Производство контента дешевеет. Даже от бесплатной нейросетки можно за секунды получить иллюстрацию, композицию с нужным настроением, да хоть книгу. Но каковы масштабы проблемы? Мы дошли до эры сгенерированного интернета или еще нет?

Поскольку у нас нет реестра всего и вся в интернете, долю человеческого контента вывести не получится. Но мне удалось найти исследования по доле генераций в новостях, книгах, фото и музыке. Предлагаю их обсудить.

Спойлер — почти во всех сегментах наблюдается эдакое перепроизводство, которое я недавно упоминала в ракурсе научных работ: делать контент сильно легче, чем проверять, редактировать или рекламировать.

Дисклеймер: академические исследования отстают от развития моделей и привычек людей их использовать. Поэтому, приводя цифру, я указываю, на какой момент (и на основе какого анализа) ее посчитали. Делайте скидку на то, что ситуация с 2025-го изменилась, а новых исследований с тех пор не так много.

А еще про каждое исследование можно сделать оговорку, что достоверных данных о доле ИИ у исследователей нет — они применяют детекторы, как правило такую же иишницу, только «на стороне добра».

Поток новостей

Автогенерацию журналистского текста новостей придумали задолго до нейросетей. В 2006-м Thomson Reuters начали с простых алгоритмов генерации естественного языка, чтобы писать новости о квартальной отчетности бизнеса. 

С развитием этих алгоритмов в той или иной степени научились автоматизировать новости о спорте, пробках на дорогах, предупреждения об опасных природных явлениях (была история с постом через 3 минуты после подземных толчков) и комментарии по биржевым котировкам. Алгоритмизировать можно было написание заметки на основе любой структурированной информации или очевидного триггера. Любопытно, что на том этапе доля автоматического контента мало кого интересовала.

Конечно же, в эпоху нейросетей сгенерированных новостей гораздо больше. По итогам лета 2025-го в американских газетах уже 9% статей и новостей были полностью или частично сгенерированы ИИ. Чаще всего так писали новости технологий и заметки о погоде. Причем в этих статьях вымышленные утверждения встречались в 8,2 раза чаще, чем в текстах людей.

Второй любопытный вывод того же исследования — в авторских колонках, которые ведут видные общественные деятели, сгенерированный контент встречался в 6,4 раза чаще, чем в обычных статьях тех же изданий.

В России с марта по май 2025-го среди 19 ведущих новостных изданий насчитали то ли 3, то ли 4 содержащих сгенерированный контент (больше выбранного исследователями порога). Разнобой в показаниях здесь не просто так — в работе указано 18% изданий, но от 19 площадок это не дает целого числа.

Более свежие данные есть из Нидерландов. В сентябре 2026-го исследователи проверили 252 авторских колонки в крупнейших ежедневных газетах и обнаружили, что в 49 из них контент сгенерирован полностью, а в 57 — частично. 

Забавно, что новости от ИИ подготовленный читатель иногда оценивает выше. Я не зря делаю акцент на подготовке — эксперимент проводили в китайском университете среди студентов‑журналистов, их оценки могут отличаться от обывательских. Студенты предпочли ИИ‑новости о природе и обществе: благодаря релевантности заголовка, адекватности освещения темы, читабельности, а также пунктуации и структуре предложений (это всё критерии из исследования). Отчасти ИИ научился хорошо имитировать человека. Но вот за воспринимаемую фактическую точность и использование источников выше оценили человеческие тексты.

Эти оценки отражают суть работы автора. Журналистика никогда не была просто производством текстов. Буквы и слова — лишь видимая часть. У человека пока остается преимущество в невидимой части: он действует в реальном мире, находит источники, договаривается со спикерами и получает новые свидетельства. Так что нам пока еще остаются расследования, работа с закрытыми данными и источниками, эмоциональные репортажи с места событий, когда надо контактировать с участниками, проверка спорных фактов и описание точек зрения, а также прослеживание причинно‑следственных связей.

Книги

Мифов вокруг обилия сгенерированных книг и коммерческого эффекта от их выпуска гораздо больше, чем в сфере журналистики. Любимая сказка инфобизнесменов — неофит взялся за генерацию книг и написал бестселлер. Предприниматель Томми Педруцци (Tommi Pedruzzi) публично хвастался, что заработал 3 миллиона долларов на сгенерированных книгах. Но оказалось, доход он получал в основном не от книг, а с курсов «Как заработать на ИИ‑книгах».

Данных по российскому самиздату не нашлось — только отчеты сервисов о том, что нейрослоп не доминирует (странно бы им было заявлять обратное). 

А вот для англоязычного рынка есть более детальные результаты. Группа исследователей проанализировала 14 419 книг, опубликованных в Amazon KDP (это сервис самиздата) с 2023-го по 2026-й, и сопоставила со статистикой продаж. Выяснилось, что 20% исследованного объема — книги, где более четверти написал ИИ. Почти 1000 книг были сгенерированы на 90% и более. Однако доля продаж этого контента небольшая.

Авторы исследования выяснили, что самые продаваемые книги из (хотя бы частично) сгенерированных ИИ заимствуют больше характерных языковых конструкций из существующей литературы, созданной людьми. Вот и идея для бизнеса: хотите заработать? Пишите второй или даже третий том «Мертвых душ», а то и пятый том «Войны и мира», подражая автору.

В отдельных категориях доля сгенерированных книг намного выше. В теме травяных сборов и народной медицины — категория Herbal Remedies на Amazon — таковых за 2025-й было уже 82% (анализировались общедоступные фрагменты книг, изданных с 1 января по 30 сентября 2025-го). Бестселлер категории написан несуществующим автором, который руководит вымышленной организацией. При этом книга ссылается на травников‑экспертов без цифрового следа, а также на статьи в никогда не издававшемся журнале.

Такая же «популярная» тема у ИИ — саморазвитие. Originality.ai проанализировали 844 книги в подкатегории «Успех» на Amazon (Success, часть жанра «Саморазвитие»), опубликованные с 31 августа по 28 ноября 2025-го. 77% из них с высокой долей вероятности написал ИИ. 12% этого объема опубликовали всего 4% авторов — вот уж кто основательно внедрил нейросети в работу.

ИИ позволяет писать быстрее, даже если текст не генерируется полностью. Ежемесячный выпуск книг с 2022-го по 2025-й утроился. Доходы же книжного рынка растут не так быстро — это снижает среднюю выручку от одной книги в большинстве жанров, а следовательно — уменьшает доходы авторов‑людей. ИИ вытесняет людей с рынка — даже при том, что читатель выявляет генерацию быстро.

Похоже, традиционное издательство со своей редактурой превращается из барьера и сборщика подати с бедных авторов в защитника читателя (и доброго имени автора‑человека) от потока нейрослопа. Вероятно, такова и будет стратегия выживания для всех: авторам придется сотрудничать с издательствами, чтобы те за счет своей репутации открыли им доступ к аудитории, уставшей от потока генераций. 

Фото

В фотографии немного не так, как в тексте. Стоковые снимки давно наполняют корпоративные сайты, страницы разнообразных курсов и новостные издания. К 2020-му объем рынка стоковых снимков дорос до миллиардов долларов, в то время как рынок стоковых текстов всегда был практически нулевой. 

От доходов фотостоков и начали отъедать кусок нейросети. По данным аналитиков, это единственный стабильно падающий сегмент коммерческих фото. Свадебной, репортажной или фешен‑фотографии досталось гораздо меньше.

Из‑за того, как легко получить от ChatGPT нужную иллюстрацию, объем нагенерированного контента огромен. Исследователи из AI Forensics в июне 2025-го изучили выдачу TikTok и Instagram по 13 хештегам в Испании, Германии и Польше. Для каждого тега они вручную проверили по 30 верхних результатов поиска. В среднем в TikTok 25% содержали сгенерированные ИИ‑изображения, в Instagram — 4,9%. При этом 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 идти к фотографу — ему нужна была иллюстрация для привлечения внимания к другому контенту (статье/презентации/баннеру). Такие картинки можно было добыть и бесплатно.

Однако в целом на рынке фотостоков происходит то же самое, что в книгопечатании. Нейрослоп увеличивает объем продаваемых работ, и, хотя он привлекает меньше внимания, фотографам и иллюстраторам приходится с ним конкурировать.

А еще сгенерированные фотографии позволяют манипулировать историей. Если про пятый том «Войны и мира» сразу будет понятно, что Толстой его не писал, то электронные часы, добавленные на портрет Марии Кюри, могут и пропустить. Как будто ИИ стирает границу между фотографией как свидетельством события и изображением, которое лишь иллюстрирует текст.

Авторы SIMODS Report 2026 (про дезинформацию) анализировали контент крупных платформ, вводящий в заблуждение. Доля дезинформирующих публикаций с ИИ‑изображениями или видео составила в TikTok порядка 6%, а в YouTube — около 2,3%. Правда, оценка косвенная (долю дезинформации в TikTok оценивали в 25%, и в 24% от этого количества — публикации со сгенерированными картинками).

Музыка

Как и в случае с журналистскими текстами, алгоритмы создавали 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 стало гораздо проще создавать законченные треки, что привело к такому же перепроизводству контента, как и в других областях. 

Статистики по всему интернету, понятно, нет. Можно судить о доле нейрослопа только по данным стриминговых сервисов. Deezer сообщает, что в июне 2026-го ИИ‑музыка в отдельные дни составляла более половины новых загрузок — это порядка 90 тысяч треков в день. На российских сервисах вроде бы нейротреков меньше — возможно, оттого, что не все желающие добрались до ведущих генеративных моделей. Сообщая о начале маркировки ИИ‑контента, «Яндекс.Музыка» пишет о 4,4% каталога и 27% новых загрузок. 

Как и в других областях, ИИ‑музыканты придерживаются стратегии «из десятистволки по стае воробьев», создавая массу примерно одинаковых треков и надеясь, что один из них выстрелит. В отдельных сегментах стратегия срабатывает — неожиданно вирусятся дипфейки или удачные ремиксы. Старый пример — трек Heart on My Sleeve от Ghostwriter.

Правда, коммерческий успех тут вряд ли возможен. Ситуация с авторскими правами в музыкальной индустрии довольно жесткая — реальных денег автор той композиции так и не получил. Прослушивания были заморожены из‑за жалоб Universal Music Group (UMG). Насколько выгодны создателям другие примеры, неизвестно.

Зато уже понятно, что как раз из‑за строгих авторских прав и того, что сгенерированная музыка в серой зоне, треки от иишницы массово звучат на фоне немузыкальных видео. Но пользователю это зачастую не мешает — какая разница, откуда музыка на фоне обсуждения последних моделей техники или нюансов ремонта уазика? Казалось бы — ущерб рынку стоковой музыки. Но не факт, что все эти блогеры покупали бы композиции (а не оставляли бы фоном шум гаража).

В целом в музыкальной индустрии проблема та же, что и в книжной. На первый взгляд ситуация регулируется естественно: сгенерированный контент слушают меньше, чем человеческий. Но все же по нейротрекам размазывается общий объем внимания, сокращая заработок авторов‑людей. Чтобы удержать доходы, музыкантам приходится чуть ли не больше сил вкладывать в маркетинг, нежели в создание трека.

Борьба за внимание

Во всех описанных сегментах стремительно растет предложение контента. Но книга, которую опубликовали, но никто не прочитал, как и трек, который закачали, но никто не включил, увеличивают лишь статистику загрузок. Этот контент может вообще не поменять привычки аудитории. Какой‑нибудь Владимир Иванович (совпадение с реальными людьми случайно) продолжает читать своего любимого Конан‑Дойля и слушать Моцарта, сколько бы нейрослопа ни грузили в сеть.

Нюанс в том, что Конан‑Дойль с Моцартом вопросы продвижения уже решили. А вот новому автору выйти на рынок гораздо сложнее. Конкуренция за внимание обострилась.

Есть и еще одна сторона истории. Модели обучают на произведениях людей, за что авторы не всегда получают вознаграждение. Так что споры об авторских правах возникают не только из‑за очередного дипфейка или слишком узнаваемой копии чужого стиля, но и вокруг самого обучения моделей. Насколько корректно использовать авторский труд, чтобы производить материалы, которые конкурируют с оригиналами?