OpenAI 表示，在發現一批很可能源自俄羅斯的 ChatGPT 帳號參與一場圍繞虛構智庫建構的秘密影響力行動後，已將其封禁。這項行動利用 AI 生成的社群媒體貼文、假身分，以及一個親俄的「主權」指數，在西方平台上散播政治敘事。

該行動推廣 International Burke Institute（IBI），該機構自稱是位於以色列的專家社群。OpenAI 的調查發現，該組織網站包含被複製且錯誤歸屬的學術材料，而相關帳號則在 X、LinkedIn、Facebook、Substack 和 Telegram 上發布內容。公司表示，該行動的可觀察受眾有限，但其基礎設施似乎是為更廣泛的傳播而設計。

OpenAI 的發現

根據 OpenAI，由於該服務在俄羅斯不可用，操作人員使用 VPN 從俄羅斯存取 ChatGPT。他們以俄文輸入提示，產生大多為英文的社群媒體留言，並指示模型移除可能暴露其來源的語言線索。

主要目標是推廣 IBI 文章及其「主權指數」；該指數將俄羅斯評為有利，同時將西方國家描繪得較為負面。這場行動的貼文透過帶有 IBI 品牌的帳號，以及看起來像一般使用者的帳號散播。部分操作人員還為真實的 Substack 使用者生成回覆，並利用這些互動鼓勵人們追蹤 IBI 頻道。

這項行動不僅限於英文推廣。OpenAI 識別出在一個名為「Lahme Ente」，即「跛鴨」的 Telegram 頻道上出現的德文貼文，內容批評烏克蘭、歐盟與德國聯邦政府，同時主張與俄羅斯建立更緊密的關係。

另一名操作人員為大約十幾個聚焦德國、美國、法國、波蘭與土耳其的 Telegram 頻道生成標誌。該操作人員也請 ChatGPT 提供這些頻道活動的俄文摘要。OpenAI 表示，其中一些頻道偶爾會推廣 IBI 內容，而至少有一個頻道自稱美國媒體，儘管顯示出非母語英文的跡象。

證據與其侷限

本案中最有力的證據來自 OpenAI 自身的調查與帳號執法行動。公司將這些帳號描述為「極可能」源自俄羅斯，而非對某個特定國家機構或具名組織做出公開法律歸因。這項區別很重要：證據支持一場與俄羅斯有關的行動，但現有資料無法證明究竟是誰最終指揮或資助了它。

OpenAI 也指出，在 2025 年 9 月至 2026 年 5 月間發布、並與所謂專家相關聯的 36 篇 IBI 文章樣本中，有 34 篇是從網路其他地方複製而來。有些還被加上了虛假的作者署名。其中一篇看似取自 Cambridge University Press 材料的文章，被歸於 Nottingham 大學一名教授；而一篇來自 Migration Policy Institute 的移民文章，則被標註給一位澳洲的食品化學教授。

公司表示，部分 IBI 內容似乎由斯拉夫語言使用者撰寫並經由機器翻譯。OpenAI 指出，文中使用了「Svetofor」——也就是俄語「交通號誌」的音譯——來指稱德國的「交通燈」聯合政府。這些線索有助於將該行動面向大眾的材料與俄語來源連結起來，但它們僅屬指標，並非個別作者的 निर्ण定性證據。

OpenAI 將這場行動描述為先前未曾報導、且比它瓦解的其他與俄羅斯有關行動更為精密。檢視公司發現的 The Decoder 報導稱，單篇貼文的觀看次數很少，而 IBI 官方帳號的訂閱數也不高。相關的 Telegram 頻道則較大，每個頻道據報有 1 萬到 2 萬名追蹤者。這些數字來自報導與 OpenAI 的評估，而非對活躍或真實使用者的獨立測量。

OpenAI 將這場行動列為六級 Brookings Breakout Scale 中的第 3 級，表示它已跨越多個平台，且出現了開始觸及真實使用者的早期跡象。這是對行動發展程度的評估，而不是對說服力或選舉影響的衡量。

ChatGPT 在行動中的角色

這次行動使用 ChatGPT 的方式屬於營運層面，而非用來生成 IBI 網站的研究內容。OpenAI 表示，該模型生成了社群媒體貼文、回覆、摘要，以及一些視覺素材，例如頻道標誌。根據公司的審查，網站上被複製的文章與「主權」報告並非由 OpenAI 模型生成。

這項區分對開發者和平台營運者來說很重要。生成式 AI 不必創建完整的宣傳出版物，行動就能從自動化中受益。它幫助產生訊息變體、為不同語言與平台調整內容，並維持帳號與頻道網絡。即使底層主張與來源材料是詐騙的，這也能減少例行散播所需的勞力。

OpenAI 表示，該公司先前在 2024 年就已識別出名為「Bad Grammar」的俄羅斯網絡，該網絡使用其模型在 Telegram 上生成關於俄羅斯、烏克蘭與波羅的海國家的政治留言。公司也報告了「Operation Helgoland Bite」，這是後續一場在 2025 年德國聯邦大選前，利用 ChatGPT 產生德文材料的行動。

這些案例只涵蓋 OpenAI 可見的活動。The Decoder 指出，操作人員也可以使用其他供應商與開放權重模型，因此公司的執法資料只是 AI 輔助影響活動的不完整視角。因此，OpenAI 的帳號封禁只能證明在單一服務上的打擊，不能代表已遏止更廣泛的手法。

對 AI 平台與企業的影響

對 AI 公司而言，這起事件顯示出濫用監測必須跨越提示、帳號與外部平台來檢視行為，而不是把每一次生成請求孤立看待。要求翻譯政治訊息、總結頻道活動或移除語言標記，單獨看可能無害；但放在一起，就可能揭露協調式欺騙。

對社群平台而言，此案強調必須評估分發網絡，而不只是單一貼文的事實正確性。由 ChatGPT 生成的訊息，單獨看可能很難判定為有害。更強的訊號可能是反覆推廣新組織、同步貼文、捏造履歷、複製研究，以及幾乎全然負責放大聲量的帳號。

企業 AI 團隊應吸取一個較窄但實際的教訓：當生成工具接入發布工作流程時，來源與身份控管很重要。記錄、速率限制、對政治或聲譽相關內容的審查，以及跨平台重複模式偵測，都能降低內部自動化被挪作秘密外聯的風險。這些控管本身無法判定操作者意圖，但可以讓濫用更容易被看見。

接下來要觀察什麼

最直接的訊號將是 OpenAI 或其他平台是否識別出更多與 International Burke Institute 相關的帳號、網域或頻道。研究人員也應檢視 Telegram 的受眾究竟是真實追隨者、協同行動帳號，還是閒置基礎設施。

第二個問題是，類似行動是否正轉向開放權重模型，或是濫用回報較弱的服務。這將測試平台層級的封禁究竟能否實際減緩行動，還是只是把操作人員推向其他工具。

最後，調查人員會觀察更精細的在地化：聽起來自然的翻譯、可信的作者檔案，以及針對特定政治社群量身打造的內容。這次行動已顯示出明顯弱點，但 OpenAI 的警告在於：在這些弱點被修正之前，其基礎設施本可能已被擴大。

Creati.ai 觀點

這起事件與其說是 ChatGPT 獨立創造影響力，不如說是操作人員把一個通用模型嵌入更大的欺騙系統之中。假機構、被盜研究、捏造身分與分發管道共同為這場行動提供了可信度與觸及率；AI 則降低了製作與改編支援內容的成本。

對 AI 產業而言，持續性的挑戰在於歸因與協調。帳號封禁可以讓一場行動從某個平台上消失，但有效防禦需要模型供應商、社群網路、研究人員與調查人員之間的合作，同時保留清楚的證據界線。OpenAI 的報告之所以重要，是因為它詳盡揭露了這個工作流程，但其自身發現也說明了為何單一供應商無法衡量 AI 輔助影響行動的完整規模。