objavljivanje negativnog komentara; on označava namjerno, često sustavno i zlonamjerno korištenje digitalnih platformi i tehnologija s ciljem nanošenja ozbiljne štete ugledu, kredibilitetu i tržišnoj poziciji ciljane organizacije ili pojedinca. Analogno tradicionalnom vandalizmu koji rezultira fizičkim uništenjem, digitalni vandalizam reputacija ostavlja duboke ožiljke na nematerijalnoj imovini – ugledu – koji je često teže obnoviti. U kontekstu AI lažnih recenzija, ovaj oblik vandalizma manifestira se kroz masovno generiranje i plasiranje negativnih, obmanjujućih ili potpuno izmišljenih komentara, često s namjerom drastičnog srozavanja online ocjena, odvraćanja potencijalnih klijenata i stvaranja općeg narativa nepovjerenja (usp. Trolling, Defamation, and Cyberbullying, 2020).
Problem lažnih online recenzija nije nov, ali je dostupnost i napredak AI alata značajno eskalirao njegovu raširenost i sofisticiranost. Recentne studije pružaju konkretne podatke koji oslikavaju zabrinjavajuću sliku. Prema istraživanjima platforme za detekciju AI sadržaja Originality.ai, udio AI generiranih recenzija na Googleu zabilježio je porast od čak 279.2% u razdoblju od 2019. do kraja 2024. godine, dosegnuvši udio od 19% svih Google recenzija u 2024. godini. To znači da je gotovo svaka peta recenzija na ovoj dominantnoj platformi vjerojatno stvorena umjetnom inteligencijom, s naglim skokom s 12.21% u 2023. (Originality.ai, 2025a). Slični trendovi zabilježeni su i na drugim velikim platformama: na TripAdvisoru je udio AI generiranih recenzija porastao za 137% od 2019. do 2024., dosegnuvši 10.7% (Originality.ai, 2025b), dok je na Airbnb-u taj rast iznosio 209% od 2020. do 2024., s udjelom AI recenzija koji je također premašio 10% u 2024. godini (Originality.ai, 2025c).
Ove brojke naglašavaju sustavni problem koji pogađa širok spektar industrija. E-trgovina, gdje se platforme poput Amazona neprestano bore s ovim problemom (Standage, 2021), i ugostiteljstvo nalaze se među najpogođenijima, no problem se širi i na profesionalne usluge, gdje je reputacija od presudne važnosti. Demokratizacija AI tehnologije, odnosno laka dostupnost i relativno niska cijena korištenja alata za generiranje teksta, omogućila je pojedincima i organizacijama, uključujući i one s nečasnim namjerama, da s lakoćom proizvedu velike količine uvjerljivih lažnih recenzija. To čini napade na reputaciju skalabilnijim i težim za suzbijanje (Kak, 2023). Prepoznavanje ove prijetnje motiviralo je tehnološke tvrtke na djelovanje, kao što je Mozillina akvizicija alata Fakespot, specijaliziranog za AI detekciju lažnih recenzija (Vidi.hr, 2023).
AI generirane lažne recenzije koriste se na različite načine s ciljem sustavnog uništavanja reputacije, primjenjujući pritom sofisticirane taktike koje iskorištavaju ranjivosti modernih AI asistenata i sustava preporuka. Jedan od najizravnijih oblika napada uključuje orkestrirane negativne kampanje i tzv. "review bombing", gdje se ciljana tvrtka ili usluga preko noći preplavljuje bujicom loših ocjena i izmišljenih pritužbi. Takvi napadi, koje mediji ponekad opisuju kao "teror AI mafije", dovode do drastičnog pada prosječne ocjene i narušavanja povjerenja javnosti (Zimo.dnevnik.hr, n.d.-b).
Osim toga, lažne recenzije često služe za širenje dezinformacija i kleveta, sadržavajući specifične neistinite tvrdnje o kvaliteti proizvoda, usluzi ili poslovnoj praksi. U nekim slučajevima, takve recenzije koriste se i kao sredstvo poticanja nepovjerenja ili direktne iznude (Dalmacija Danas, 2023). Ključna ranjivost leži u načinu na koji AI asistenti i sustavi preporuka obrađuju informacije. Ovi sustavi su podložni "trovanju podataka" (data poisoning), gdje se ubacivanjem strateški kreiranih lažnih recenzija pokušava manipulirati algoritmima (Legit Security, 2025). Istraživanja pokazuju da su algoritmi preporuka, posebno oni bazirani na popularnosti ili mrežnim efektima, podložniji utjecaju dezinformacija i mogu čak doprinijeti njihovom daljnjem širenju (Noce et al., 2022). Napadači mogu iskoristiti ove slabosti za tzv. "adversarial attacks", ciljano modificirajući ulazne podatke (lažne recenzije) kako bi narušili integritet preporuka ili promovirali/degradirali određene stavke (Deldjoo et al., 2023; Liu et al., 2025). Iako AI sustavi koriste tehnike poput detekcije anomalija za identifikaciju sumnjivih aktivnosti, sofisticiranost AI generiranih recenzija predstavlja stalni izazov za njihovu obranu (ACFE Insights, n.d.).
Posljedice namjernog narušavanja ugleda putem AI generiranih lažnih recenzija protežu se daleko izvan neposredne financijske štete, ostavljajući duboke i trajne ožiljke na poslovanju i cjelokupnom digitalnom ekosustavu. Najočitiji je ekonomski udar koji se manifestira kroz smanjenu potražnju, gubitak postojećih i potencijalnih klijenata te pad prihoda, uz značajne troškove sanacije štete i obnove povjerenja. Jednako ozbiljna jest i erozija povjerenja potrošača; suočeni s nepouzdanošću online recenzija, korisnici gube vjeru ne samo u specifične tvrtke, već i u cjelokupne platforme i mehanizme online ocjenjivanja, što otežava informirano donošenje odluka i može dovesti do tržišne distorzije.
Nadalje, negativna percepcija stvorena lažnim recenzijama nanosi dugoročnu štetu brendu, čiji se imidž i vrijednost teško popravljaju čak i nakon što se lažni sadržaj identificira i ukloni. Konačno, ne treba zanemariti ni ugrožavanje integriteta samih AI sustava – kada su AI agenti za preporuke "nahranjeni" lažnim podacima, njihova točnost i korisnost opadaju. Ovo ne samo da šteti korisnicima koji se oslanjaju na te preporuke, već može potkopati povjerenje u AI tehnologiju općenito i usporiti njezino pozitivno prihvaćanje u društvu (Google Cloud, 2025).
AI generirane lažne recenzije prerasle su iz puke smetnje u sofisticirano oruđe za digitalni vandalizam reputacija. Alarmantna raširenost ovog problema, potaknuta sve većom dostupnošću i napretkom AI tehnologija, zahtijeva hitan i koordiniran odgovor svih dionika. To podrazumijeva kontinuirani razvoj naprednijih tehnologija za detekciju i prevenciju, uključujući alate za prepoznavanje AI generiranog teksta (Yomu.ai, n.d.) i robusnije algoritme otporne na adversarijalne napade. Jednako je važno jačanje regulatornih okvira i odgovornosti internetskih platformi, te intenziviranje napora u edukaciji kako poslovnih subjekata o metodama zaštite, tako i samih potrošača o kritičkom vrednovanju online informacija. Borba protiv ovog oblika digitalne manipulacije ključna je za očuvanje integriteta online tržišta, zaštitu legitimnih poslovnih interesa i održavanje povjerenja koje čini temelj digitalne ekonomije. Daljnja istraživanja moraju biti usmjerena na dublje razumijevanje evoluirajućih taktika napadača i na razvoj proaktivnih, prilagodljivih strategija obrane kako bi se osigurala otpornost digitalnog prostora na ove sve sofisticiranije prijetnje.
- ACFE Insights. (n.d.). AI Fraud: The Hidden Dangers of Machine Learning-Based Scams. ACFE. Preuzeto 23. svibnja 2025. s https://www.acfe.com/acfe-insights-blog/blog-detail?s=ai-fraud-the-hidden-dangers-of-machine-learning-based-scams
- Dalmacija Danas. (2023, 15. siječnja). Splitski ugostitelj očajan zbog lažnih recenzija i ucjena: "Ne znam kako se boriti protiv toga, platforme su spore, a mi smo nezaštićeni". https://rus-ege.sdamgia.ru/problem?id=36111
- Deldjoo, Y., Noia, T. D., Merra, F. A., & Schedl, M. (2023). Adversarial Machine Learning in Recommender Systems (AML-RecSys). Semantic Scholar. Preuzeto s https://www.semanticscholar.org/paper/Adversarial-Machine-Learning-in-Recommender-Systems-Deldjoo-Noia/f66a04a3c239f573acdbdf373467c2162af49b1c
- Google Cloud. (2025, Siječanj 29). Adversarial Misuse of Generative AI. Google Cloud Blog. Preuzeto s https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/adversarial-misuse-generative-ai/
- Hao, K. (2019, Listopad 22). AI is making it easier to generate fake reviews and news. MIT Technology Review. Preuzeto s https://www.technologyreview.com/2019/10/22/132128/ai-is-making-it-easier-to-generate-fake-reviews-and-news/
- Kak, A. (2023). Fake Reviews: A Growing Problem in the Age of AI. Towards Data Science. Preuzeto s https://towardsdatascience.com/fake-reviews-a-growing-problem-in-the-age-of-ai-32786857297f
- Legit Security. (2025, Svibanj 19). Large Language Model (LLM) Security Risks and Best Practices. Legit Security. Preuzeto s https://www.legitsecurity.com/aspm-knowledge-base/llm-security-risks
- Liu, T., van Vlijmen, D., Verkroost, J. P., & van Deursen, A. (2025). Perspectives on Adversarial Machine Learning in Intelligent Information Systems. Radboud University Press. Preuzeto s https://books.radbouduniversitypress.nl/index.php/rup/catalog/book/Perspectives-on-Adversarial-Machine
- Noce, E. D., Prandi, C., & Mirri, S. (2022). Understanding the Contribution of Recommendation Algorithms on Misinformation Recommendation and Misinformation Dissemination on Social Networks. Boise State University ScholarWorks. Preuzeto s https://scholarworks.boisestate.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1408&context=cs_facpubs
- Originality.ai. (2025a, Siječanj 20). From 2019 to 2024: AI-Generated Google Reviews Increased by 279.2%. Originality.ai Blog. Preuzeto s https://originality.ai/blog/ai-google-reviews-study
- Originality.ai. (2025b, Veljača 10). Fake AI TripAdvisor Reviews Increased by 137% from 2019 to 2024. Originality.ai Blog. Preuzeto s https://originality.ai/blog/ai-tripadvisor-reviews-study
- Originality.ai. (2025c, Siječanj 14). Fake AI Airbnb Reviews Increased By 209% From 2020 to 2024. Originality.ai Blog. Preuzeto s https://originality.ai/blog/ai-airbnb-review-analysis
- Standage, T. (Ed.). (2021, Studeni 13). When the screen looks back: The complicated truth about online reviews. The Economist. Preuzeto s https://www.economist.com/special-report/2021/11/13/the-complicated-truth-about-online-reviews
- Svorenova, T. (2023, 21. kolovoza). Fake Google Reviews: How To Spot Them & What To Do. Forbes Advisor. Preuzeto s https://www.forbes.com/advisor/business/fake-google-reviews/
- Trolling, Defamation, and Cyberbullying. (2020). U L. A. Schmetterer & S. R. Smith (Ur.), Online Trolling and Its Perpetrators: Theory, Methods, and Interventions. Routledge.
- Vidi.hr. (2023, 10. svibnja). Mozilla kupila Fakespot, AI alat za analizu i detekciju lažnih recenzija. Preuzeto s https://www.vidi.hr/Racunala/Novosti/Mozilla-kupila-Fakespot-AI-alat-za-analizu-i-detekciju-laznih-recenzija
- Yomu.ai. (n.d.). Maximizing Research Integrity: The Importance of AI Detection Tools in Academic Research. Yomu.ai Blog. Preuzeto 23. svibnja 2025. s https://www.yomu.ai/blog/maximizing-research-integrity-the-importance-of-ai-detection-tools-in-academic-research
- Zimo.dnevnik.hr. (n.d.-a). Internet je prepun lažnih recenzija generiranih umjetnom inteligencijom, evo kako ih prepoznati. Preuzeto 23. svibnja 2025. s [Potreban točan URL]
- Zimo.dnevnik.hr. (n.d.-b). Molite se da i vi ne postanete žrtva, to je zastrašujuće: Stručnjaci upozoravaju na teror AI mafije. Preuzeto 23. svibnja 2025. s [Potreban točan URL]