Szybki test pokazuje: wyszukiwarki AI mogą brzmieć pewnie, cytując martwe lub niskiej jakości źródła

Prosta weryfikacja pochodzenia informacji w trzech popularnych narzędziach wyszukiwania opartych na AI wykazała, że dwa z nich albo kierowały do martwych linków, albo opierały swoje odpowiedzi na mało wiarygodnych stronach, mimo że wszystkie trzy prezentowały ten sam pewny siebie ton i rząd „chipów” ze źródłami.

Test, który przyniósł zaskoczenie

Zadałem pytanie oparte na faktach i dotyczące niedawnych wydarzeń: „What changed in the EU AI Act in 2026?”. Odpowiedź znajduje się w oficjalnym tekście nowelizacji, więc albo tam jest, albo jej nie ma. Przesłałem to zapytanie do trzech wyszukiwarek AI, które wyświetlają cytowania: Perplexity, trybu AI od Google oraz Brave Search.

Wszystkie trzy zwróciły identyczne fakty – te same daty, ten sam opis – więc w kwestii samej poprawności uzyskały taki sam wynik. Rozbieżności pojawiły się dopiero wtedy, gdy przyjrzałem się cytowanym źródłom.

Jak oceniałem jakość źródeł

Stworzyłem trzystopniowy system punktacji, który przypisuje wagę każdemu cytowaniu w zależności od typu hosta:

  • Pierwotne (waga 3) – strona, która faktycznie publikuje prawo (np. oficjalny rejestr UE).
  • Oficjalne (waga 2) – instytucja, która wydaje lub nadzoruje prawo (domeny rządowe, strony agencji).
  • Treści generowane przez użytkowników (UGC, waga 0) – platformy takie jak YouTube czy Reddit.

Ogólny wynik każdej wyszukiwarki to średnia waga wyświetlonych przez nią adresów URL.

Wyszukiwarka Raportowane źródła Wynik
Perplexity Oficjalne domeny rządowe 2.00
Google AI mode Firmy konsultingowe i film na YouTube 1.00
Brave Search Źródło pierwotne 3.00

Na papierze Brave wyglądało idealnie, Perplexity wypadło przyzwoicie, a Google zostało w tyle.

Ukryta porażka: martwe linki

Klasyfikacja poziomów bierze pod uwagę jedynie nazwę domeny; nie weryfikuje ona, czy powiązana strona faktycznie się ładuje. Sprawdziłem każdy adres URL. „Pierwotne” cytowanie Brave zwróciło pustą treść – link był martwy. Wyszukiwarka twierdziła, że wskazuje na prawo, ale nie dostarczyła niczego.

Perplexity korzystało z oficjalnych domen rządowych.

Google korzystało z firm konsultingowych i filmu na YouTube.

Wyłoniły się dwa wyraźne problemy:

  1. Wysokiej jakości domena nie gwarantuje dostępności strony.
  2. Dobrze sformułowane podsumowanie może opierać się na mało wiarygodnych źródłach.

Interfejs użytkownika ukrywa oba te problemy. Wszystkie trzy narzędzia prezentują ten sam pewny siebie akapit i jednolity rząd chipów ze źródłami, nie dając żadnej wizualnej wskazówki, że jeden z nich prowadzi do martwej strony, a inny do poradnika na YouTube zamiast do tekstu ustawy.

Dlaczego pochodzenie informacji jest ważne dla programistów

Programiści mogą przekształcić pochodzenie informacji w mierzalną metrykę:

  • Punktuj każdą odpowiedź, stosując wielopoziomowe ważenie podobne do powyższego.
  • Automatycznie waliduj sprawność linków; oznaczaj puste odpowiedzi lub błędy HTTP.
  • Uruchamiaj alerty, gdy wynik pochodzenia odpowiedzi spadnie poniżej konfigurowalnego progu.

To podejście jest bardziej konkretne niż ściganie „halucynacji” – model może wygenerować prawdopodobne zdanie, ale weryfikacja pochodzenia dokładnie wskaże, które cytowanie (lub jego brak) spowodowało problem, co pozwala na celową naprawę.

Podsumowanie

Krótki test pochodzenia informacji pokazuje, że wyszukiwarki AI mogą sprawiać wrażenie autorytatywnych, cytując martwe lub niskiej jakości źródła. Programiści polegający na tych wyszukiwarkach powinni traktować jakość cytowań jako mierzalną właściwość, a nie domniemaną gwarancję, i wdrażać automatyczne sprawdzenia do swoich procesów. Weryfikacja, czy „pierwotne” źródło faktycznie się ładuje, może stanowić różnicę między wiarygodną odpowiedzią a cichą pułapką dezinformacji.