Какую долю интернета ещё создают люди?

Создавать контент становится всё дешевле. Даже бесплатная нейросеть за считаные секунды выдаст иллюстрацию, музыкальную композицию в заданном настроении или целую книгу. Насколько серьёзна эта проблема? Наступила ли уже эпоха сгенерированного интернета или пока нет?

Единого реестра всего, что существует в сети, не существует, поэтому вычислить долю человеческого контента невозможно. Зато мне удалось найти исследования о том, какую часть новостей, книг, фотографий и музыки составляют генерации. Давайте разберём их.

Спойлер: почти везде наблюдается перепроизводство. Недавно я писала о нём на примере научных работ: сделать контент намного проще, чем проверить, отредактировать или продвинуть его.

Оговорка: академические исследования не успевают за развитием моделей и за тем, как быстро люди осваивают их в работе. Поэтому, называя цифру, я уточняю, на какой момент и по каким данным её рассчитали. Учтите, что с 2025 года ситуация изменилась, а свежих работ с тех пор вышло немного.

Есть и ещё одно замечание ко всем исследованиям: достоверных данных о доле ИИ у учёных нет. Они пользуются детекторами, которые, как правило, сами построены на нейросетях, только «играют на стороне добра».

Новостной поток

Автоматическая генерация журналистских текстов появилась задолго до нейросетей. В 2006 году Thomson Reuters стала использовать простые алгоритмы генерации естественного языка для заметок о квартальной отчётности компаний.

Позже подобные алгоритмы в той или иной мере освоили новости о спорте, дорожных пробках, предупреждения об опасных природных явлениях (известна история о публикации, вышедшей через три минуты после подземных толчков) и комментарии к биржевым котировкам. Заметку можно было автоматически собрать из любых структурированных данных или по очевидному триггеру. Любопытно, что тогда долей автоматического контента почти никто не интересовался.

Разумеется, в эпоху нейросетей сгенерированных новостей стало намного больше. По итогам лета 2025 года в американских газетах 9% статей и новостей были написаны ИИ полностью или частично. Чаще всего это были технологические новости и заметки о погоде. При этом вымышленные утверждения встречались в таких материалах в 8,2 раза чаще, чем в текстах, написанных людьми.

Второй интересный вывод того же исследования: в авторских колонках известных общественных деятелей сгенерированный контент попадался в 6,4 раза чаще, чем в обычных статьях тех же изданий.

В России с марта по май 2025 года среди 19 ведущих новостных изданий обнаружили то ли три, то ли четыре, где доля сгенерированного контента превысила порог, выбранный исследователями. Неопределённость здесь не случайна: в работе указано 18% изданий, но от 19 площадок это не даёт целого числа.

Более свежие данные пришли из Нидерландов. В сентябре 2026 года исследователи проверили 252 авторские колонки в крупнейших ежедневных газетах. Выяснилось, что 49 из них сгенерированы полностью, а ещё 57 — частично.

Забавно, что подготовленные читатели порой оценивают новости от ИИ выше. Я неслучайно делаю акцент на подготовке: эксперимент проходил в китайском университете среди студентов-журналистов, и их оценки могут отличаться от мнения обычных читателей. Студенты предпочли ИИ-тексты о природе и обществе за релевантность заголовка, адекватное освещение темы, читабельность, а также пунктуацию и структуру предложений (именно эти критерии использовали исследователи). Отчасти ИИ действительно научился убедительно имитировать человека. Однако по воспринимаемой фактической точности и работе с источниками выше оценили тексты людей.

Эти оценки хорошо показывают суть авторской работы. Журналистика никогда не сводилась к производству текстов: буквы и слова — лишь видимая часть. Невидимая пока остаётся за человеком: он действует в реальном мире, находит источники, договаривается со спикерами и добывает новые свидетельства. Так что за нами пока сохраняются расследования, работа с закрытыми данными и источниками, эмоциональные репортажи с места событий, где нужно общаться с участниками, проверка спорных фактов, изложение разных точек зрения и выявление причинно-следственных связей.

Книги

Вокруг сгенерированных книг и коммерческого эффекта от их выпуска мифов намного больше, чем в журналистике. Любимая сказка инфобизнесменов: новичок взялся за генерацию книг и написал бестселлер. Предприниматель Томми Педруцци (Tommi Pedruzzi) публично хвастался, что заработал на сгенерированных книгах 3 миллиона долларов. Но оказалось, что доход ему принесли не сами книги, а курсы «Как заработать на ИИ-книгах».

Данных по российскому самиздату найти не удалось — только отчёты сервисов о том, что нейрослоп не доминирует (странно было бы услышать от них обратное).

Для англоязычного рынка результаты намного подробнее. Группа исследователей проанализировала 14 419 книг, опубликованных в Amazon KDP (сервисе самиздата) с 2023 по 2026 год, и сопоставила их со статистикой продаж. Оказалось, что 20% изученных книг — те, в которых более четверти текста написал ИИ. Почти 1000 книг были сгенерированы на 90% и более. Впрочем, доля продаж такого контента невелика.

Авторы работы также выяснили, что самые продаваемые книги, написанные ИИ хотя бы частично, заимствуют больше характерных языковых конструкций из существующей литературы, созданной людьми. Вот и бизнес-идея: хотите заработать? Напишите второй или даже третий том «Мёртвых душ», а то и пятый том «Войны и мира», подражая автору.

В отдельных категориях доля сгенерированных книг гораздо выше. В теме травяных сборов и народной медицины (категория Herbal Remedies на Amazon) за 2025 год таких книг набралось уже 82%. Анализировали общедоступные фрагменты книг, изданных с 1 января по 30 сентября 2025 года. Бестселлер категории написан несуществующим автором, который якобы возглавляет вымышленную организацию. В книге есть ссылки на экспертов-травников, не оставивших никакого цифрового следа, и на статьи из журнала, которого никогда не издавали.

Столь же «популярная» у ИИ тема — саморазвитие. Originality.ai проанализировали 844 книги в подкатегории «Успех» (Success, часть жанра «Саморазвитие») на Amazon, опубликованные с 31 августа по 28 ноября 2025 года. С высокой вероятностью 77% из них написал ИИ. При этом 12% всего объёма выпустили лишь 4% авторов — вот кто по-настоящему встроил нейросети в свою работу.

ИИ ускоряет писательство, даже если текст генерируется не целиком. Ежемесячный выпуск книг с 2022 по 2025 год вырос втрое. Доходы же книжного рынка растут медленнее, из-за чего в большинстве жанров падает средняя выручка с одной книги, а значит, сокращается заработок авторов-людей. ИИ вытесняет их с рынка, хотя читатель распознаёт генерацию довольно быстро.

Похоже, традиционное издательство с его редактурой из барьера и сборщика дани с небогатых авторов превращается в защитника читателя (и доброго имени автора-человека) от потока нейрослопа. Вероятно, именно такой станет стратегия выживания: авторам придётся сотрудничать с издательствами, чтобы те благодаря репутации открыли им доступ к аудитории, уставшей от обилия генераций.

Фото

С фотографией ситуация несколько иная, чем с текстом. Стоковые снимки давно заполняют корпоративные сайты, страницы разных курсов и новостные издания. К 2020 году рынок стоковых фотографий вырос до миллиардов долларов, тогда как рынок стоковых текстов всегда был практически нулевым.

Именно от доходов фотостоков нейросети и начали отъедать свою долю. По оценкам аналитиков, это единственный коммерческий сегмент фотографии, который стабильно сокращается. Свадебной, репортажной и модной съёмке досталось гораздо меньше.

Поскольку получить нужную иллюстрацию у ChatGPT проще простого, объём нагенерированного контента огромен. Исследователи из AI Forensics в июне 2025 года изучили выдачу TikTok и Instagram по 13 хештегам в Испании, Германии и Польше. По каждому тегу они вручную проверили 30 верхних результатов поиска. В среднем в TikTok 25% из них содержали ИИ-изображения, в Instagram — 4,9%. Более 80% обнаруженных синтетических изображений выглядели фотореалистично.

Не факт, что все эти снимки сделал бы фотограф, не будь под рукой нейросетей. Иногда автор контента и не собирался обращаться к фотографу: ему требовалась иллюстрация, чтобы привлечь внимание к другому материалу (статье, презентации, баннеру). Такие картинки и раньше можно было найти бесплатно.

Тем не менее в целом на рынке фотостоков происходит то же, что и в книгоиздании. Нейрослоп увеличивает объём продаваемых работ, и хотя привлекает он меньше внимания, фотографам и иллюстраторам всё равно приходится с ним конкурировать.

Кроме того, сгенерированные фотографии позволяют манипулировать историей. Если о пятом томе «Войны и м мира» сразу ясно, что Толстой его не писал, то электронные часы, добавленные на портрет Марии Кюри, могут и проскочить незамеченными. Будто ИИ стирает границу между фотографией как свидетельством события и картинкой, которая лишь иллюстрирует текст.

Авторы доклада SIMODS Report 2026 (о дезинформации) проанализировали вводящий в заблуждение контент крупных платформ. Доля дезинформирующих публикаций с ИИ-изображениями или видео составила в TikTok около 6%, а в YouTube — примерно 2,3%. Правда, оценка косвенная: долю дезинформации в TikTok определили в 25%, а в 24% от этого объёма оказались публикации со сгенерированными картинками.

Музыка

Как и в случае с журналистскими текстами, алгоритмы сочиняли музыку задолго до нейросетей. Достаточно было взять заранее записанные звуки и паттерны и соединить их случайным образом или по какому-нибудь правилу. Но с появлением генеративного ИИ создавать законченные треки стало намного проще, и это привело к такому же перепроизводству контента, как и в других сферах.

Статистики по всему интернету, понятно, нет. О доле нейрослопа можно судить лишь по данным стриминговых сервисов. Deezer сообщает, что в июне 2026 года в отдельные дни ИИ-музыка составляла более половины новых загрузок — порядка 90 тысяч треков в сутки. На российских сервисах нейротреков, судя по всему, меньше — возможно, потому что не все желающие добрались до ведущих генеративных моделей. Объявляя о запуске маркировки ИИ-контента, «Яндекс Музыка» пишет о 4,4% каталога и 27% новых загрузок.

Как и в других областях, ИИ-музыканты действуют по принципу «из десятистволки по стае воробьев»: создают массу похожих треков в надежде, что хоть один выстрелит. В отдельных нишах это работает — неожиданно становятся вирусными дипфейки или удачные ремиксы. Старый пример — трек Heart on My Sleeve от Ghostwriter.

Впрочем, коммерческий успех здесь маловероятен. Ситуация с авторскими правами в музыкальной индустрии довольно жёсткая, и реальных денег создатель той композиции так и не получил: прослушивания заморозили из-за жалоб Universal Music Group (UMG). Насколько выгодны создателям другие подобные случаи, неизвестно.

Зато уже понятно, что именно из-за строгих авторских прав и серой зоны, в которой находится сгенерированная музыка, треки от нейросетей массово звучат фоном в немузыкальных видео. Пользователя это чаще всего не смущает: какая разница, откуда музыка под обсуждение новых моделей техники или нюансов ремонта УАЗа? Казалось бы, это удар по рынку стоковой музыки. Но не факт, что все эти блогеры стали бы покупать композиции, а не оставили бы в качестве фона шум гаража.

В целом в музыкальной индустрии проблема та же, что и в книжной. На первый взгляд рынок регулирует себя сам: сгенерированный контент слушают меньше, чем человеческий. Но всё же общий объём внимания размазывается по нейротрекам, и заработок авторов-людей сокращается. Чтобы удержать доходы, музыкантам приходится вкладывать в маркетинг чуть ли не больше сил, чем в создание самого трека.

Борьба за внимание

Во всех описанных сегментах предложение контента стремительно растёт. Но книга, которую издали, но никто не прочёл, и трек, который загрузили, но никто не включил, лишь раздувают статистику загрузок. Такой контент может вообще не повлиять на привычки аудитории. Некий Владимир Иванович (совпадения с реальными людьми случайны) продолжает читать любимого Конан Дойла и слушать Моцарта, сколько бы нейрослопа ни заливали в сеть.

Нюанс в том, что Конан Дойл и Моцарт вопросы продвижения давно решили. А вот новому автору выйти на рынок гораздо сложнее: конкуренция за внимание обострилась.

Есть и ещё одна сторона вопроса. Модели обучают на произведениях людей, и авторы далеко не всегда получают за это вознаграждение. Поэтому споры об авторском праве возникают не только из-за очередного дипфейка или слишком узнаваемой копии чужого стиля, но и вокруг самого обучения моделей. Насколько корректно использовать авторский труд для создания материалов, которые конкурируют с оригиналами?

 

Источник