Сколько интернета пишут нейросети: 2 факта из отчёта PewResearch

Что именно выяснил Pew Research 20 августа 2026

Исследователи взяли архив Common Crawl - открытую базу снимков интернета - и собрали почти полмиллиона англоязычных страниц за период с января 2021 по июль 2026. Это значит, что в выборке есть страницы ДО выхода ChatGPT (конец 2022) и ПОСЛЕ, и разницу между ними можно увидеть напрямую

Для определения авторства использовали открытую модель Pangram - программу, которая ищет статистические отпечатки в тексте: какие слова, обороты и построения фраз чаще встречаются у нейросети, чем у живого человека. Метафора для понимания: это как эксперт-графолог, только вместо почерка он смотрит на речевые привычки

Результат по срезу июля 2026: среди ВСЕХ страниц выборки (включая написанные до ChatGPT) признаки ИИ-авторства несут 9,6% - почти каждая десятая. Но если смотреть только на страницы, опубликованные ПОСЛЕ выхода ChatGPT, доля намного выше - более трети. Разница объясняется просто: старые страницы физически не могли быть написаны нейросетью, которой ещё не существовало, а новые страницы всё активнее пишутся с её участием

Откуда взялась «треть» и что она НЕ означает

Дословная формулировка отчёта - «более трети страниц, опубликованных после выхода ChatGPT, несут признаки ИИ-авторства». Три уточнения, без которых цифру легко понять неправильно

Во-первых, треть - это доля НОВОГО контента за определённый период, а не треть всего интернета целиком. Весь массив вместе со старыми страницами даёт куда меньшую цифру - 9,6%

Во-вторых, сами авторы исследования прямо предупреждают: «модели обнаружения ИИ не идеальны - они иногда неправильно классифицируют написанные человеком документы как содержащие признаки ИИ-авторства, и наоборот». То есть это оценка программы-детектора, а не подсчёт по факту авторства каждой страницы

В-третьих, доля сильно разная по типам сайтов. На доменах .com признаки ИИ-текста нашли примерно у каждой десятой страницы, на .org - у 4,6%, а на .edu и .gov (сайты университетов и государственных органов) - только около 1%. Разница логичная: у коммерческих сайтов больше стимула публиковать много контента быстро

Почему у разных исследований разные цифры

Если поискать тему дальше, найдутся и другие числа - иногда вдвое больше трети. Причина не в том, что кто-то ошибся, а в том, что каждое исследование считает своё

Ahrefs в апреле 2025 проверил около 900 000 новых страниц собственным детектором и получил 74,2%. Но эта цифра считает ЛЮБУЮ примесь ИИ - даже если человек написал текст сам, а нейросетью только поправил пару абзацев, страница попадает в статистику. Внутри этих 74,2% только 2,5% страниц написаны ИИ полностью без правки человека, а 71,7% - это смесь человека и нейросети

Graphite в начале 2026 проверил 55 400 статей по более строгим фильтрам и получил почти половину - 49,9% статей, где ИИ признан ОСНОВНЫМ автором, а не просто участвовал

Pew Research считает иначе: не примесь и не преобладание, а статистический отпечаток авторства по всему тексту целиком через модель Pangram. Отсюда и цифра «треть» - она про признаки авторства, а не про долю правки

Практический вывод из этой таблицы: когда встречаешь заголовок «столько-то процентов интернета пишет ИИ», первым делом ищи не саму цифру, а что именно за ней измерили - примесь, преобладание или статистический отпечаток. Это три разных вопроса с тремя разными ответами

Где именно в интернете ИИ-текста больше всего

Доля ИИ-текста распределена по интернету неровно, и разница по типам сайтов видна прямо в том же отчёте Pew Research по срезу июля 2026

Разница логичная: у коммерческого сайта прямой стимул публиковать много материала быстро, а у университета или ведомства текст чаще пишет конкретный человек под своим именем, и скорость публикации не так важна. Практический вывод: если источник - университетский или государственный сайт, вероятность наткнуться на типовой ИИ-пересказ ниже примерно в десять раз, чем на обычном коммерческом сайте

Как отличить ИИ-текст на слух - и почему это больше не работает надёжно

Тот же отчёт Pew Research отдельно посчитал, как изменились лингвистические привычки текста в интернете с 2023 по 2026 год - это тоже практический сигнал, хотя и менее надёжный, чем два признака из раздела выше

Проблема в том, что эти признаки легко подделать намеренно и так же легко убрать редактурой - причёсанный ИИ-текст сегодня звучит совершенно живо, а живой человек иногда пишет с длинным тире и оксфордской запятой просто по привычке. Поэтому лингвистические маркеры - это дополнительная подсказка, а не замена двум главным признакам: личному опыту автора и названной методологии у цифр

Что это значит для тебя, если ты ищешь информацию

Если каждая третья новая страница пишется с участием нейросети, растёт шанс наткнуться не на первоисточник, а на пересказ пересказа - типовой текст, собранный из уже известных фактов без нового наблюдения

Два признака, по которым стоит проверять источник, работают надёжнее, чем попытка «на слух» отличить робота от человека - современный ИИ-текст после правки часто звучит совершенно живо

Смежная часть работы разобрана в гайде что известно, а что слух - факты на 06.09.2026

Если оба признака отсутствуют - перед тобой, вероятнее всего, типовой текст, обобщающий уже известное, и его стоит перепроверить по другому источнику, прежде чем на него опираться

Это касается и того, как ты сам ищешь ответы. Если для поиска информации ты уже используешь не только строку поисковика, а нейросеть вроде ChatGPT или Gemini - разница между ними в том, откуда каждая берёт факты и насколько прозрачно называет источник, разобрана в сравнении Gemini и ChatGPT для поиска. Отдельная особенность ChatGPT - как именно он показывает, откуда взял ответ, и почему эта прозрачность не всегда одинаковая, в гайде про источники ChatGPT. А общий обзор того, как устроен ИИ-поиск и чем он отличается от привычной выдачи ссылок, - в отдельном разборе ИИ-поиска

Если чаще сравниваешь ответы Claude и ChatGPT между собой, у меня есть прямое сопоставление - Claude или ChatGPT: что выбрать, а для учебных и рабочих задач, где важно не спутать пересказ с фактом, - как использовать нейросеть для учёбы, не потеряв критическое мышление

Что это значит для тебя, если ты сам пишешь тексты

Здесь у роста доли ИИ-текста есть обратная сторона, которая работает в пользу живого автора. Google прямо говорит, что не наказывает контент за то, что он написан с помощью нейросети, но опускает в выдаче контент, который автоматизирован, не оригинален и не приносит реальной пользы. При этом в обновлении марта 2026 компонент «личный опыт» (Experience) из формулы E-E-A-T стал главным различителем в конкурентных темах: тексты с проверяемым личным опытом и конкретными деталями обгоняют исчерпывающие, но безличные страницы

Логика простая: нейросеть умеет обобщать информацию в промышленных масштабах, но не может произвести настоящий личный опыт - она не проверяла сервис своими руками и не наступала на грабли за тебя. Значит, чем больше в интернете типовых пересказов, тем заметнее на их фоне текст, где есть твой собственный случай, твоя цифра из своего замера, твоя ошибка и то, что после неё исправил

Если задача - научиться самому писать так, чтобы текст не читался как обобщение, у меня есть отдельные разборы: пять умений, которые убирают роботный голос из текста и восемь промптов, которые чистят ИИ-текст от воды и канцелярита. Если нужно быстро прогнать готовый текст через детектор и посмотреть, что он покажет - три бесплатных детектора ИИ-текста и как они работают на практике. А если только учишься писать текст нейросетью с нуля, начать стоит с базового гайда, как написать текст нейросетью

Соцсети и поиск - разные правила игры

Правила выше касаются в первую очередь поиска и статей, а не соцсетей - там своя механика демонетизации за неоригинальный контент, и она устроена иначе. Если работаешь с видео или постами в соцсетях, а не со статьями для поиска, разбор конкретных правил YouTube и Meta лежит в отдельном гайде про то, как соцсети режут ИИ-контент - там же честная граница мифа и реальной демонетизации

Что с этим делают сами поисковики

Google официально заявляет, что не наказывает контент только за то, что он написан с помощью нейросети - позиция названа прямо в блоге Google Search Central. Наказание идёт за другое: контент, который автоматизирован, не оригинален и не приносит пользы конкретному читателю, независимо от того, кто его написал

Это значит, что рост доли ИИ-текста в интернете не превращается автоматически в рост доли текста, который хорошо ранжируется. Поисковик отдельно оценивает пользу и оригинальность, и именно эта оценка в марте 2026 сместилась в сторону личного опыта автора - то есть в сторону ровно того, чего у типового ИИ-пересказа нет

Куда движется доля ИИ-текста дальше

По графику из отчёта Pew Research рост не линейный, а ускоряющийся: с начала 2023 по июль 2026 линия «страницы после ChatGPT» прошла путь от нуля до отметки выше 28%, и на последнем участке (конец 2025 - середина 2026) рост заметно круче, чем в середине пути

Прямого прогноза сам отчёт не даёт - это было бы домыслом поверх чужих данных, а не фактом. Но практический вывод из формы графика такой: доля вряд ли начнёт снижаться сама по себе, пока не появится встречная сила - либо более строгий фильтр поисковика по пользе контента, либо изменение экономики самого производства текста в интернете. Обе силы уже действуют (раздел выше про позицию Google), но пока не разворачивают линию вниз, а только замедляют её на отдельных типах сайтов вроде .edu и .gov

Частые ошибки при чтении новости про «треть интернета»

Что ещё почитать про ИИ-контент и текст

• Детекторы ИИ-текста в 2026: 3 сервиса против ChatGPT - если нужно проверить конкретный текст прямо сейчас
• Соцсети режут ИИ-контент: 2 правила YouTube, как публиковать - отдельные правила для видео и постов, не для статей
• Текст от нейросети пахнет ИИ: 5 умений, которые это чинят - как самому писать без роботного голоса
• Как очеловечить текст нейросети: 8 промптов - готовые промпты для чистки уже написанного текста
• Как написать текст нейросетью с нуля - базовый гайд для тех, кто ещё не пробовал
• ИИ-поиск: чем отличается от привычной выдачи - как устроен поиск ответов через нейросеть
• Gemini или ChatGPT: что выбрать для поиска - сравнение двух самых частых вариантов
• Откуда ChatGPT берёт источники своих ответов - прозрачность конкретного сервиса
• Claude или ChatGPT: что выбрать - прямое сравнение для разных задач
• Нейросеть для учёбы: как не потерять критическое мышление - если используешь ИИ для учебных задач
• Бесплатные нейросети без карты - подборка того, что работает без единой оплаты
• Контент и продвижение: все разборы темы - полный список гайдов по текстам и продвижению на сайте

Источники

Все источники открыты прямым запросом 5 сентября 2026 года; у отчёта Pew Research дополнительно сняты собственные кадры живым Playwright headless

• Pew Research Center: How Much of the Internet Is Written With AI? - главный источник цифры «треть», методология Pangram и Common Crawl, опубликован 20.08.2026
• Ahrefs: What percentage of new content is AI-generated - сравнительная цифра 74,2% с другой методологией подсчёта (любая примесь ИИ)
• Google Search Central: Google Search's guidance about AI-generated content - официальная позиция Google про наказание не за ИИ-авторство, а за отсутствие пользы
• Slashdot: One-Third of Web Pages are Now Written With AI, Says Pew Research - независимое подтверждение цифры и даты публикации отчёта
• Pensito: Pew - One-Third of Content on the Internet Is Produced by AI - второе независимое подтверждение

Памятка: как жить с третью интернета на нейросетях

Шесть строк - что проверять как читателю и что менять как автору

Частые вопросы