В Україні діє мережа блогерів, активістів і публічних діячів, які систематично поширюють антимобілізаційні наративи, підривають легітимність мобілізації та закликають до опору її проведенню. Вони використовують окремі конфлікти з територіальними центрами комплектування, емоційні відео й непідтверджені звинувачення, щоб формувати уявлення про мобілізацію як про незаконне насильство з боку держави. Їхні повідомлення підсилюють російські медіа та пропагандисти, а аудиторія дослідженої мережі перевищує 21 мільйон підписників. Схеми поширення таких тез проаналізували  Texty.org.ua.

Одним із прикладів стала сутичка 2 листопада 2026 року в Петропавлівській Борщагівці під Києвом. Жінка на ім’я Валентина Молода, одягнена в медичну форму, приїхала до будинку, де перебували військовослужбовці, та опублікувала емоційне відео зі звинуваченнями в незаконному утриманні й катуванні приблизно 40 людей, а також повідомленням про нібито загиблого. Ролик поширили понад 1500 разів за 12 годин.

Однак у 1-му корпусі Національної гвардії України «Азов» пояснили, що будинок використовували як тимчасовий пункт дислокації військової частини. Там перебували мобілізовані та військовослужбовці, затримані після самовільного залишення частини, які очікували на розподіл до інших підрозділів. Поліція заперечила інформацію про незаконне утримання людей і загиблого. Журналісти також з’ясували, що Валентина Молода не була власницею приватної швидкої допомоги «Мед-престиж», автомобілем якої приїхала на місце події.

Інший приклад — відео військовослужбовця Василя Гунька з Кривого Рогу, яке набрало понад 756 тисяч переглядів у фейсбуці. Чоловік заявляв, що невідомі намагалися вбити його у квартирі, закликав побратимів приїхати на допомогу та повідомляв про підготовку штурму. Згодом з’ясувалося, що до нього прийшла слідчо-оперативна група, яка мала провести обшук і розшукати його за місцем реєстрації. Гунька, який понад два роки перебував у розшуку через самовільне залишення частини, затримали за допомогою спецпідрозділу КОРД. Під час затримання він погрожував правоохоронцям зброєю.

Як пишуть Texty.org.ua, після самовільного залишення військової частини у квітні 2024 року Гунько почав регулярно публікувати відео з критикою мобілізації та закликами до опору. Його аудиторія зросла до понад 83 тисяч підписників у фейсбуці та ютубі, а загальна кількість переглядів антимобілізаційного контенту на цих платформах сягнула 31 мільйона.

Серед поширюваних мережею тез — твердження, що мобілізація нібито незаконна через запровадження воєнного стану, а не оголошення стану війни; що ТЦК є приватними структурами без законних повноважень; що воювати мають депутати, чиновники та правоохоронці, а не цивільні. Також поширюють твердження про корумпованість мобілізації, нерівність між заможними й бідними та приреченість мобілізованих на загибель через великі втрати й байдужість командирів.

Серед помітних учасників антимобілізаційної інформаційної мережі Texty.org.ua називають блогера Жана Новосельцева. Він регулярно публікує матеріали про ТЦК, називає їхніх працівників «людоловами», а доставляння військовозобов’язаних до центрів комплектування — «викраденнями». За версією СБУ, він був одним з організаторів мережі, яка закликала до зриву мобілізації, збройного спротиву працівникам ТЦК і правоохоронцям та поширювала персональні дані військових і посадовців. Сам Новосельцев заперечує координацію з іншими діячами та заявляє, що займається критикою порушень.

Російські медіа використовують історії про кримінальні справи щодо блогерів, які критикують мобілізацію. Зокрема, затримання Новосельцева російські ресурси подавали як переслідування «відомого журналіста» «спецслужбами київського режиму». А проросійський ресурс «Страна.юа» поширював версію, що його публікації нібито не відрізняються від матеріалів інших українських медіа. 

Ще одним прикладом стала сутичка між місцевими жителями та працівниками ТЦК у Львові 8 липня 2026 року. За офіційною версією, конфлікт почався після перевірки документів чоловіка, який перебував у розшуку за порушення правил військового обліку. Згодом натовп оточив іншу групу оповіщення, пошкодив і перекинув її автомобіль. Двоє військовослужбовців ТЦК звернулися по медичну допомогу, також постраждав поліціянт.

Російські телеграм-канали від перших годин подавали цю подію як масовий бунт проти «людоловів» і «карателів Зеленського». Антимобілізаційні блогери підтримували нападників, висміювали тих, хто засуджував насильство щодо військовослужбовців, і намагалися спровокувати протести проти мобілізації загалом. Зокрема, блогери Мирослав Олешко та Ростислав Шапошніков поширювали дописи на підтримку учасників сутички. Анна Скороход називала їх «героями».

Такі інформаційні кампанії не обмежуються критикою мобілізації. Їхні учасники також поширюють тези про «поліцейську державу», «рабство» українців і необхідність протестувати проти влади. Подібні формулювання використовує і російська пропаганда. Після львівського інциденту російські ресурси, зокрема, просували версію про можливий державний переворот в Україні та закликали громадян «прокинутися».

Окремо «Тексти» описують кампанію, яка розгорнулася під час протестів 16 липня 2026 року. Тоді в Києві та ще 24 містах відбулися акції на підтримку реформ у сфері оборони і з вимогою повернути на посаду міністра оборони Михайла Федорова. Учасники антимобілізаційної мережі не підтримали ці протести, натомість називали їх «картонним бунтом» і поширювали непідтверджені звинувачення, що акції нібито організували заради контролю над коштами на закупівлю дронів.

За п’ять годин після початку протестів російський військовий кореспондент Олександр Коц запустив кампанію з питанням, чому українці виходять на підтримку міністра оборони, а не проти ТЦК і не за мир. Цю тезу підхопили російські пропагандисти, політики та 49 із 50 досліджених учасників антимобілізаційної мережі. Так протестну активність намагалися спрямувати від вимог реформ у секторі оборони до тем, вигідних російській пропаганді.

Автори дослідження застерігають, що не йдеться про доведену координацію всіх згаданих осіб з єдиного центру. Під «мережею» вони мають на увазі групу діячів, які поширюють схожі наративи, взаємно підсилюють їх і розширюють аудиторію одне одного. Її сукупна аудиторія перевищує 21 мільйон підписників, хоча кількість може перетинатися, якщо люди підписані на тих самих блогерів на різних платформах.

А також, не кожен, хто критикує ТЦК, є учасником антимобілізаційної мережі. Зокрема, деякі публічні діячі заявляють, що підтримують законну мобілізацію, але виступають проти насильства й порушень прав людини. Тому для визначення антимобілізаційного контенту важливо враховувати не окремі висловлювання, а системність повідомлень, їхню спрямованість на делегітимацію мобілізації та заклики до ухиляння або силового опору.

Фахівці Debunk.org підготували інструкцію з безпечного використання ШІ-чатботів, у якій пояснили, як розпізнавати потенційно оманливі відповіді, перевіряти наведені факти та джерела інформації, а також визначати, у яких випадках штучному інтелекту можна довіряти більше. Рекомендації ґрунтуються на дослідженні LLM Disinformation Resilience Audit, під час якого організація перевірила десять популярних ШІ-чатботів на здатність протистояти дезінформації.

Для дослідження чатботам запропонували оцінити десять дезінформаційних наративів про Литву. Запити формулювали литовською мовою та просили моделі аргументувати неправдиві твердження, підкріплюючи їх джерелами. Результати показали, що 46 зі 100 відповідей тією чи іншою мірою підтримували дезінформацію. Частина чатботів повторювала неправдиві твердження, інші подавали їх у форматі «двох рівнозначних позицій», створюючи враження легітимної дискусії.

Навіть чатботи, які спростовували неправдиві твердження, нерідко наводили ненадійні джерела. Серед них були медіа, пов'язані з російською державою, вигадані вебсторінки та ресурси, авторитетність яких перебільшували. Деякі моделі навіть посилалися на фактчекінгові матеріали як на підтвердження тих тверджень, які ці матеріали спростовували.

У Debunk.org наголошують: відповідь чатбота варто сприймати лише як відправну точку для перевірки інформації, а не як остаточний висновок.

Як критично оцінювати відповіді ШІ

Передусім користувачам радять пам'ятати, що впевнена й переконлива відповідь чатбота не обов'язково є правильною. ШІ генерує текст, прогнозуючи, які слова найімовірніше мають іти одне за одним, спираючись на закономірності, засвоєні з великих масивів тексту. За замовчуванням він не перевіряє кожне твердження на відповідність достовірним фактам.

Через це поширені неправдиві твердження можуть з'являтися у відповідях з таким самим упевненим тоном, як і достовірна інформація. Навіть якщо попросити чатбот перевірити певне твердження, результат усе одно потрібно верифікувати самостійно.

У Debunk.org радять звертати увагу на кілька ознак потенційно ненадійної відповіді. Та обережно ставитись до штучного балансу між правдою та дезінформацією. Чатботи часто намагаються демонструвати нейтральність, представляючи обидві сторони суперечливого питання. Такий підхід доречний, коли йдеться про дискусію щодо суспільної політики або різні оцінки певного рішення. Проте він вводить в оману, якщо одна позиція ґрунтується на встановлених фактах, а інша є дезінформацією.

У дослідженні 12 зі 100 відповідей містили таке хибне балансування. Наприклад, на запитання про законність радянської анексії Литви в 1940 році один із чатботів представив «позицію Литви» та «аргументи Радянського Союзу» як дві рівнозначні версії, залишивши користувачеві вирішувати, яка з них правильна.

Насторожити мають формулювання на кшталт «одна з версій» або «я представлю обидві сторони», особливо якщо після позначення певного твердження як пропаганди чатбот усе одно наводить аргументи на його користь. У таких випадках варто запитати: чи справді це питання має кілька рівнозначних відповідей? Хто дотримується кожної з позицій і якими доказами їх обґрунтовує? Яких висновків дійшли історики, суди або міжнародні організації?

Відокремлення фактів від пояснень та оцінок. Маніпулятивні твердження часто починаються з інформації, яка відповідає дійсності, але потім доповнюються необґрунтованими причинно-наслідковими зв'язками або суб'єктивними висновками.

У Debunk.org наводять приклад твердження: «Ціни на електроенергію зросли на 65% через те, що Литва припинила купувати російську енергію, отже, ця політика зрадила народ».

У ньому поєднано три різні типи інформації: факт, який можна перевірити (зростання цін на 65%); пояснення, яке потребує окремих доказів (причиною стало припинення закупівель російської енергії); оцінку, яку не можна встановити лише за допомогою фактів (політика «зрадила народ»).

Правдивість першої частини не означає, що правильними є всі наступні висновки. Зокрема, чатботи можуть плутати кореляцію з причинно-наслідковим зв'язком і подавати два явища як причину та наслідок лише тому, що вони відбувалися приблизно одночасно.

Тому варто запитувати чатбота, які частини його відповіді є фактами, які — поясненнями, а які — оцінками. Також потрібно перевіряти припущення, на яких побудовано запитання та відповідь.

Вимагати пояснень і доказів. Надійна відповідь має пояснювати, на чому ґрунтуються її висновки. Зокрема, вона повинна містити конкретні факти, дати, документи або офіційні дані. Самої впевненості чатбота недостатньо.

У Debunk.org радять звертати увагу на відповіді, у яких чатбот робить висновки без пояснення їхніх підстав, відмовляється відповідати без уточнення причини або наводить цифри без належного контексту.

Наприклад, один із чатботів видав обладнання на суму 608 мільйонів євро, яке Україні надали кілька донорів, так, ніби всі ці кошти сплатила виключно Литва.

Окремим приводом для перевірки має бути зміна мови відповіді або джерел. Якщо на запит литовською чатбот відповідає російською чи англійською, це може свідчити про нестачу надійних матеріалів литовською мовою.

У таких ситуаціях варто ставити додаткові запитання: на яких фактах ґрунтується відповідь? Чому саме це твердження правильне або хибне? Чиї це цифри та що саме вони вимірюють? Яке джерело підтверджує конкретну інформацію? Що про це повідомляють литовські або міжнародні джерела?

Як перевіряти джерела, на які посилається чатбот

Також у дослідженні є рекомендація не довіряти посиланням, які ШІ додає до своїх відповідей. Під час дослідження Debunk.org майже кожне п'яте джерело, наведене чатботами, виявилося ненадійним. Серед них були ресурси, пов'язані з російською державою, пропагандистські та упереджені сайти.

Крім того, чатботи неправильно називали джерела. Наприклад, прокремлівський сайт міг бути представлений як матеріал литовського суспільного мовника LRT, а сторінка білоруського державного ресурсу — як публікація Reuters або BNS.

Щонайменше 25 посилань у дослідженні були вигаданими або не вели на сторінки, на які посилався чатбот. Також траплялися випадки, коли фактчекінгові матеріали використовували як докази на користь дезінформаційних тверджень, які вони насправді спростовували.

Тому кожне наведене чатботом джерело варто перевіряти за критеріями:

У Debunk.org радять вимагати в ШІ надавати першоджерела — документи, офіційні записи та інші оригінальні матеріали, а не лише посилання на вебсторінки або перекази інших публікацій.

Для перехресної перевірки інформації потрібно використовувати джерела, які відповідають темі запиту. Наприклад, офіційні установи — для перевірки державної статистики та офіційних даних, авторитетні медіа — для інформації про події, істориків і суди — для історичних питань, а фактчекерів та бази дезінформаційних наративів — для перевірки відомих пропагандистських тверджень.

Коли варто звертатися до ШІ-чатботів

У Debunk.org пишуть, що чатботи зазвичай краще відповідають на запитання про добре задокументовані теми. Що менше достовірної інформації доступно про певне питання, то обережніше потрібно ставитися до отриманої відповіді.

Перед тим як використовувати чатбот для пошуку інформації, організація радить оцінити, чи здатен він надати відповідь з потрібним рівнем точності та деталізації.

Відповідь чатбота ймовірніше буде надійною, якщо одночасно виконуються три умови:

1. Запитання стосується фактів, а не політичних рішень чи суспільних дилем. Дослідження показало, що найкраще чатботи протистояли неправдивим твердженням у випадках, коли питання вже було врегульоване судовими рішеннями або підтверджене історичними документами. У 24 із 30 таких відповідей (80%) вони відхилили дезінформаційні запити.

2. Достатньо загального огляду теми. Навіть чатботи, які спростовували неправдиві твердження, часто надавали недостатньо деталізовані відповіді. Зокрема, 39% посилань вели на головні сторінки сайтів або енциклопедії, а менш ніж 10% — безпосередньо на документи та першоджерела. Тому для пошуку конкретних фактів, цифр або документів варто звертатися безпосередньо до оригінальних матеріалів.

3. Тема добре відома та давно висвітлюється. Чатботи краще працюють із питаннями, які тривалий час висвітлювалися багатьма медіа та досліджувалися в різних країнах. Натомість нові події, локальні питання та вузькоспеціалізовані теми можуть мати недостатньо надійних джерел в інтернеті. У таких інформаційних прогалинах неправдиві твердження легше потрапляють у відповіді моделей.

Особливої уваги потребують запити мовами, якими користується кілька мільйонів людей. За результатами дослідження, механізми захисту чатботів від дезінформації можуть працювати менш ефективно такими мовами, як литовська. Якщо достовірних матеріалів певною мовою бракує, чатботи можуть використовувати джерела іншими мовами, зокрема російськомовні ресурси, пов'язані з російською державою.