Pew Research Center проанализировал почти полмиллиона веб-страниц и выяснил: с момента запуска ChatGPT доля текстов с признаками машинного авторства выросла в разы. Особенно страдают коммерческие сайты — на них AI-контента в десять раз больше, чем на государственных или образовательных порталах.
Суть события
Pew Research Center изучил около 500 000 англоязычных веб-страниц из архива Common Crawl, проверяя их на признаки машинного авторства с помощью инструмента Open Pangram. Результат: в выборке за июль 2026 года примерно 10% всех страниц демонстрируют явные следы генерации нейросетью.
Но картина резко меняется, если смотреть только на страницы, опубликованные после выхода ChatGPT в конце 2022 года. Среди этого подмножества признаки AI-авторства обнаруживаются уже более чем на каждой третьей странице. Тренд начался с ChatGPT и растёт стабильно.
Детали
Доменная статистика показывает сильный разрыв по типам площадок. Среди .com-сайтов с признаками AI-текста — около 10%. Домены .org дают 4,6%, а .edu и .gov — примерно по 1%. Получается, что коммерческие сайты в десять раз чаще содержат сгенерированный контент, чем страницы университетов или государственных организаций.
Отдельно интересны языковые маркеры. С 2023 года использование тире выросло вдвое, а оксфордская запятая — на 63%. Слова, характерные для текстов нейросетей — delve, interplay, testament, pivotal, landscape, tapestry, bolstered, crucial, meticulous, vibrant — удвоились и более. Паттерн «it’s not just X, it’s Y» стал встречаться втрое чаще, хотя в абсолютных числах остаётся редкостью.
Контекст
Похожее исследование (Imperial College London, Internet Archive, Стэнфорд, апрель 2026) дало сопоставимый результат: около 35% вновь опубликованных сайтов полностью или частично сгенерированы AI. При этом тексты нейросетей семантически стали заметно более однородными и неожиданно более позитивными по тональности.
Важная оговорка: сам термин «AI-текст» остаётся размытым. В диапазоне от полностью автоматической генерации до человеческого черновика, отшлифованного нейросетью, — пропасть. Инструменты вроде Open Pangram способны дать лишь грубую оценку вероятности машинного авторства, но не могут определить ни объём участия AI, ни на каком этапе текст был сгенерирован. Споры об водяных знаках и авторских правах только подогревают дискуссию — например, Britannica подала в суд на OpenAI за запоминание контента ChatGPT.
Что дальше
Поскольку использование AI-инструментов для написания текстов продолжает расти, необходимость в чётких стандартах и методах верификации только усилится. Для рядового читателя это означает одно: в ближайшие годы отличить человеческий текст от машинного станет заметно сложнее — и пока инструменты детекции остаются грубыми, критическое чтение важнее любых алгоритмов. Редакция AI Digest следит за развитием событий и разбирает исследования AI-детекторов в отдельных материалах.
