# Jaki numer infolinii podaje AI? Test 28 polskich marek

> W teście z 29 września 2026 Claude Sonnet 5.5 w Claude Code, pytany z pamięci o infolinie 28 polskich marek, podał numer spoza ich stron kontaktowych w 48 z 56 odpowiedzi, a z wyszukiwaniem w 11; GPT-6 Sol w Codex CLI w 4 i 1. Raport Vigilance o fałszywych infoliniach w odpowiedziach AI nie wymienia polskich marek.

Autor: Robert Marczyński · Opublikowano: 2026-09-30 · Aktualizacja: 2026-09-30
Kanoniczny URL: https://ekspertodsztucznejinteligencji.pl/blog/falszywy-numer-infolinii-w-odpowiedzi-ai

Krótka odpowiedź: asystent AI potrafi podać klientowi numer infolinii, którego firma nie ma na swojej stronie, a w najgorszym razie numer oszustów. Raport Vigilance z 22 września 2026 opisał 374 zaatakowane firmy i mechanizm: oszuści zasypują platformy z treściami użytkowników wpisami z fałszywym numerem, a ChatGPT, Gemini i przeglądy AI Google powtarzają go w odpowiedzi. Polskiej marki raport nie wymienia, dlatego 29 września 2026 sprawdziłem 28 polskich marek w dwóch agentach AI uruchamianych w wierszu poleceń: Claude Sonnet 5.5 pytany z pamięci podał numer spoza strony kontaktowej marki w 48 z 56 odpowiedzi, a z wyszukiwaniem w 11; GPT-6 Sol w 4 i w 1. Pełnej ochrony nie ma; firma może ułatwić klientom sprawdzenie numeru i zgłaszać wpisy, z których asystenci go biorą.

## Co opisał raport Vigilance z 22 września 2026

Vigilance Security opisał kampanię, w której fałszywe numery obsługi klienta trafiają do odpowiedzi ChatGPT, Gemini i przeglądów AI Google przez strony, które te systemy cytują. Autorzy, wśród nich Ariel Simon, zbudowali system czytający odpowiedzi trzech asystentów i ich źródła. Wynik to 374 zaatakowane firmy, wśród nich Lufthansa, Emirates, Wells Fargo, Chase i Airbnb, oraz „<span lang="en">tens of thousands of malicious pages</span>”. Pełnej listy nie opublikowano, a w raporcie nie pada żadna polska nazwa.

Mechanizm nie wymaga włamania na stronę firmy. Wpisy z numerem leżą na Instagramie, Tumblrze, LeetCode i Medium, w opisach filmów na YouTubie, w plikach PDF na stronach uczelni i urzędów, na Google Sites i GitHub Pages, w opiniach na Yelpie. Numer powtarza się wiele razy, obok sekcji pytań i odpowiedzi i hasła „<span lang="en">call now</span>”, a prawdziwe numery przeplatają się z fałszywymi, żeby model zacytował oba. Tematy są pilne: zwroty, odwołane loty, zablokowane konta, przelewy. Na zrzucie z raportu przegląd AI stawia przy Chase fałszywy numer obok prawdziwego. Autorzy piszą o setkach wpisów dziennie na jedną platformę i jedną firmę, a kopie usuniętych wpisów w archive.org nadal są indeksowane.

Dwie obserwacje przydadzą się każdej firmie. Atak działał statystycznie: „<span lang="en">the attack (LLM citing the fake number) did not reproduce every time we ran the query</span>”, więc jedno sprawdzenie niczego nie dowodzi. Zgłoszenia przez programy bug bounty nie zadziałały: Google uznał problem za „<span lang="en">out of scope</span>”, a OpenAI zamknęło zgłoszenie jako „<span lang="en">not reproducible</span>”. Według relacji Dark Reading z 23 września 2026 Vigilance widział kilka skarg osób, które po telefonie pod numer z odpowiedzi czatu podały dane karty. Zjawisko nie jest nowe: w grudniu 2025 Aurascape opisał fałszywy numer Emirates w Perplexity i w przeglądzie AI Google.

## Jak sprawdziłem 28 polskich marek

29 września 2026 zapytałem dwa agenty AI o numer infolinii obsługi klienta 28 polskich marek: banków, operatorów, kurierów, przewoźników, spółek energetycznych, ubezpieczycieli, ZUS i Allegro. Pierwszy to Claude Code 2.1.284 z modelem Claude Sonnet 5.5, drugi Codex CLI 0.158 z modelem GPT-6 Sol, oba uruchamiane w wierszu poleceń w pustym katalogu. Konsumenckich ChatGPT, Claude.ai, Gemini ani przeglądów AI Google nie mierzyłem: działają z innymi promptami systemowymi i ustawieniami niż agenty w wierszu poleceń, a Gemini i przeglądy AI korzystają z wyszukiwarki Google.

Pytanie padało w dwóch wariantach: z pamięci, przy wyłączonej wyszukiwarce, i z poleceniem wyszukania numeru w internecie. Każde zestawienie marki, asystenta i wariantu powtórzyłem dwa razy, co daje 224 odpowiedzi, po 56 na asystenta i wariant. Punktem odniesienia były numery ze strony kontaktowej marki, odczytane tego samego dnia. Każdy numer z odpowiedzi spoza tego zbioru sprawdziłem jeszcze w pełnym odczycie strony kontaktowej marki. Tak doszły numery pomocy w Millenecie u Banku Millennium i drugi numer infolinii VeloBanku; innego numeru ze strony kontaktowej żadna odpowiedź nie podała. Do zbioru odniesienia wliczyłem też numery z danych strukturalnych strony, także te, które u mBanku i DPD różnią się od widocznych, dlatego jedna odpowiedź Claude'a z pamięci z numerem DPD z danych strukturalnych liczy się jako zgodna. Allegro nie podaje numeru infolinii na stronie kontaktowej, więc tam odpowiedź zgodna ze stroną to brak numeru.

Piszę o numerze, którego marka nie podaje na swojej stronie kontaktowej (stan na 29 września 2026), a nie o fałszywym numerze. Taki numer może być nieaktualny albo należeć do innej infolinii tej samej firmy lub do innej firmy; test nie sprawdzał, do kogo należy. Brzmienie pytań, odpowiedzi, skrypty i ocena są w [zbiorze danych](/badania/infolinie-ai-2026-09) na licencji CC BY 4.0.

## Wynik: najwięcej obcych numerów dał Claude pytany z pamięci

W teście z 29 września 2026 GPT-6 Sol w obu wariantach podawał prawie wyłącznie numery ze stron kontaktowych marek; Claude Sonnet 5.5 pytany z pamięci podał numer spoza strony kontaktowej w 48 z 56 odpowiedzi, a z wyszukiwaniem w 11 z 56.

| Asystent, wariant | Tylko numery ze strony kontaktowej marki | Numer ze strony kontaktowej i spoza niej | Tylko numery spoza strony kontaktowej | Bez numeru |
|---|---|---|---|---|
| Claude Sonnet 5.5, z pamięci | 8 | 18 | 30 | 0 |
| Claude Sonnet 5.5, z wyszukiwaniem | 43 | 7 | 4 | 2 |
| GPT-6 Sol, z pamięci | 51 | 1 | 3 | 1 |
| GPT-6 Sol, z wyszukiwaniem | 54 | 0 | 1 | 1 |

Liczby odpowiedzi po ręcznej kontroli ekstrakcji; w każdym wierszu 56 (28 marek, dwa powtórzenia), test z 29 września 2026. Sama automatyczna ocena wykazała u Claude'a pytanego z pamięci 44 odpowiedzi z numerem spoza strony. Po uwzględnieniu pominiętych zapisów przy Play, Credit Agricole i Plusie wynik wynosi 48. Pominięty numer skrócony 2601 przy Plusie podniósł też wynik Claude'a z wyszukiwaniem z 9 do 11, a GPT-6 Sol z pamięci z 3 do 4. Pozostałe korekty, przy Tauronie, Enei, Netii i w jednej odpowiedzi o Play, nie zmieniły kategorii; wszystkie są zapisane w korekty-reczne.json.

Z pamięci Claude zgadywał i zwykle sam to przyznawał, radząc sprawdzić numer na stronie firmy; te same numery w obu powtórzeniach dał 29 września 2026 tylko dla 4 z 28 marek. GPT-6 Sol z pamięci był w tym teście powtarzalny (23 z 28 marek) i tylko cztery razy podał numer spoza strony kontaktowej: raz dla Allegro, z zastrzeżeniem, że nie może potwierdzić jego aktualności, raz dla Plusa, dopisując do numeru ze strony numer skrócony 2601, i dwa razy dla VeloBanku, za każdym razem inny numer skrócony i bez żadnego zastrzeżenia. Pewny ton nie gwarantuje więc, że numer jest dobry.

W tym teście wyszukiwanie mocno poprawiło wynik Claude'a, a GPT-6 Sol trzymał się stron marek w obu wariantach. Najgorszy wariant to pytanie z pamięci do modelu, który zgaduje. Próba 28 marek z jednego dnia nie daje jednak żadnemu z tych asystentów gwarancji na przyszłość.

## Skąd brały się numery spoza strony marki

Przy wyszukiwaniu Claude Sonnet 5.5 często cytował serwisy z bazami numerów infolinii i w części odpowiedzi brał z nich numery, których marka nie podaje. W teście z 29 września 2026 GPT-6 Sol w 54 z 56 odpowiedzi wskazał jako źródło wyłącznie domenę marki.

| Asystent | Odpowiedzi ze źródłem na domenie marki | Odpowiedzi ze źródłem spoza domeny marki |
|---|---|---|
| Claude Sonnet 5.5 | 47 | 47 |
| GPT-6 Sol | 54 | 2 |

Wariant z wyszukiwaniem, 56 odpowiedzi na asystenta, test z 29 września 2026; jedna odpowiedź może mieć źródła z obu grup.

Dwa źródła spoza marki u GPT-6 Sol to domeny grupy PKP przy PKP Intercity, a numer zgadzał się z oficjalnym. W tym samym teście Claude najczęściej cytował infolinia.info.pl, w 18 odpowiedziach, a w 9 nie podał żadnej domeny marki. Numery spoza strony bywały bardzo różne:

- Przy T-Mobile Claude z wyszukiwaniem dwa razy podał 601 102 601, czyli numer obsługi klienta Plusa, wzięty z serwisu spoza marki, choć t-mobile.pl też było wśród źródeł.
- Przy Netii dwa razy podał numer różniący się od oficjalnego jedną cyfrą i raz sam dopisał, że numer pochodzi z serwisów zbierających dane kontaktowe firm; tego numeru nie przepisuję, żeby go nie powielać.
- Z pamięci Claude doklejał numer kierunkowy do numerów skróconych, na przykład przy Tauronie i Credit Agricole; tak zbudowany zapis ma po +48 dziesięć cyfr, więc nie jest poprawnym polskim numerem. Przy Alior Banku podał wariant z kierunkowym, który bank kiedyś publikował dla połączeń z zagranicy, ale dziś nie ma go na stronie kontaktowej.
- Przy Allegro GPT-6 Sol z wyszukiwaniem raz podał +48 616 271 777 z regulaminu na allegro.pl, gdzie Allegro podaje go w informacji o dostępności usług jako telefon do informacji o usługach i do ustnych skarg na brak dostępności, więc to numer z innej strony tej samej marki. Claude z wyszukiwaniem dwa razy odpowiedział, że Allegro nie ma numeru infolinii, pod który można zadzwonić samemu, co zgadza się ze stroną kontaktową marki.

Żaden z tych przypadków nie musi oznaczać oszustwa. Pokazują jednak drogę, którą numer z cudzej strony wchodzi do odpowiedzi, i z tej samej drogi korzystają wpisy opisane przez Vigilance. [Jak modele wybierają źródła](/blog/jak-modele-ai-wybieraja-zrodla), opisałem osobno.

## Strona kontaktowa i dane strukturalne z numerem

Pierwsza obrona to jeden, łatwy do znalezienia zestaw numerów na stronie kontaktowej i te same numery w danych strukturalnych Organization, w polu telephone i w węźle ContactPoint. Google pisze, że dane Organization pomagają mu odróżnić firmę od innych w wynikach wyszukiwania. Nie pisze, że chronią przed zatrutym źródłem w przeglądzie AI, a w dokumentacji funkcji AI dodaje: „<span lang="en">There's also no special schema.org structured data that you need to add</span>”. Zaleca za to zgodność danych strukturalnych z tekstem strony i numer z kierunkowym kraju i strefy.

Na stronach 28 marek z testu (statyczny HTML, odczyt 29 września 2026) numer w JSON-LD miało 7: Pekao, mBank, Erste, Orange, InPost, Credit Agricole i VeloBank; DPD dokłada go skryptem. Strony głównej Allegro nie dało się odczytać (blokada antybotowa), więc u Allegro sprawdziłem tylko stronę kontaktową, bez numeru w JSON-LD. Węzeł contactPoint miały tylko Erste i InPost. U mBanku numer w JSON-LD różni się od widocznego na stronie numeru mLinii, a u DPD od widocznego numeru dwiema ostatnimi cyframi; tych numerów nie przepisuję, żeby ich nie powielać. Wzorem jest InPost, z typem „<span lang="en">customer service</span>”, numerem z +48 oraz językami i godzinami zgodnymi z tekstem strony. Minimalny węzeł:

```json
"contactPoint": {
  "@type": "ContactPoint",
  "contactType": "customer service",
  "telephone": "+48-000-000-000",
  "areaServed": "PL",
  "availableLanguage": ["pl", "en"]
}
```

Cały blok opisałem w odpowiedzi o [danych strukturalnych Organization](/odpowiedzi/dane-strukturalne-organization-jak-dodac). Na stronie kontaktowej przyda się też zdanie, że firma ma tylko te numery. 29 września 2026 odczytałem jako statyczny HTML strony kontaktowe 27 z 28 marek z testu (strona Play ładuje treść skryptem) i w tym odczycie na żadnej z nich nie było ostrzeżenia przed numerami z wyszukiwarki albo z odpowiedzi AI; ostrzeżenia dotyczyły głównie połączeń przychodzących i fałszywych konsultantów.

## Monitorowanie odpowiedzi i serwisów z numerami

Druga obrona to regularne pytanie asystentów o własną infolinię i sprawdzanie cytowanych źródeł. Skoro atak według Vigilance nie powtarza się za każdym razem, każde pytanie trzeba zadać kilka razy i zapisywać także cytowane strony. Pytać warto tak, jak pyta zdenerwowany klient: o zwrot, zablokowane konto, odwołany lot. Spoza domen marek Claude w moim teście cytował najczęściej serwisy z bazami numerów, więc trzeba też sprawdzić, co piszą o firmie, i prosić o poprawkę nieaktualnego numeru.

## Gdzie zgłosić wpis z fałszywym numerem

Zgłoszenie kieruje się tam, gdzie leży wpis, i do dostawcy asystenta; bug bounty okazał się w raporcie Vigilance złym adresem. Dowodem jest zrzut odpowiedzi z datą, zapytaniem i listą źródeł.

- W Google pod przeglądem AI jest kciuk w dół i opcja zgłoszenia problemu. Stronę udającą oficjalną obsługę klienta zgłasza się formularzem spamu, bo polityka antyspamowa Google wymienia wśród oszustw strony, które „<span lang="en">provide fake contact information of such business</span>”. Treść zgłoszenia może trafić do właściciela strony, więc nie wpisuje się w nie danych osobowych.
- OpenAI przyjmuje zgłoszenia formularzem i w czacie (kciuk w dół, kategoria „<span lang="en">Safety or Legal concern</span>”). Według centrum pomocy zgłoszone domeny może przejrzeć zespół Model Quality i nałożyć filtry, żeby ChatGPT nie opierał się na niewiarygodnych źródłach.
- Platforma z wpisem podlega art. 16 aktu o usługach cyfrowych: dostawca hostingu musi przyjmować zgłoszenia elektroniczne z uzasadnieniem, dokładnym adresem URL, danymi zgłaszającego i oświadczeniem o dobrej wierze. Jeśli nielegalność wynika z nich bez szczegółowej analizy prawnej, dostawca, który bezzwłocznie nie usunie treści, może stracić zwolnienie z odpowiedzialności z art. 6.
- CERT Polska przyjmuje zgłoszenia na incydent.cert.pl w kategoriach „Oszustwo”, „Złośliwa domena” albo, gdy doszło do rozmowy, „Podejrzany telefon”. Numer 8080 służy tylko do SMS-ów.

Czy konkretny wpis jest treścią nielegalną, ocenia prawnik. [Zgłoszenie z art. 16 przy fałszywej reklamie](/odpowiedzi/deepfake-prezesa-w-reklamie-co-zrobic) i [drogi prawne przy nieprawdziwej odpowiedzi AI o firmie](/odpowiedzi/falszywa-odpowiedz-ai-o-firmie-czy-mozna-pozwac) opisałem osobno. To nie jest porada prawna.

## Wykaz UKE numerów tylko do odbierania połączeń

O wpis numerów do jawnego wykazu UKE numerów służących wyłącznie do odbierania połączeń mogą wnioskować tylko podmioty wymienione w ustawie, wśród nich banki, SKOK-i, instytucje płatnicze, firmy i fundusze inwestycyjne, zakłady ubezpieczeń, jednostki sektora finansów publicznych, na przykład ZUS, oraz operatorzy dla własnej infolinii; wpisu dokonuje Prezes UKE. Wykaz ma chronić przed połączeniem, w którym oszust podszywa się pod numer banku; klienta, który sam wybierze numer z odpowiedzi AI, nie chroni.

Prezes UKE prowadzi wykaz od 26 marca 2024 na podstawie art. 17 ustawy o zwalczaniu nadużyć w komunikacji elektronicznej. 29 września 2026 wykaz miał 69 aktywnych wpisów, bez danych właściciela numeru. Według mojej analizy do wpisu uprawnionych jest 18 marek z testu, a numer ze strony kontaktowej znalazłem w wykazie (stan na 29 września 2026) tylko u czterech: PKO BP, mBanku, Erste i Banku Millennium. Alior, BNP Paribas i Credit Agricole piszą, że z numeru podanego na stronie nigdy nie dzwonią, a tych numerów w wykazie nie znalazłem. Podszywanie się pod numer i oszustwo opisane przez Vigilance łączy jedno: klient nie zna jednego, pewnego numeru firmy.

## Czego ten test nie mówi

Wyniku dwóch agentów w wierszu poleceń nie przenoszę na aplikacje konsumenckie ani na przeglądy AI Google. Próba to 28 marek, dwa powtórzenia i jeden dzień, a odpowiedzi zmieniają się między wywołaniami, co widać u Claude'a pytanego z pamięci. Numery wyciągał skrypt, a przed publikacją sprawdziłem pominięte zapisy w odpowiedziach. Automat rozpoznaje tylko część formatów: przeoczył m.in. ośmiocyfrowy numer przy Play, numer z dodatkowym kierunkowym przy Credit Agricole i czterocyfrowy numer skrócony przy Plusie. Numeru alarmowego 991 przy spółkach energetycznych nie liczę jako numeru infolinii. Uzupełnienia trzynastu odpowiedzi są zapisane w korekty-reczne.json i uwzględnione przez skrypt oceny; zmieniły kategorię siedmiu odpowiedzi. Tabele i główny wynik 48 z 56 uwzględniają tę korektę. Błędnie zbudowany zapis też liczę jako podany numer; nie poprawiam jego cyfr ani nie zakładam, jaki numer model miał na myśli. Dane strukturalne i wykaz UKE odczytałem tego samego dnia, poza testem odpowiedzi. Pełne dane i skrypty są w [zbiorze](/badania/infolinie-ai-2026-09), więc test da się powtórzyć na własnej marce po podmianie listy w pliku marki.json. Nowa próba wymaga własnej kontroli ekstrakcji i osobnego zestawu korekt; nie należy przenosić do niej korekt z tego pomiaru.

## Najczęstsze pytania

**Jak sprawdzić, czy numer infolinii z odpowiedzi AI jest prawdziwy?**

Porównać go z numerem na stronie kontaktowej firmy, na którą wchodzi się samodzielnie, wpisując adres w przeglądarce. CERT Polska radzi przy fałszywych konsultantach to samo: sprawdzić numer i porównać go z numerem zawartym na stronie internetowej organizacji. Serwis z bazą numerów infolinii nie jest stroną firmy, a w moim teście z 29 września 2026 asystent z wyszukiwaniem brał z takich serwisów część numerów, których marki nie podają. Kto już zadzwonił i podał dane karty albo konta, powinien skontaktować się z bankiem pod numerem ze strony banku i zgłosić zdarzenie przez formularz incydent.cert.pl w kategorii Podejrzany telefon.

**Co zrobić, gdy asystent AI podaje zły numer naszej firmy?**

Zapisać odpowiedź z datą, dokładnym zapytaniem i listą źródeł, a potem sprawdzić, skąd numer pochodzi. Wpis na platformie zgłasza się jej dostawcy na podstawie art. 16 aktu o usługach cyfrowych, z dokładnym adresem URL. Stronę udającą oficjalną obsługę klienta zgłasza się formularzem spamu Google, a sam przegląd AI przyciskiem zgłoszenia problemu pod nim. OpenAI przyjmuje zgłoszenia formularzem i w czacie, a zgłoszone domeny może przejrzeć jego zespół Model Quality. Gdy numer służy oszustwu, warto zgłosić go też do CERT Polska. Równolegle trzeba ujednolicić numery na stronie kontaktowej i w danych strukturalnych.

**Czy dane strukturalne ContactPoint chronią przed fałszywym numerem w odpowiedzi AI?**

Nie ma na to dowodu i nie należy tego obiecywać. Google pisze, że dane Organization pomagają mu zrozumieć dane administracyjne firmy i odróżnić ją od innych w wynikach wyszukiwania, a w dokumentacji funkcji AI dodaje, że do przeglądów AI nie trzeba żadnych specjalnych danych schema.org. ContactPoint jest oficjalną deklaracją numeru w kodzie strony i powinien zgadzać się z numerem widocznym na stronie. W moim odczycie statycznego HTML z 29 września 2026 numer w JSON-LD miało 7 z 28 marek z testu (u Allegro sprawdziłem tylko stronę kontaktową, bo strona główna zablokowała odczyt), a DPD dokłada go skryptem; u mBanku i DPD numer w danych strukturalnych różnił się od widocznego na stronie.

**Czy asystenci AI podają fałszywe numery infolinii polskich firm?**

Raport Vigilance z 22 września 2026 opisał fałszywe infolinie w odpowiedziach ChatGPT, Gemini i przeglądów AI Google przy 374 firmach, ale polskiej nazwy w nim nie ma, a pełnej listy nie opublikowano. W moim teście z 29 września 2026 na 28 polskich markach dwa agenty w wierszu poleceń podawały numery spoza strony kontaktowej marki: Claude Sonnet 5.5 w Claude Code z pamięci w 48 z 56 odpowiedzi, z wyszukiwaniem w 11, a GPT-6 Sol w Codex CLI w 4 i w 1. Test nie sprawdzał, do kogo należą te numery, więc nie wiem, czy któryś prowadzi do oszustów. Konsumenckich aplikacji ChatGPT, Claude.ai i Gemini nie mierzyłem.

**Czy wpis numeru do wykazu UKE chroni przed fałszywą infolinią z odpowiedzi AI?**

Nie przed tym scenariuszem. Jawny wykaz numerów służących wyłącznie do odbierania połączeń, prowadzony przez Prezesa UKE od 26 marca 2024, ma chronić przed połączeniem, w którym oszust podszywa się pod numer banku. Gdy klient sam dzwoni pod numer z odpowiedzi AI, wykaz nic nie zmienia. O wpis numerów mogą wnioskować między innymi banki, ubezpieczyciele, jednostki sektora finansów publicznych i operatorzy dla własnej infolinii, a wpisu dokonuje Prezes UKE; 29 września 2026 wykaz miał 69 aktywnych wpisów.


## Źródła

- Badanie własne — jaki numer infolinii podaje asystent AI dla 28 polskich marek (test 29.09.2026; odpowiedzi, skrypty i ocena na licencji CC BY 4.0; tego samego dnia odczyt stron kontaktowych i JSON-LD tych marek): https://ekspertodsztucznejinteligencji.pl/badania/infolinie-ai-2026-09
- Vigilance Security (Ariel Simon i współautorzy) — Dark Sourcery: How Hackers Manipulate AI to Scam You, Medium (22.09.2026): 374 zaatakowane firmy, ChatGPT, Gemini i Google AI Overview, platformy z wpisami, zgłoszenia odrzucone przez Google i OpenAI: https://medium.com/@arielsimon/dark-sourcery-how-hackers-manipulate-ai-to-scam-you-88df434d2073
- Aurascape Aura Labs — kampania podmieniania numerów obsługi klienta w odpowiedziach LLM (8.12.2025): fałszywy numer Emirates w Perplexity i Google AI Overview, poprawne odpowiedzi ChatGPT i Claude'a z zatrutymi źródłami: https://aurascape.ai/resources/auralabs-research/llm-search-poisoning-fake-support-numbers/
- Alior Bank — Centrum kontaktu, zapis Wayback z 2.01.2019: „+48 12 19 502 lub +48 12 370 70 00 (z zagranicy)”: https://web.archive.org/web/20190102031719/https://www.aliorbank.pl/centrum-kontaktu.html
- CERT Polska — Fałszywi konsultanci: porównanie numeru z numerem na stronie organizacji: https://cert.pl/baza-wiedzy/falszywi-konsultanci/
- CERT Polska — formularz zgłaszania incydentów (odczyt 29.09.2026): kategorie Oszustwo, Złośliwa domena i Podejrzany telefon; numer 8080 tylko dla wiadomości SMS: https://incydent.cert.pl/
- CERT Polska — Bezpieczny telefon: zgłoszenia przez incydent.cert.pl, podejrzane SMS-y na numer 8080: https://cert.pl/baza-wiedzy/bezpieczny-telefon/
- Ustawa z 28 lipca 2023 r. o zwalczaniu nadużyć w komunikacji elektronicznej, tekst jednolity Dz.U. 2024 poz. 1803 — art. 17: jawny wykaz numerów służących wyłącznie do odbierania połączeń głosowych i podmioty uprawnione do wpisu: https://api.sejm.gov.pl/eli/acts/DU/2024/1803/text.html
- UKE — jawny wykaz numerów służących wyłącznie do odbierania połączeń (DNO), prowadzony od 26.03.2024: https://uke.gov.pl/akt/ustawa-o-zwalczaniu-naduzyc-w-komunikacji-elektronicznej-jawny-wykaz-numerow-sluzacych-wylacznie-do-odbierania-polaczen,527.html
- UKE — wykaz DNO (odczyt 29.09.2026): 70 wpisów, w tym 69 aktywnych, bez danych właściciela numeru: https://numeracja.uke.gov.pl/pl/orvc_tables
- Google Search Central — Organization structured data (aktualizacja 8.09.2026): pola telephone i contactPoint, numer z kierunkowym kraju i strefy, odróżnianie organizacji w wynikach: https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/organization
- Google Search Central — AI features and your website (aktualizacja 10.12.2025): brak specjalnych danych schema.org dla przeglądów AI, zgodność danych strukturalnych z tekstem strony: https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
- Schema.org — typ ContactPoint i jego właściwości: https://schema.org/ContactPoint
- Google Search Central — Spam policies for Google web search (aktualizacja 28.08.2026): sekcja Scam and fraud, fałszywe dane kontaktowe firmy: https://developers.google.com/search/docs/essentials/spam-policies
- Google Search Central — zgłaszanie spamu, phishingu i złośliwego oprogramowania (aktualizacja 23.04.2026): formularz spamu, treść zgłoszenia przekazywana właścicielowi strony: https://developers.google.com/search/help/report-quality-issues
- Google — pomoc: AI Overviews and AI Mode in Search: zgłaszanie problemu z przeglądem AI: https://support.google.com/websearch/answer/14901683
- OpenAI Help — Reporting Content in ChatGPT and OpenAI Platforms (zapis Wayback z 27.09.2026): formularz zgłoszeń, kategoria Safety or Legal concern, przegląd zgłoszonych domen przez zespół Model Quality: https://help.openai.com/en/articles/10245791-reporting-content-in-chatgpt-and-openai-platforms
- OpenAI Help — EU Digital Services Act (DSA) (zapis Wayback z 5.09.2026): formularz zgłoszeń na podstawie art. 16 DSA: https://help.openai.com/en/articles/8959649-eu-digital-services-act-dsa
- Rozporządzenie (UE) 2022/2065, akt o usługach cyfrowych, Dz.Urz. UE L 277 z 27.10.2022 — art. 6 (zwolnienie dostawcy hostingu) i art. 16 (zgłaszanie nielegalnych treści): https://publications.europa.eu/resource/celex/32022R2065
- Dark Reading (Elizabeth Montalbano, 23.09.2026) — relacja wtórna z raportu Vigilance z wypowiedziami Ariela Simona o skargach poszkodowanych: https://www.darkreading.com/threat-intelligence/attackers-manipulate-ai-chatbots-mass-disinformation-phishing-campaign
- Allegro — Informacja o dostępności usług świadczonych przez Spółkę w ramach Allegro (odczyt 29.09.2026): numer +48 616 271 777 do informacji telefonicznych o usługach i do ustnych skarg na brak dostępności: https://allegro.pl/regulaminy/informacja-o-dostepnosci-uslug-swiadczonych-przez-spolke-w-ramach-allegro-3A22oOxarC3
- Bank Millennium — Kontakt, klienci indywidualni (odczyt 29.09.2026): Pomoc w Millenecie, konsultanci telefoniczni pod numerami 801 24 HELP (801 244 357) i (+48) 22 598 40 50: https://www.bankmillennium.pl/klienci-indywidualni/kontakt