کارروائی ”مچھلی کی خوراک“: روس سے شروع ہونے والی مواد سازی کی سرگرمی

یہ کیس اسٹڈی اصل میں AI کے ضرر رساں استعمال کی روک تھام سے متعلق OpenAI کی فروری 2026⁠(نئی ونڈو میں کھلتا ہے) کی رپورٹ میں شائع ہوئی تھی.

ہم نے ChatGPT کے ایسے اکاؤنٹس پر پابندی لگا دی جو ٹیلی گرام اور X پر ”رائبر“ (روسی میں ”Рыбарь“، یعنی ”ماہی گیر“) نیٹ ورک سے منسلک تھے. امکان ہے کہ کم از کم کچھ اکاؤنٹس روس سے چلائے جا رہے تھے. اس نیٹ ورک نے ایسا مواد تیار کیا جو انٹرنیٹ پر شائع ہوا، کبھی ”رائبر“ کے نام والے اکاؤنٹس سے اور کبھی ایسے سوشل میڈیا اکاؤنٹس سے جنہوں نے ”رائبر“ سے کسی تعلق کا اعلان نہیں کیا تھا. ایک صارف نے ChatGPT سے افریقہ میں خفیہ مداخلتی مہمات کے لیے ”رائبر“ کی جانب سے تجارتی منصوبے تیار کرنے میں مدد بھی مانگی. ان کرداروں نے جس طرح ChatGPT سے مواد بنوا کر ”رائبر“ نیٹ ورک اور دیگر جگہوں تک پہنچایا، اس کی بنیاد پر ہم نے اس کارروائی کو ”مچھلی کی خوراک“ کا نام دیا ہے.

اس پورے نیٹ ورک میں ہماری نشاندہی کردہ بنیادی سرگرمی سوشل میڈیا پر شائع کرنے کے لیے مواد تیار کرنا تھی. صارفین عموماً روسی زبان میں ہدایات دیتے تھے، مگر مواد کئی زبانوں میں تیار کیا جاتا تھا، خصوصاً روسی، انگریزی اور ہسپانوی میں. اس مواد میں سے کچھ بعد میں ”رائبر“ کے نام والے سوشل میڈیا اکاؤنٹس اور مرکزی ”رائبر“ ویب سائٹ پر شائع کیا گیا. ایک صارف نے ”رائبر“ برانڈ کی تشہیر کرنے والی Sora ویڈیوز بھی بنائیں.

”رائبر“ کے نام والے اکاؤنٹس کے ذریعے آن لائن شائع ہونے والا مواد تیار کرنے کے ساتھ، اس معاملے کے مرکزی صارف نے انگریزی تبصروں کے کئی مجموعے بھی تیار کیے. کھلے ذرائع سے تفتیشی طریقے استعمال کرتے ہوئے، ہم نے پایا کہ تیار کردہ ان میں سے متعدد تبصروں سے بعینہٖ مماثل متن رائبر کے ٹیلی گرام چینل پر شائع کیا گیا تھا. اوپر دائیں جانب، رائبر کے نام سے انگریزی زبان کی ٹویٹ. X اور ٹیلی گرام کے متعدد اکاؤنٹس نے اسے آن لائن شائع کیا، جن میں سے کسی نے بھی رائبر سے تعلق ظاہر نہیں کیا تھا. نیچے دائیں جانب، ہسپانوی زبان کا متن اور رائبر کے نام سے ہسپانوی معلوماتی خاکہ. مختصراً، ChatGPT کی زبان، ویب سائٹ andaluciamorisca[.]org. یہ سرگرمی ان اکاؤنٹس کے لیے مواد تیار کرنے والی فیکٹری معلوم ہوتی تھی. ہم آزادانہ طور پر اس طریقۂ کار کی تصدیق نہیں کر سکے جس سے AI کا تیار کردہ مواد بالآخر ان اکاؤنٹس کے ذریعے آن لائن شائع ہوا. بظاہر ان اکاؤنٹس نے کبھی کبھار ایسا مواد بھی شائع کیا جو ہمارے ماڈلز نے تیار نہیں کیا تھا.

خاص بات یہ ہے کہ کم از کم ایک موقع پر، جس کی مثال ذیل میں دی گئی ہے، ضرر رساں کردار نے ایک ہی پرومپٹ سے سات ٹویٹس کا مجموعہ تیار کیا. ہم نے شناخت کی کہ ان میں سے چھ ٹویٹس مختلف X اکاؤنٹس نے شائع کی تھیں. X کے اعداد و شمار کے مطابق، سب سے زیادہ دیکھی جانے والی ٹویٹ کو 150,000 سے زیادہ مرتبہ دیکھا گیا، جبکہ سب سے کم دیکھی جانے والی ٹویٹ صرف 57 مرتبہ دیکھی گئی. جس اکاؤنٹ کی ٹویٹ کو سب سے زیادہ مرتبہ دیکھا گیا، اس کے 26 جنوری 2026 تک 600,000 سے زیادہ پیروکار تھے. اسی تاریخ کو سب سے کم دیکھی جانے والی ٹویٹ والے اکاؤنٹ کے 827 پیروکار تھے. چونکہ تمام ٹویٹس ایک ہی پرومپٹ سے ایک ہی مجموعے میں تیار ہوئی تھیں، اس لیے ظاہر ہوتا ہے کہ ہر ٹویٹ کے زیادہ دیکھے جانے کا فیصلہ کن عامل مواد کی AI نوعیت کے بجائے متعلقہ اکاؤنٹ کے پیروکاروں کی تعداد تھی.

مواد تیار کرنے کے علاوہ، کارروائی کے مرکزی اکاؤنٹ نے ChatGPT سے ان خدمات کی فہرست کا انگریزی میں ترجمہ بھی مانگا جو ”رائبر“ نامعلوم گاہکوں کو پیش کر سکتا تھا. ان میں X اور ٹیلی گرام اکاؤنٹس چلانا، افریقہ پر مرکوز دو لسانی ”تحقیقی صحافت“ کی ویب سائٹ، فرانسیسی زبان کے ذرائع ابلاغ میں معاوضے کے عوض اشاعتیں اور مواد کو وسعت دینے والوں کا نیٹ ورک شامل تھے. ایک الگ پرومپٹ میں ماڈل سے ایک ایسی انتخابی مداخلتی ٹیم کی تجویز میں ترمیم کرنے کو کہا گیا جو بظاہر افریقہ میں تعینات تھی. اس تجویز میں آن لائن سرگرمیوں کے ساتھ زمینی سرگرمیاں بھی شامل تھیں، مثلاً مقامی کارندوں کا نیٹ ورک بنانا اور بڑے پیمانے پر تقریبات منعقد کرنا. تیسرے پرومپٹ میں جمہوریہ کانگو (DRC) پر مرکوز ایک معلوماتی مہم پر گفتگو کی گئی. مزید پرومپٹس میں برونڈی اور کیمرون کے انتخابی عمل کے بارے میں پوچھا گیا اور مڈغاسکر میں ایک مہم کے امکانات کا خاکہ پیش کیا گیا، جس میں زمینی احتجاج کو بھڑکانے کا خیال بھی شامل تھا. اس میں خاصی بڑی رقوم شامل تھیں. سب سے زیادہ پُرعزم منصوبے کا تخمینی سالانہ بجٹ $600,000 تک تھا.

اسی صارف نے کبھی کبھار ”ریسٹ میڈیا“ نامی خبر رساں ادارے کے لیے تشہیری مواد بھی تیار کیا، جسے کھلے ذرائع کے محققین نے رائبر سے منسلک کیا ہے⁠(نئی ونڈو میں کھلتا ہے). اس تشہیری مواد میں سے کچھ مذکورہ بالا ٹیلی گرام چینلز کے اسی مجموعے نے آن لائن شائع کیا تھا. مثال کے طور پر، اگست میں اس معاملے کے مرکزی ChatGPT صارف نے ریسٹ میڈیا کا ایک مضمون داخل کیا، جس میں جرمنی پر مالدووا میں اثر و رسوخ کا نیٹ ورک قائم کرنے کا الزام تھا، اور ہمارے ماڈل سے اس کے بارے میں تبصروں کا ایک مجموعہ تیار کرنے کو کہا. بعد میں ان میں سے تین تبصرے تین مختلف چینلز نے ٹیلی گرام پر شائع کیے اور ہر پوسٹ میں ریسٹ کے مضمون کا بیرونی ربط دیا گیا تھا.

اس کارروائی کا تیار کردہ مواد گزشتہ برسوں کی خفیہ روسی اثراندازی کی کارروائیوں جیسا تھا. اس میں عموماً روس اور اس کے اتحادیوں، مثلاً بیلاروس، کی تعریف، یوکرین پر تنقید اور مغربی ممالک پر بیرونی مداخلت کے الزامات شامل تھے.

سوشل میڈیا پر رائبر نیٹ ورک کے پیروکاروں کی بڑی تعداد ہے. صرف اس کے مرکزی روسی زبان کے ٹیلی گرام چینل کے تقریباً 1.4 ملین صارفین ہیں. کارروائی کا مواد شائع کرنے والے متعدد X اور ٹیلی گرام اکاؤنٹس کے بھی دسیوں ہزار پیروکار تھے. تاہم، ہم نے مرکزی دھارے کے خبر رساں اداروں کو اس مواد کی رسائی بڑھاتے نہیں دیکھا، نہ ہی ہم افریقہ میں ایسی زمینی سرگرمی کی نشاندہی کر سکے جو تجارتی پیشکشوں کی تفصیل سے مماثل ہو.

اثراندازی کی کارروائی کے اثرات ناپنے والے بریک آؤٹ پیمانے⁠(نئی ونڈو میں کھلتا ہے) کے مطابق، جو ایسی کارروائیوں کو 1 یعنی کم ترین سے 6 یعنی بلند ترین تک درجہ دیتا ہے، سوشل میڈیا پر اس کے وسیع پھیلاؤ کی بنیاد پر ہم اسے زمرہ 3، یعنی متعدد پلیٹ فارمز پر متعدد برادریوں، کی بلند ترین سطح پر رکھیں گے.