Стэнфорд: 35% новых веб-сайтов создал ИИ

#интернет#Искусственный Интеллект#Исследования Стэнфорд: 35% новых веб-сайтов создал ИИ 29.04.2026 Мирослава Андреева

К середине 2025 года около 35% новых веб-сайтов были созданы полностью или частично с помощью искусственного интеллекта. К такому выводу пришли исследователи Стэнфордского университета. 

До публичного запуска ChatGPT от OpenAI в ноябре 2022 года показатель находился у нуля. За несколько лет доля сгенерированного ИИ контента выросла до более чем трети последних публикаций в интернете. 

Ученые изучили 33 месяца архивных копий сайтов из Wayback Machine с помощью детектора Pangram v3. Целью было выяснить, как рост ИИ-текстов перестраивает структуру всемирной паутины. 

Главные изменения 

Исследователи зафиксировали снижение семантического разнообразия. Сгенерированные нейросетями страницы на 33% больше похожи друг на друга, чем написанные людьми тексты. Разные сайты все чаще пересказывают одни и те же идеи практически идентичными фразами.

По мнению авторов, дело не просто в массовом копирайтинге с помощью ИИ. Проблема глубже: постепенно сужается разнообразие формулировок и идей. Большие языковые модели (LLM) по своей природе выбирают самые «усредненные» ответы и в результате воспроизводят шаблонный дискурс. 

Изменился и эмоциональный тон публикаций. ИИ-контент оказался на 107% позитивнее человеческого. В Стэнфорде это связали уже задокументированной склонностью LLM к подхалимству. 

В процессе обучения разработчики оптимизируют нейросети на приятные, безопасные и социально одобряемые ответы. В итоге значительная часть новых сайтов создает «стерильно дружелюбную» информационную среду. В ней меньше резких оценок и конфликтов, но и меньше живой человеческой полемики.

Что не подтвердилось

Несколько популярных опасений не нашли статистического подтверждения. Исследователи не обнаружили значимой корреляции между ростом ИИ-контента и снижением фактической точности, ростом числа явных ошибок или стилистическим выравниванием текстов до единого шаблона.

Ученые отдельно указали на эффект, который до сих пор обсуждался в основном теоретически, — коллапс модели (model collapse). 

Если новые нейросети обучать на данных, где много ИИ-контента, система начинает переваривать свои же усредненные ответы. Это снижает вариативность, портит качество и грозит тем, что в дальнейшем LLM будут учиться не у людей, а у «синтетического эха» предшественниц.

Эксперты вместе с Internet Archive планирует превратить исследование в систему постоянного наблюдения за долей ИИ-контента в интернете. 

Напомним, в середине апреля в Стэнфордском университете указали на опережающие темпы развития ИИ. Исследователи сообщили, что нейросети почти сравнялись с человеком в выполнении задач на компьютере.

Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях

Telegram (основной канал) Facebook X Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER

Рассылки ForkLog: держите руку на пульсе биткоин-индустрии!

Материалы по теме

Грибница вместо иерархии

Anthropic интегрировал Claude с Blender, Adobe Photoshop и Premiere

ИИ научился распознавать рак поджелудочной железы задолго до появления симптомов

Присяжные заслушали первые показания Илона Маска по делу OpenAI

СМИ сообщили о финансовых трудностях OpenAI

В Messari указали на популярность ИИ-сервисов для трейдинга от Bitget

Gemini разрешила ИИ-агентам торговать криптовалютой напрямую с биржи

ИИ-агент Cursor на базе Opus 4.6 удалил базу данных стартапа

Власти Китая отменили сделку Meta с Manus на $2 млрд