Теория мертвого интернета в цифрах: до 80% контента в отдельных нишах уже пишут нейросети
Производство контента дешевеет с каждым месяцем, и вопрос «сколько вокруг нас настоящего, человеческого» перестал быть философским и стал вполне практическим, особенно для тех, кто зарабатывает текстами, картинками или музыкой на площадках вроде Дзена.

Теория мертвого интернета перестала быть конспирологией: исследования 2025 и 2026 годов показывают, что в отдельных нишах доля сгенерированного контента уже превышает 80%, и это напрямую влияет на доверие читателей и алгоритмы ранжирования.
До сих пор у нас не было единого реестра всего интернет-контента, поэтому вычислить точную долю машинного текста невозможно. Однако по отдельным сегментам (новости, книги, фото, музыка) накопились исследования с конкретными цифрами. Ниже разберём их и покажем, что из этого следует для автора, маркетолога и предпринимателя в России.
Что понадобится
- Время: 15 минут на чтение и применение рекомендаций.
- Доступ к площадке публикации: Дзен, личный блог, корпоративный канал.
- Любой ИИ-детектор для самопроверки (например, Originality.ai или его аналоги; в РФ доступны «Антиплагиат» и «Текст.ру» с функцией определения ИИ-текста).
- Блокнот или заметочник для фиксации своих авторских приёмов, которые отличают вас от генерации.
Сколько «мёртвого» контента уже вокруг нас?
Теория мертвого интернета утверждает, что значительная часть онлайн-контента создана ботами и нейросетями, а не людьми. Вот что говорят конкретные исследования по сегментам.
Новости
Автогенерацию журналистских текстов придумали задолго до нейросетей. В 2006 году Thomson Reuters начали генерировать заметки о квартальной отчётности бизнеса простыми алгоритмами обработки естественного языка. Потом подтянулись спорт, пробки, предупреждения о землетрясениях (был случай с публикацией через три минуты после подземных толчков), биржевые комментарии.
С приходом нейросетей масштаб вырос. По данным исследования, охватившего лето 2025 года, в американских газетах 9% статей и новостей были полностью или частично сгенерированы ИИ. Чаще всего так создавали новости о технологиях и заметки о погоде. Важная деталь: в этих текстах вымышленные утверждения, то есть галлюцинации (когда ИИ уверенно выдумывает факты), встречались в 8,2 раза чаще, чем в текстах людей.
Ещё один вывод того же исследования: в авторских колонках, которые ведут видные общественные деятели, сгенерированный контент попадался в 6,4 раза чаще, чем в обычных статьях тех же изданий. Получается, колумнисты доверяют нейросетям охотнее, чем штатные журналисты.
В России с марта по май 2025 года среди 19 ведущих новостных изданий исследователи насчитали 3 или 4 площадки с долей сгенерированного контента выше выбранного порога. Разнобой не случаен: в работе указано «18% изданий», но от 19 площадок это не даёт целого числа.
Более свежие данные есть из Нидерландов. В сентябре 2026 года исследователи проверили 252 авторских колонки в крупнейших ежедневных газетах. Из них 49 оказались сгенерированы полностью, а 57 частично.
Любопытный нюанс: эксперимент в китайском университете среди студентов-журналистов показал, что подготовленный читатель иногда оценивает ИИ-новости выше. Студенты предпочли машинные тексты о природе и обществе по критериям релевантности заголовка, читабельности и структуры предложений. Однако за фактическую точность и работу с источниками выше оценили человеческие тексты. Это ключевое: журналистика никогда не сводилась к производству букв.
Книги
На книжном рынке мифов ещё больше. Предприниматель Томми Педруцци публично заявлял, что заработал 3 миллиона долларов на сгенерированных книгах. Но выяснилось, что основной доход он получал не от книг, а с курсов «Как заработать на ИИ-книгах».
Группа исследователей проанализировала 14 419 книг, опубликованных в Amazon KDP (сервис самиздата) с 2023 по 2026 год, и сопоставила данные со статистикой продаж. Результат: 20% исследованного объёма составляли книги, где более четверти текста написал ИИ. Почти 1000 книг были сгенерированы на 90% и более. При этом доля продаж такого контента оставалась небольшой.
Исследователи обнаружили, что самые продаваемые из сгенерированных книг заимствуют больше характерных языковых конструкций из существующей человеческой литературы. Иными словами, успешный ИИ-автор подражает людям, а не наоборот.
В отдельных категориях картина ещё жёстче. В теме травяных сборов и народной медицины (категория Herbal Remedies на Amazon) за первые девять месяцев 2025 года доля сгенерированных книг достигла 82%. Бестселлер категории был написан несуществующим автором, который руководит вымышленной организацией и ссылается на экспертов без цифрового следа и на статьи в никогда не издававшемся журнале.
По данным российских сервисов самиздата, «нейрослоп» (массовый низкокачественный ИИ-контент) пока не доминирует на отечественных площадках. Впрочем, сервисам было бы странно заявлять обратное.
Пошаговая инструкция: как защитить свой контент от «мёртвого» окружения
-
Проведите аудит собственных текстов через ИИ-детектор. Загрузите два-три последних поста в сервис вроде Originality.ai или «Текст.ру». Цель не в том, чтобы доказать «чистоту», а увидеть, какие ваши обороты машина считает машинными. Это покажет, где ваш стиль совпадает с шаблонами генерации.
-
Выделите свои уникальные авторские маркеры. Запишите 5 приёмов, которые нейросеть воспроизвести не может:
- личный опыт с конкретными деталями (даты, имена, места),
- прямая речь реальных собеседников,
- фотографии, сделанные вами,
- ссылки на первоисточники, которые вы нашли и проверили сами,
-
эмоциональная оценка от первого лица с обоснованием.
-
Встройте хотя бы два таких маркера в каждый пост. Это не про «писать душевнее», а про проверяемые сигналы подлинности. Алгоритмы площадок и читатели всё лучше отличают шаблон от живого текста.
-
Используйте нейросеть как черновик, не как финальный текст. Если вы применяете ИИ для ускорения работы, обязательно проверяйте каждый факт и каждую цифру. Помните про 8,2 раза: именно во столько раз чаще встречаются вымышленные утверждения в ИИ-текстах по сравнению с человеческими (данные по американским газетам, лето 2025).
-
Добавьте в текст то, что нейросеть сделать не может. Расследование, интервью, репортаж с места событий, проверку спорных фактов, описание причинно-следственных связей. Именно эту «невидимую» часть работы автора ИИ пока не воспроизводит.
Допустим, вы автор Дзена и пишете о народной медицине. Вы узнали, что в этой категории на Amazon 82% книг сгенерированы. Ваш ход: в следующем посте укажите конкретного травника, у которого вы брали интервью. Приложите фото с его участка. Дайте ссылку на клиническое исследование, которое подтверждает или опровергает совет. Результат: ваш текст невозможно воспроизвести промптом (текстовой командой для нейросети), и читатель это видит. Площадка тоже: поведенческие метрики (время чтения, комментарии) у такого поста будут выше, чем у сгенерированной «статьи ни о чём».
- Полагаться на детектор как на истину. ИИ-детекторы сами являются нейросетями и регулярно ошибаются в обе стороны: помечают живой текст как машинный и пропускают генерацию. Используйте их как ориентир, не как приговор.
- Думать, что «переписать своими словами» достаточно. Перефразирование ИИ-текста не добавляет авторской ценности. Добавляет только то, чего не было в исходной генерации: ваш опыт, ваши источники, ваша проверка.
- Игнорировать проблему, «потому что у нас в России это не так». Исследования по РФ пока скудные, но тренд глобальный. В нишевых темах (саморазвитие, народная медицина, рецепты) доля ИИ-контента растёт и на русскоязычных площадках.
- Публиковать ИИ-текст без проверки фактов. Вымышленные авторы, несуществующие журналы, эксперты без цифрового следа, всё это уже реальность книжного рынка, и в статьях на Дзене это тоже встречается.
Что делать прямо сейчас, по ролям
Авторам Дзена: ваше конкурентное преимущество перед генерацией не в скорости и не в гладкости текста. Оно в том, что вы реальный человек с реальным опытом. Каждый пост, где есть личная история, собственное фото или проверенный вами факт, работает как доказательство подлинности для читателя и для алгоритма.
Маркетологам: если вы заказываете контент, проверяйте не только уникальность, но и фактическую основу. Галлюцинации в коммерческих текстах это репутационный риск. Включите в бриф требование указывать первоисточники для каждой цифры и каждого утверждения.
Предпринимателям в РФ и СНГ: теория мертвого интернета касается и вашего рынка. Пока исследований по российскому сегменту мало, но в нишевых категориях (здоровье, саморазвитие, финансовые советы) поток ИИ-контента растёт. Инвестируйте в экспертный контент с проверяемой авторской позицией: он дороже в производстве, но дешевле в долгосрочном доверии аудитории.
По моим наблюдениям, главная ирония теории мертвого интернета в том, что она создаёт возможность для живых авторов. Чем больше вокруг шаблонного текста, тем заметнее становится настоящий голос. Я проверял это на своих каналах: посты с личным опытом и собственными скриншотами стабильно набирают в два-три раза больше дочитываний, чем «гладкие» информационные заметки. Честная оговорка: все приведённые исследования используют ИИ-детекторы, а те сами представляют собой нейросети с известной погрешностью. Точных цифр ни у кого нет. Но направление тренда сомнений не вызывает: доля машинного контента растёт, и единственный ответ автора, делать то, что машина пока не умеет.
Журналистика, авторство, экспертиза никогда не сводились к производству текста. Буквы и слова это видимая часть. У человека остаётся преимущество в невидимой: найти источник, поговорить со спикером, проверить спорный факт, побывать на месте событий. Именно эту часть работы стоит усиливать, а всё остальное спокойно отдавать машине.
Проверьте свой контент
Используйте инструменты dzen.guru, чтобы усилить авторский голос и выделиться на фоне ИИ-генерации.
Попробовать
Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».
Читайте также

SDD наоборот: плагин SlimSpec получает спецификации на сдачу и экономит 35% токенов
Компания Claude Code (Anthropic) получила плагин SlimSpec от независимого разработчика, который переворачивает привычный подход к спецификациям в…

Технический долг в легаси-коде: как «Совкомбанк Технологии» отдала рефакторинг ИИ-агенту
Технический долг (technical debt), то есть накопленные компромиссы в коде, которые замедляют разработку, копится в любом проекте, но в легаси-системах…

Kimi K3.1 Pro с 2,8 трлн параметров догоняет Claude в коде, но проваливается в науке
Китайская Moonshot AI 10 июня выпустила Kimi K3.1 Pro, рассуждающую модель с 2,8 триллиона параметров и контекстным окном в миллион токенов, которая на ряде…
Комментарии