Такое исследование опубликовала платформа Pangram, они специализируются на детекции синтетического контента. Мы уже ощущали интуитивно, но теперь есть подтверждение: социальные сети стремительно заполняются ИИ-текстами и откровенным нейрослопом. Выборка — более 1 млн публикаций на пяти платформах (LinkedIn, X, Medium, Substack и Reddit), собранная через Chrome-расширение компании с апреля 2026 года.
Ключевые цифры
В среднем 25% постов объёмом свыше 250 слов полностью сгенерированы нейросетями. Это полностью, без учёта текстов, где ИИ использовался как вспомогательный инструмент для «причёсывания» черновика.
Лидеры антирейтинга:
-
LinkedIn — 41% лонгридов (>250 слов) написаны исключительно ИИ. Для коротких постов (50–250 слов) показатель — 30%. При этом всего 4,3% авторов использует ИИ как ассистента: на LinkedIn либо пишут сами, либо делегируют полностью. Чуть больше половины лонгридов на платформе созданы людьми.
-
X — 29% лонгридов полностью сгенерированы ИИ, ещё 23,2% — написаны с помощью LLM. Итого лишь 52,7% твитов можно считать полностью человеческими. Шанс наткнуться на живого автора — примерно 50/50.
-
Medium — около 33% постов созданы при участии ИИ.
-
Substack — ~22% (21,9%).
Reddit — оплот человеческого контента. Платформа оказалась самой аутентичной. Хотя 11,6% оригинальных постов там тоже создаются при помощи ИИ, 98,1% комментариев пишут реальные люди. Учитывая соотношение комментариев и постов, Reddit остаётся местом, где ИИ-«шума» меньше всего.
CEO Pangram Макс Спера заявил: «Интернет, полностью затопленный нераскрытым ИИ-контентом, — это мрачная перспектива, но мы не верим, что она неизбежна». При этом само исследование построено на данных пользователей, которые добровольно согласились делиться статистикой — выборка смещена в сторону аудитории, уже озабоченной проблемой.
При этом стоит учитывать, что методология под вопросом — детекторы ИИ дают ложноположительные срабатывания, особенно на технические тексты. Pangram заявляет о 0,01% false positive rate, но индустрия пока не выработала единых стандартов валидации таких моделей. Даже автор сталкивался с ситуацией, где в научной работе детектор засекал «человеческий» текст как ИИ и наоборот. Да и Pangram продаёт решение проблемы, в существовании которой заинтересована. Это не отменяет достоверности данных, но заставляет относиться к выводам с осторожностью.
Как вам такие цифры? Как вообще относитесь к текстам, написанным при помощи/ целиком ИИ?
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1058158/