Zjawisko generowania przez sztuczną inteligencję (AI) przypadkowych lub nieistniejących nazw domen, zamiast tych oficjalnie zarezerwowanych, wynika przede wszystkim z samej natury działania dużych modeli językowych (LLM). Choć standardy internetowe jasno określają, jakie adresy powinny być używane w dokumentacji i przykładach, AI nie zawsze trzyma się tych wytycznych. Przyczyna tego stanu rzeczy jest złożona i obejmuje zarówno sposób uczenia się maszyn, jak i specyfikę ludzkiej komunikacji.

Trening na danych, które nie zawsze są idealne

Sztuczna inteligencja uczy się na ogromnych zbiorach danych tekstowych pochodzących z całego internetu – od artykułów naukowych, przez posty na forach, aż po kod źródłowy na GitHubie. W idealnym świecie każdy programista i autor poradników używałby domeny example.com lub .test. W rzeczywistości jednak ludzie bardzo często tworzą własne, intuicyjne przykłady, takie jak mojafirma.pl, testowa-strona.com czy twojanazwa.pl.

Ponieważ AI jest modelem statystycznym, uczy się wzorców. Jeśli w danych treningowych tysiące razy pojawia się fraza „wpisz swój adres, np. przyklad.pl”, model uznaje to za naturalny i poprawny sposób komunikacji. AI nie „wie” w sensie logicznym, że istnieje dokument RFC 2606, który zabrania używania pewnych nazw w celach przykładowych – ona po prostu naśladuje to, co widziała najczęściej.

Lokalizacja i kontekst językowy

Jednym z powodów, dla których w polskojęzycznych odpowiedziach widzimy domeny z końcówką .pl, jest dążenie modelu do bycia jak najbardziej zrozumiałym i pomocnym dla użytkownika. Użycie example.com w polskim poradniku może wydawać się niektórym odbiorcom zbyt techniczne lub „obce”.

Sztuczna inteligencja stara się dopasować kontekst do języka, w którym prowadzona jest rozmowa. Jeśli pytasz po polsku, model chętniej wygeneruje nazwę strona-testowa.pl, ponieważ lepiej pasuje ona do struktury zdania i oczekiwań językowych niż anglojęzyczne standardy. Jest to mechanizm przewidywania kolejnego tokenu (fragmentu słowa) – po słowie „domena” w polskim kontekście, tokeny takie jak „przyklad” i „.pl” mają po prostu bardzo wysokie prawdopodobieństwo wystąpienia.

Brak sztywnych reguł logicznych

Warto pamiętać, że standardowe modele AI nie działają w oparciu o sztywne algorytmy „jeśli-to”. Nie mają listy zakazanych i nakazanych domen, którą sprawdzają przed każdą odpowiedzią. Ich działanie opiera się na prawdopodobieństwie.

Domeny takie jak .example, .invalid czy .localhost są domenami specjalnego przeznaczenia (Special-Use Domain Names), ale w codziennym internecie używa się ich stosunkowo rzadko w porównaniu do „żywych” domen. W efekcie, podczas generowania tekstu, model może „uznać”, że mojastrona.pl brzmi bardziej naturalnie i realistycznie niż technicznie poprawne example.org.

Ciekawostka: Dlaczego to może być problem?

Używanie przez AI (i ludzi) przypadkowych domen, które nie są zarezerwowane, niesie ze sobą ryzyko bezpieczeństwa. Jeśli model poda przykład logowanie-testowe.pl, a ktoś faktycznie zarejestruje taką domenę i postawi na niej fałszywy formularz, nieświadomy użytkownik może paść ofiarą phishingu. Oficjalne domeny, takie jak example.com, są zarządzane przez IANA i dają gwarancję, że nikt ich nie wykorzysta do niecnych celów.

Jakie domeny są bezpieczne i zarezerwowane?

Zgodnie ze standardami IETF (Internet Engineering Task Force), istnieją konkretne nazwy, które zostały wyłączone z normalnego użytku, aby służyć właśnie jako przykłady lub do testów lokalnych:

• .example – zarezerwowana do użycia w dokumentacji i przykładach.
• .invalid – przeznaczona do celów, w których nazwa domeny ma być ewidentnie nieprawidłowa.
• .localhost – używana do odwoływania się do własnego komputera (loopback).
• .test – zarezerwowana do testowania nowych scenariuszy związanych z DNS.
• example.com, example.net, example.org – specjalne domeny drugiego poziomu, które zawsze pozostaną bezpiecznymi przykładami.

Czy można zmusić AI do poprawnego nazewnictwa?

Tak, jest to możliwe poprzez odpowiednie sformułowanie promptu. Jeśli zależy Ci na tym, aby sztuczna inteligencja generowała bezpieczne i zgodne ze standardami adresy, warto dodać w instrukcji zdanie: „W przykładach używaj wyłącznie domen zarezerwowanych, takich jak example.com lub domeny .test”.

Bez takiej instrukcji AI będzie nadal podążać ścieżką najmniejszego oporu, czyli naśladować potoczny sposób pisania, który dominuje w sieci. To fascynujący przykład na to, jak sztuczna inteligencja staje się lustrem naszych własnych, nie zawsze idealnych nawyków cyfrowych.