Стэнфорд: 35% новых веб-сайтов создал ИИК середине 2025 года около 35% новых веб-сайтов были созданы полностью или частично с помощью ИИ, выяснили исследователи Стэнфордского университета.

К середине 2025 года около 35% новых веб-сайтов были созданы полностью или частично с помощью искусственного интеллекта. К такому выводупришлиисследователи Стэнфордского университета. До публичногозапуска ChatGPT от OpenAIв 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. 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 ужезадокументированнойсклонностью 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. 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 университетеуказалина опережающие темпы развития ИИ. Исследователи сообщили, что нейросети почти сравнялись с человеком в выполнении задач на компьютере.