Что делать, если нейросеть повторяет недостоверную информацию о компании?

Главное, что нужно понять: нейросеть почти никогда не «выдумывает» с нуля — она пересказывает то, что нашла в источниках. Поэтому исправлять нужно не сам ответ модели, а данные, на которых он построен. Первый шаг — зафиксировать проблему: по каким запросам и в каких системах возникает ошибка, дословно сохранить формулировку и, если AI указывает источники, выписать их.

Дальше нужно найти первопричину. Недостоверность обычно идет из устаревшей информации на сайте, рассинхронизированных карточек (старый адрес, прежнее название, неактуальные услуги), ошибочных публикаций или агрегаторов, которые скопировали неверные данные. Эти первоисточники и нужно править: обновить сайт и карточки, привести название и факты к единому виду, добиться корректировки на сторонних площадках.

Если ложная информация носит порочащий характер, подключаются репутационные и юридические механизмы удаления или опровержения. После исправлений важно создать массив свежих корректных материалов — статей, FAQ, кейсов, — чтобы у модели появилась актуальная альтернатива старым данным, и отслеживать, когда AI перестанет повторять ошибку. Такую работу с первоисточниками AI-ответов системно ведет Rating Up.